Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто
- 30% recurring commission
- Выплаты в USDT
- Вывод каждую неделю
- Комиссия до 5 лет за каждого referral
Л. Г. КОМАРЦОВА
Калужский филиал МГТУ им.
ОРГАНИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В ИСППР
Рассмотрены проблемы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) с использованием распределенной вычислительной среды.
Выделим два направления теоретических исследований, связанных с организацией распределенной обработки информации в системах поддержки принятия решений:
- разработка специальных методов представления информационных структур для облегчения их параллельной обработки;
- развитие сетевых методов распределенной обработки информации.
В данной работе в свете развития первого направления принят модульный подход к созданию моделей поиска и анализа принимаемого решения:
- разработка нейронных модулей, позволяющих проводить их параллельное обучение и тестирование с последующим конструированием из них сложной нейронной сети;
- создание многопопуляционных генетических алгоритмов оптимизации, допускающих параллельное эволюционное развитие нескольких вариантов решений;
- использование методов планирования экстремальных имитационных экспериментов при анализе альтернативных вариантов решений, когда отдельные строки плана могут быть реализованы параллельно.
Для реализации второго направления разрабатывается способ построения распределенной вычислительной среды на основе клиент-серверной технологии. Целью разработки является повышение эффективности работы ИСППР за счет использования многопользовательского режима обслуживания запросов и разгрузки приложения клиента.
Схема обработки запросов пользователей ("тонких" клиентов) при формировании решения с использованием распределенной среды представлена на рис. 1.
База данных содержит инструментальные средства, необходимые для решения задач формирования решений, базы знаний, общие оперативные базы данных, архивы моделей и алгоритмов, справочную и нормативную информацию, обучающие и тестовые выборки и т. д.
Сервер базы данных на основе запроса пользователя осуществляет конфигурацию системы, обеспечивает интерфейс «тонких» клиентов с инструментальной средой и файловой системой, производит настройку баз знаний на основе разработанных алгоритмов, обеспечивает выполнение других действий по формированию решения.
Например, при синтезе нейронной сети производится обучение в соответствии с выбранными клиентом параметрами НС и алгоритмом обучения, при этом должна предусматриваться возможность задания обучающей и тестовой выборки различными клиентами для одной и той же сети. С помощью сервера в ответ на запрос клиента обеспечивается также возможность генерации решения обученной НС.
Рис. 1. Схема формирования запросов пользователя к БД.
Функции, реализуемые клиентом, сводятся к заданию типа нейросети, обладающей необходимыми, с точки зрения клиента, свойствами, выбору основных параметров НС и алгоритму обучения. Запросы на обслуживание формируются на языке SQL.
В докладе рассматриваются проблемы программной реализация распределенной среды и приводятся основные ее характеристики.
