Control Systems and Computers, N3, 2019, Стаття 4
https://doi.org/10.15407/csc.2019.03.038
Stepashko V.S., Yefimenko S.M., Pavlov A.V. Recurrent-and-Parallel GMDH Algorithms for High-Performance Computing. Control Systems and Computers. 2019. № 3. C. 38-51.
УДК 004.318
В.С. Степашко, доктор техн. наук, професор, старший науковий співробітник, відділ інформаційних технологій індуктивного моделювання, Міжнародний науко-навчальний центр інформаційних технологій та систем НаН та МоН України, просп . академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна,
stepashko@irtc .org .ua
С.М. Ефіменко, кандидат технічних наук, старший науковий співробітник, відділ інформаційних технологій індуктивного моделювання, Міжнародний науко-навчальний центр інформаційних технологій та систем НаН та МоН України, просп. академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна,
syefim@ukr .net
А.В. Павлов, кандидат технічних наук, науковий співробітник, відділ інформаційних технологій індуктивного моделювання, Міжнародний науко-навчальний центр інформаційних технологій та систем НаН та МоН України, просп . академіка Глушкова, 40, Київ, 03187, Україна,
andriypavlove@gmail.com
РЕКУРЕНТНО-ПАРАЛЕЛЬНІ АЛГОРИТМИ МГУА ДЛЯ ВИСОКОПРОДУКТИВНИХ ОБЧИСЛЕНЬ
Вступ. Індуктивне моделювання є процесом побудови математичних моделей об’єктів, процесів та систем на основі
статистичних даних. Метод групового урахування аргументів (МГУА) є одним з найбільш ефективних методів обчислювального інтелекту. Процес побудови моделей на основі МГУА базується на принципах послідовного ускладнення структур моделей, «зовнішнього доповнення» та неостаточних рішень. Все різноманіття алгоритмів МГУА, виходячи з особливостей процесу генерації структур моделей, можна розділити на перебірні та ітераційні алгоритми.
Мета цієї статті полягає у розробленні методів розпаралелювання обчислень у перебірному алгоритмі COMBI та узагальненому релаксаційному ітераційному алгоритмі GRIA і визначенні обчислювальної ефективності розпаралелювання.
Результати. У статті описано розроблені принципи розпаралелювання операцій у комбінаторному алгоритмі
COMBI МГУа з рекурентним оцінюванням параметрів моделей. При розпаралелюванні використано схеми обчислень зі стандартним генератором двійкових чисел та з послідовним ускладненням структур моделей, згідно з якими кожен процесор автономно обчислює початковий двійковий структурний вектор та кількість моделей, які він будуватиме, також гарантується неповторюваність структур у різних процесорах. Завдяки цьому значно підвищується ефективність розпаралелювання, оскільки немає втрат часу на міжпроцесорну взаємодію.
Схема розпаралелювання з послідовним ускладненням структур моделей дозволяє частково розв’язувати задачу повного перебору у випадку, коли кількість аргументів для перебору перевищує можливості алгоритму зі стандартним двійковим генератором, і повний перебір доцільно виконувати не серед усіх можливих моделей, а лише моделей обмеженої складності описано принцип розпаралелювання обчислень в комбінаторному алгоритмі COMBI МГУа з рекурентним оцінюванням параметрів моделей для побудови дискретних прогнозних моделей динаміки складних багатовимірних взаємозв’язаних процесів. Описано принципи та схеми розпаралелювання обчислень в узагальненому релаксаційному ітераційному алгоритмі МГУА GRIA, які дозволяють збільшити швидкість роботи алгоритму пропорційно кількості обчислювачів при максимальному (майже рівномірному) їх завантаженні.
Виконано дослідження ефективності різних схем розпаралелювання обчислень в алгоритмі COMBI та GRIA за допомогою обчислювальних експериментів на персональному комп’ютері та кластерному багатопроцесорному комплексі.
Як свідчать експерименти з тестування ефективності розпаралелювання алгоритму GRIA, швидкість роботи розроблених програмних засобів збільшується лінійно із додаванням нового обчислювального елемента (процесора чи ядра процесора).
Розроблені схеми дозволяють істотно підвищити ефективність алгоритмів МГУа шляхом виконання рекурентно-паралельних обчислень.
Враховуючи особливості алгоритмів МГУа та схеми паралельних обчислень, розроблено концепцію інтелектуальної інформаційної технології індуктивного моделювання на основі рекурентно-паралельних обчислень. Така технологія при побудові моделей в автоматичному режимі враховує кількість аргументів, кількість доступних обчислювальних ресурсів і встановлені користувачем обмеження на час моделювання.
Висновки. розроблено технологію високопродуктивних паралельних обчислень в задачах індуктивного моделювання на основі перебірних та ітераційних алгоритмів МГУА з рекурентним оцінюванням параметрів моделей. Запропоновано концепцію інтелектуальної інформаційної технології індуктивного моделювання складних процесів на основі рекурентно-паралельних обчислень.
Завантажити повний текст PDF (англійською ).
Ключові слова: індуктивне моделювання, рекурентно-паралельні обчислення, МГУА, COMBI, GRIA, векторна авторегресія.
Надійшла 29.03.2019
