Ученые СКГМИ разработали вычислительный модуль, замещающий импортные аналоги
Ученые СКГМИ разработали улучшенные версии стандартных алгоритмов и предложили метод модульного перебора, который сокращает количество вычислений полного перебора. Новый подход позволяют решать задачи быстрее и эффективнее.
Существуют задачи, требующие принятия быстрых решений, например: интеллектуальное управление наземными, воздушными, водными беспилотными транспортными средствами, формирование портфеля заказов на предприятиях, контроль трафика и оперативное снижение вероятности дорожных происшествий в системе «Умный город» и многое другое. В таких ситуациях используется медленный алгоритм полного перебора, который дает оптимальное решение, но занимает много времени. Для ускорения процессов можно использовать либо более мощные компьютеры, либо разбить задачу на несколько частей и решать их параллельно. Все это приводит к росту стоимости принятия решения.
Основная идея предлагаемого подхода заключается в модульной организации полного перебора: переменные делятся на модули и в каждом из них генерируются и запоминаются все сочетания значений переменных этого модуля. В дальнейшем полные планы формируются сочетанием их компонент, присущих различным модулям, что позволяет сократить время счета благодаря исключению повторяющихся вычислений, но повышает требования к объему используемой оперативной памяти.
Аспирант кафедры автоматизированной обработки информации Алексей Берко:
«Мы используем более эффективный подход, улучшая и ускоряя сами алгоритмы. У нас на кафедре были разработаны усовершенствованные версии стандартных алгоритмов, которые до нас не обновлялись и использовались с середины прошлого века. Это композитные версии алгоритмов. А также был предложен метод модульного перебора, который сокращает количество стандартных вычислений полного перебора».
Тема улучшения алгоритмов – очень интересная и перспективная, и студенты университета активно участвуют в этой работе. Была создана "Школа молодых инноваторов", целями которой являются: углубленное изучение вычислительных алгоритмов и программных реализаций, освоение новых модификаций классических алгоритмов, включая методы "meet in the middle" и "model predictive control", поиск новых областей эффективного применения инновационных алгоритмов модульного перебора, а также создание новых программных пакетов, которые могут конкурировать с зарубежными.
В рамках поставленных перед школой целей был создан универсальный вычислительный модуль, который позволяет решать широкий спектр задач. Модуль импортозамещает не только иностранные аналоги, но и российские, большинство из которых, согласно исследованиям, используют зарубежные интерфейсы API и вычислительные ресурсы. Портал СКГМИ полностью работает на собственных вычислительных возможностях и может использоваться в коммерческих целях.
На базе разработанного программного обеспечения создано ядро – пакет программ решения задач дискретной оптимизации, обладающий дружественным интерфейсом и находящийся в свободном доступе на сайте университета. Любой желающий может воспользоваться возможностями модуля – проект реализуется на русском и английском языках.
Программы пакета используются студентами при решении задач в рамках учебных курсов «Математическое программирование», «Методы оптимизации», «Моделирование систем», «Численные методы», «Теория принятия решений», а также в курсовом и дипломном проектировании. Таким образом, студенты, работающие в рамках проекта, получают опыт создания, тестирования и эксплуатации сложного программного обеспечения.
Пользователи могут загрузить универсальный вычислительный калькулятор на свои устройства в виде мобильного приложения
В настоящий момент модуль содержит 8 разделов, однако любой желающий может предложить свою карточку:
- Универсальный калькулятор для расчета арифметических, тригонометрических, логарифмических выражений.
- Вычисление коэффициентов регрессионных функций по точкам методом МНК.
- Вычисление дифференциальных уравнений.
- Нахождение значения определенного интеграла.
- Вычисление экстремума функции.
- Вычисление корней уравнения приближенными методами.
- Оптимизация технологических процессов.