Завантажити PDF файл.

Формула / Реферат

Спосіб оптимізації паралельної обробки великих масивів даних в кластерних системах, який вирішує задачу цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу та принципу оптимізації за напрямком, який відрізняється тим, що введено правило відсікання неперспективних варіантів рішень по вибору мінімального значення довжини шляху в графі за вагою обмеження та сортування даних по убуванню значень відношень коефіцієнтів в фунціоналі до обмеження.

Текст

Реферат: Спосіб оптимізації паралельної обробки великих масивів даних в кластерних системах вирішує задачу цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу та принципу оптимізації за напрямком. Введено правило відсікання неперспективних варіантів рішень по вибору мінімального значення довжини шляху в графі за вагою обмеження та сортування даних по убуванню значень відношень коефіцієнтів в фунціоналі до обмеження. UA 92965 U (12) UA 92965 U UA 92965 U 5 Запропонована корисна модель належить до галузі кібернетики і обчислювальної техніки та може бути використана при вирішенні задач комбінаторної оптимізації на графах. Відомий "Спосіб послідовного призначення одиниць для наближеного рішення задачі про одномірний ранець", який вирішує задачу цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними [1]:  f x   n  c j x j  max , (1) j 1 при виконанні умов: n  aij x j  b1 , (2) j 1   x j  0,1 i  1, j  1, n , , a1j  0, cj  0 (3) . (4) В даному способі як початковий розглядається нульовий вектор, в якому змінним присвоюються одиничні значення за умови, що при побудові допустимого цілочисельного 0 рішення z призначаються одиничні значення у відповідності з послідовністю  j   j    j , 1 10 починаючи з найбільшого значення. Якщо для деякого  j неможливо, тоді n 2 таке призначення виконати k  0 і переходять до номеру jk 1 . Процес завершується після перегляду всіх змінних, або при порушенні умови (2). Призначення одиничних значень виконується у відповідності з послідовністю c j  c j   c j . 1 2 z0 jk n 15 20 Недоліком відомого способу є те, що відносна похибка наближеного алгоритму для рішення задачі цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними складає 20 %. Найбільш близьким до запропонованого технічного рішення, вибрано як прототип, є "Способ решения задачи целочисленного линейного программирования с булевыми переменными на основе рангового похода", який вирішує задачу цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу, та полягає у тому, що з вершини s графа ΔD   будується множина шляхів mr 1, j  1 n першого рангу r , що задовольняє властивості, і в , sj r  множинах mr 1 визначаються шляхи максимальної довжини  sj  за вагою функціонала c j [2].   sj     Для кожної вершини j визначається вага  j за правилом:    j  c j 1  c j  2    c n ,  n  0; j  1 n  1 .(5) ,       Виключаються шляхи r , p  r, n у множині mr поточного рангу r, довжини якої dc r sp sj sp задовольняють нерівності:    r    dc r   p  max dc   sp  , sp   c j          25 (6) де  p  c p 1  c p  2    c n та для вершини j  n вага  j - дорівнює нулю;   dc r - довжина шляху від вершини s до вершини p рангу r за вагою функціоналу. sp   Формується множина шляхів mr r 1, p  1 n наступного рангу, що задовольняє властивості , sp (5), на базі множини шляхів mr попереднього рангу на основі рекурентного співвідношення: sj   r r 1  max r   j, p  p  r  1 n j  r, n j  p ,(7) , sp sj c  j 30 де r  j,p - шлях з вершини s графа ΔD у вершину p, що проходить через проміжну sj вершину j і який задовольняє правилам, тобто який одержується за рахунок приєднання до 1 UA 92965 U шляху r ребра (j, p), якщо таке з'єднання не суперечить правилу відсікання неперспективних sj варіантів рішень.   r  r 1    У визначених множинах mr r 1 виділяються щонайдовші шляхи  sp  . sp     5 10 15 20 25 30 Якщо визначиться декілька шляхів максимальної довжини, то серед них вибирається шлях з меншим значенням довжини за вагою обмежень a1j. Перевіряється, чи вся множина шляхів наступного (r+1)-го рангу порожня. Якщо умова виконується, то в множинах виділяється шлях максимальної довжини і алгоритм закінчує роботу. Якщо умова не виконується, то перевіряється r=(n-1). У разі виконання рівності в множині виділяється шлях максимальної довжини і алгоритм закінчує роботу, інакше збільшується r на 1 і виконується обчислення у відповідності до формул (5-7). Недоліком способу-прототипу є те, що відносна похибка наближеного алгоритму для рішення задачі цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу складає 12 %. В основу корисної моделі поставлена задача створити "Спосіб оптимізації паралельної обробки великих масивів даних в кластерних системах", який дозволить зменшити відносну похибку алгоритму до 4 %. Поставлена задача вирішується за рахунок того, що у спосіб-прототип додатково введено правило відсікання неперспективних варіантів рішеньна основі вибору мінімального значення довжини шляху в графі за вагою обмеження на основі принципу оптимізації за напрямком та сортування даних по убуванню значень коефіцієнтів в функціоналі. Технічний результат, який може бути отриманий при здійсненні корисної моделі полягає у зменшенні відносної похибки алгоритму рішення задачі цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу та принципу оптимізації за напрямком до 4 %. На фіг. 1 представлено граф ΔD. На фіг. 2 наведено приклад рішення задачі цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу та принципу оптимізації за напрямком. Запропонований "Спосіб оптимізації паралельної обробки великих масивів даних в кластерних системах" ґрунтується на правилі відсікання неперспективних варіантів рішень по вибору мінімального значення довжини шляху в графі за вагою на основі принципу оптимізації за напрямком та сортуванню даних по убуванню значень відношень коефіцієнтів в фунціоналі до обмеження. Суть способу полягає у наступному. Виконується сортування даних по убуванню значень відношень коефіцієнтів в фунціоналі до обмеження: c1 c 2 c   n . (8) 1  2 n   З вершини s графа ΔD будується множина шляхів mr 1, j  1 n , sj 35 першого рангу r, що r  задовольняє властивості, і визначаються в множинах mr 1 шляхи максимальної довжини  sj    sj     за вагою функціонала c j . Для кожної вершини j визначається вага  j за правилом (5).       Виключаються шляхи r , p  r, n у множині mr поточного рангу r, довжини якої dc r sp sj sp задовольняють нерівності (6).   Формується множина шляхів mr r 1, p  1 n наступного рангу, що задовольняє властивості , sp 40 (5), на базі множини шляхів mr sj попереднього рангу на основі правила відсікання неперспективних варіантів рішень по вибору мінімального значення довжини шляху в графі за вагою обмеження на основі принципу оптимізації за напрямком:   r r 1  min r   j, p  p  r  1, n j  r, n j  p .(9) sp sj   j   r r 1 У визначених множинах mr r 1 виділяються щонайдовші шляхи  sp  . sp       2 UA 92965 U 5 10 Якщо визначиться декілька шляхів мінімальної довжини за вагою обмеження, то серед них вибирається шлях з найбільшим значенням довжини за вагою функціонала c1j. Перевіряється, чи вся множина шляхів наступного (r+1)-го рангу порожня. Якщо умова виконується, то в множинах виділяється шлях максимальної довжини за вагою функціонала і алгоритм закінчує роботу. Якщо умова не виконується, то перевіряється r=(n-1). У разі виконання рівності в множині виділяється шлях максимальної довжини за вагою функціонала і алгоритм закінчує роботу, інакше збільшується r на 1 і виконується обчислення у відповідності до формул (5-8). Джерела інформації: 1. Сигал И.Х., Иванова А.П. Введение в прикладное дискретное программирование: модели и вычислительные алгоритмы: Учеб. пособие. - Изд. 2-е, испр. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 240 с. 2. Третьяк В.Ф., Голубничий Д.Ю., Огурцов В.В. Метод решения задачи целочисленного линейного программирования с булевыми переменными на основе рангового похода //Системи обробки інформації. Збірник наукових праць, 2009. - випуск 4 (78). - С. 152-155. 15 ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 20 Спосіб оптимізації паралельної обробки великих масивів даних в кластерних системах, який вирішує задачу цілочисельного лінійного програмування з булевими змінними на основі рангового підходу та принципу оптимізації за напрямком, який відрізняється тим, що введено правило відсікання неперспективних варіантів рішень по вибору мінімального значення довжини шляху в графі за вагою обмеження та сортування даних по убуванню значень відношень коефіцієнтів в фунціоналі до обмеження. 3 UA 92965 U Комп’ютерна верстка Л. Литвиненко Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 4

Дивитися

Додаткова інформація

Автори англійською

Tretiak Viacheslav Fedorovych, Dobryshkin Yurii Mykolaiovych, Karlov Dmytro Volodymyrovych, Kuchuk Heorhii Anatoliiovych, Mehelbei Hanna Vasylivna, Mehelbei Viacheslav Viktorovych, Tikhonov Ivan Mytrofanovych, Khmelevskyi Serhii Ivanovych

Автори російською

Третяк Вячеслав Федорович, Добрышкин Юрий Николаевич, Карлов Дмитрий Владимирович, Кучук Георгий Анатольевич, Мегельбей Анна Васильевна, Мегельбей Вячеслав Викторович, Тихонов Иван Митрофанович, Хмелевский Сергей Иванович

МПК / Мітки

МПК: G06F 15/00

Мітки: кластерних, спосіб, паралельно, системах, великих, оптимізації, даних, обробки, масивів

Код посилання

<a href="http://uapatents.com/6-92965-sposib-optimizaci-paralelno-obrobki-velikikh-masiviv-danikh-v-klasternikh-sistemakh.html" target="_blank" rel="follow" title="База патентів України">Спосіб оптимізації паралельної обробки великих масивів даних в кластерних системах</a>

Подібні патенти