Разработки СО РАН - каталоги программ и БД
Поиск по каталогам:
2020-12-25
Назначение - Моделирование сбора и передачи данных между узлами, размещенными на движущихся объектах транспортной сети (например, данных мониторинга о состоянии окружающей среды). Основные характеристики модели: • Построение транспортной сети на заданной пользователем карте. Подложкой может быть карта, взятая из открытых источников. • Моделирование динамическое, можно отслеживать дорожную обстановку с помощь настраиваемого модуля симуляции дорожного движения. • Тонкая настройка движения как для автомобилей, так и для маршрутного транспорта • Получение отчетов по проделанным этапам движения и передачи данных от движущихся узлов. • Сохранение и загрузка конфигураций, заданных пользователем. [1] К. В. Ткачёв, Корсаков С. П., Мишуков В. И. Возможности имитационной модели сбора информации о состоянии атмосферы с помощью датчиков, установленных на общественном транспорте / Тезисы Международной конференции, посвященной 95-летию со дня рождения акад. Г. И. Марчука, Новосибирск, 19-23 октября 2020 , стр.157,DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10361 [2] К. В. Ткачёв Имитационная модель сбора информации о состоянии атмосферы используя технологию VANET / Тезисы Международной конференции, посвященной 95-летию со дня рождения акад. Г. И. Марчука, Новосибирск, 19-23 октября 2020 стр. 156, DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10360 Инструментальные средства создания - Программа разработана на платформе Visual Studio, с использованием языка С# и современных библиотек отрисовки различных объектов. Работа поддержана проектом РФФИ № 19-01-00562 и проектом РФФИ и правительства Новосибирской области № 19-47-540007. В прилагаемых файлых - скриншоты работы системы моделирования. В архиве citymonitoring-master.zip все необходимые для работы системы файлы.
|
2020-12-18
Назначение - поиск оптимальной укладки вторичной сети в первичную сеть для модели гиперсети. Используемый алгоритм - В программе реализован классический алгоритм Флойда и разработанные авторами и описанные в [1-3] алгоритмы. Среди использованных алгоритмов выделены те, которые не учитывают ограничение на надежность: Следующие алгоритмы учитывают ограничение на надежность: Функциональные возможности -
Описание программы: Программа состоит из формы, в верхней части которой есть 3 вкладки:
В нижней части формы можно задать параметры вторичной сети WS и выбрать алгоритм. Кнопка FindWS — запускает один из алгоритмов и справа в текстовом поле показывается решение: стоимость укладки ребер, вероятность существования каждого ребра и вершины по которым оно проходит. [1]. Попков В.К.,Токтошов Г.Ы., Юргенсон А.Н. Об одном подходе к оптимизации инфраструктуры инженерных сетей // Вестник СибГУТИ. – 2012. Т. 3 — С.11–28. Подробное описание программы в прилагаемом файле. Инструментальные средства создания -Lazarus (OS Linux). Разработка программы осуществлялась при финансовой поддержке гранта РФФИ № 18-07-00460. |
2019-12-30
Назначение - программа предназначена для проверки сверхбольших чисел Мерсенна на принадлежность их к простым числам. Используемый алгоритм - Используется алгоритм теста Люка-Лемера, в котором сверхбольшие числа представлены в виде динамических линейных массивов в двоичной системе счисления. Арифметические операции над числами выполняются по алгоритмам длинной арифметики. Поиск очередного самого большого простого числа Мерсенна вида 2^PM - 1 , где РM, в свою очередь, простое число, принимающее значения более 57 млн, является весьма трудоемкой задачей. В соответствии с тестом Люка-Лемера выполняется (PM -2) итераций цикла, на каждой из которых определяется целочисленный остаток от деления на число Мерсенна. Эта операция и определяет в основном трудоемкость теста. Только при представлении чисел в двоичной системе счисления представляется возможность упростить эту операцию до одной элементарной операции сложения. В программе реализован разработанный авторами алгоритм вычисления целочисленного остатка при делении на сверхбольшое чисто Мерсенна в двоичной системе счисления. Целочисленный остаток в двоичной системе счисления определяется как сумма двух частей в записи делимого. Первая часть записи от разряда единиц (нулевой разряд) до разряда с номером (PM - 1), где PM - показатель степени числа Мерсенна. Вторая часть записи от разряда с номером PM и до старшего разряда в записи делимого. Использование данного алгоритма позволяет существенно снизить трудоемкость теста Люка-Лемера и время работы программы. Дополнительно к ранее зарегистрированному алгоритму "Тест Люка-Лемера для сверхбольших чисел Мерсенна" в два раза сокращено количество итераций вложенных циклов при вычислении квадрата целочисленного остаттка с предыдущей итерации теста. При возведении числа в квадрат в двоичной системе счисления сочетание цифр множимого и множителя с одинаковыми номерами разрядов встречаются однократно и в итог сносится 1, а с разными - дважды и в итог сносится 2. Учет этого обстоятельства во фрагменте программы позволил в два раза снизтить общую трудоемкость теста. |
2019-12-30
Назначение – программа предназначена для точного расчета надежности сети с использованием на суперЭВМ с распределённой памятью. Область применения - анализ надёжности и живучести сетей различного назначения Необходимость в расчёте и оценке показателей надёжности возникает, прежде всего, при структурной оптимизации сетей, как на этапе проектирования, так и при расширении существующих структур. При этом задача точного расчёта надёжности сети с NP-трудна, поэтому без использования суперЭВМ точно вычислить надёжность можно, как правило, только для сетей с количеством элементов около сотни. Данная программа позволяет осуществлять параллельный точный расчёт надёжности сетей с ненадёжными каналами связи, под надёжностью понимается вероятность связности всех узлов сети. Распараллеливание расчёта основано на известном методе факторизации (ветвления, Мура-Шеннона), соответствующий алгоритм опубликован в [1]. По сравнению с первой версией программы оптимизированы параметры, повышающие масштабируемость программы. Рост производительности является линейным вплоть до 1000 вычислительных ядер. Однако, для структур разной плотности возможны разные оптимальные значения параметров [1]. Входные данные программы – структура сети в виде графа, значения надёжности каналов связи (т.е. вероятности их присутствия). Выходные данные программы – значение надёжности сети, время расчёта. Программа работает с представлением графов при помощи полного файла предшественников (списки KAO,FO). Информация в файле должна располагаться следующим образом: первая строка – количество вершин, вторая строка – количество рёбер, третья и четвёртая строка – списки представления графа (элементы списка разделяются запятыми). [1] Denis A. Migov. Parallel Methods for Network Reliability Calculation and Cumulative Updating of Network Reliability Bounds // Proceedings of the IEEE 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications. 2018. P. 1-5. (DOI: 10.1109/RPC.2018.8482197) Функциональные возможности – расчёт надёжности сетей с количеством элементов в несколько сотен. Инструментальные средства создания – C++, MPI . Алгоритм разработан в рамках гранта РФФИ № 18-07-00460 |
2019-12-30
Третья, расширенная версия системы имитационного моделирования ИМОДО, разработанной для решения задач, связанных с транспортной сетью (зарегистрирована в ФАП СО РАН, № PR18002). Рассматривается задача сбора данных для мониторинга уровня загрязнения окружающей среды. Предполагается, что датчики сбора информации установлены на некоторых единицах общественного транспорта (автобусах, трамваях). Задача, решаемая программой - выбор маршрутов танспорта и частоты замера данных для получения оптимальной картины уровня загрязнения территории. Работа частично поддержана грантом РФФИ и правительства Новосибирской области № 19-47-54007. Назначение Расчет эффективности расстановки устройств на транспортных средствах, с целью определения наиболее точного уровня загрезнения. Используемый алгоритм Поиск оптимальной расстановки устройств сбора данных осуществляется с помощью генетического алгоритма с учетом основных характеристик модели: – скорость движения транспорта; – маршруты движения транспортных средств, на которых размещены устройства мониторинга; – предельное количечство автомобилей на каждом участке дороги (пробки, возникающие в "узких" местах); – источники загрязнения. В качестве модели транспортной сети рассматривается граф с взвешенными ребрами. Редактирование графа можно производить непосредственно в системе. Подложкой является карта, взятая из открытых источников. Алгоритм описан в [1]. [1] TKACHEV K.V., VOLZHANKINA K.A., SOKOLOVA O.D. On a problem of the monitoring device placement on transport networks, Novosibirsk. https://cloud.mail.ru/public/4Tsd/NymmFx5wP [2] TKACHEV K.V., VOLZHANKINA K.A., MIGOV D.A. Comparison of the Work of Algorithms for Arranging Message Distribution Devices in Transport Networks, Novosibirsk. https://cloud.mail.ru/public/4Tsd/NymmFx5wP [3] TKACHEV K.V. The Interaction Interface Between the Model and the Observer Agent in the Simulation System, Novosibirsk. https://cloud.mail.ru/public/4Tsd/NymmFx5wP В прилагаемом архиве находится проект для запуска на Visual Studio. |
- « первая
- ‹ предыдущая
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- …
- следующая ›
- последняя »