Страница публикации

Масштабируемое приложение для поиска глобальных минимумов многоэкстремальных функций

Тип публикации: Статья в журнале

Тип материала: Текст

Авторы: Бычков И.В., Опарин Г.А., Черных А.Н., Феоктистов А.Г., Горский С.А., Рауль Р.Р.

Журнал: Автометрия

Язык публикации: russian

Том: 54

Номера страниц: 98-105

Количество страниц: 8

Номер: 1

Год публикации: 2018

Отчетный год: 2018

Переводная версия: {"id":1436,"authors":"Bychkov I.V., Oparin G.A., Tchernykh A.N., Feoktistov A.G., Gorsky S.A., Rivera-Rodriguez R.","authors_count":6,"title":"Scalable Application for the Search of Global Minima of Multiextremal Functions","journal":"Optoelectronics Instrumentation and Data Processing","year":2018,"reportYear":2018,"volume":"54","number":"1","month":null,"url":"","pages":"83-89","address":"","type":"\u0422\u0435\u043a\u0441\u0442","publisher":"","edition":"","language":"english","classification":"\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0432 \u0437\u0430\u0440\u0443\u0431\u0435\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0436\u0443\u0440\u043d\u0430\u043b\u0430\u0445","annotation":"This paper describes the urgent issue of providing scalability of computations in the solution of multiextremal problems arising in different fields of scientific studies, including image processing. There is an approach proposed for the development of the Gradient scalable application for solving the problem of global optimization of multiextremal functions with account for a multistart method in the Orlando framework. An additional step of computations is implemented in the problem solving scheme, which makes it possible to decompose the problem with account for the performance of computational resources and thereby minimize the time it takes to solve it as opposed to a classical multistart method. Special agents of the metamonitoring system for measuring the performance of resource with regard to the problem solved are developed.","published_at":null,"doi":"10.3103\/S8756699018010132","is_to_print":0,"is_special":0,"is_wos":1,"is_scopus":1,"is_risc":0,"is_editable":0,"publication_type_id":1,"added_by_rb_user_id":null,"notes":"","created_at":"2018-06-09 06:03:15","updated_at":"2018-10-10 05:57:27","translated_id":null,"quartile":"Q5","series":"","is_vak":0,"conference":null,"is_public_pdf":0,"eid":null,"wosid":null,"quartile_scopus":null,"report_type":null,"speaker":0,"is_wl":0,"quartile_wl":null,"count_pages":7,"date_event_start":null,"date_event_end":null,"location_event":null,"lvl_event":null,"link_event":null,"title_event":null,"is_affiliation_idstu":null,"is_expert_opinion":null,"quartile_vak":null,"id_author_reference":null,"is_cr":null,"quartile_cr":null,"registration_number":null}

DOI: 10.15372/AUT20180113

Аннотация: Рассмотрена актуальная проблема обеспечения масштабируемости вычислений при решении многоэкстремальных задач, возникающих в различных областях научных исследований, включая обработку изображений. Предложен подход к разработке масштабируемого приложения Градиент для решения задачи глобальной оптимизации многоэкстремальных функций с помощью метода мультистарта в инструментальном комплексе Orlando. Реализован дополнительный этап вычислений в схеме решения задачи, позволяющий осуществить декомпозицию задачи с учётом производительности вычислительных ресурсов и тем самым обеспечить минимизацию времени её решения по сравнению с классическим методом мультистарта. Разработаны специальные агенты системы метамониторинга для измерения производительности ресурсов относительно решаемой задачи.

Индексируется WOS: Нет

Индексируется Scopus: Нет

Индексируется УБС: Нет

Индексируется РИНЦ: Да

Индексируется ВАК: Нет

Индексируется CORE: Нет