Интеллектуальные системы прогнозирования и управления на основе искусственных иммунных систем и распределенные вычисления. Intellectual systems of prediction and control based on the articial immune systems approach and distributed computing.
Keywords:
распределенные вычисления, параллельный алгоритм, интеллектуальные системы, искусственная иммунная система, квазирасщепление, distributed computing, parallel algorithm, intellectual systems, articial immune system, quasi-split.Abstract
В современном научном мире актуальны исследования в области искусственного интеллекта и компьютерных технологий. Бурное развитие интеллектуальных технологий в различных прикладных областях и их реальное применение во многих сферах человеческой деятельности предъявляет высокие требования к качеству разрабатываемых интеллектуальных систем, которые должны надежно работать в условиях неопределенности параметров, обладать адаптационными возможностями и функционировать в режиме реального времени. Существует множество методов, моделей и алгоритмов построения интеллектуальных систем, которые применяются в разных отраслях науки и техники. Одним из них является подход искусственных иммунных систем. В исследованиях используется направление искусственных иммунных систем, основанное на математической реализации механизмов молекулярного узнавания. При решении данных задач актуально распараллеливание специальных сервисных процедур. In the modern world of science, the researches in the eld of articial intelligence and computer technologies are actual. The rapid development of intellectual technologies in various application areas and their real life application in many spheres of human activity create high requirements for the quality of developed intellectual systems. They should work reliably in conditions of parameter indeterminacy, to have adaptation opportunities and to function in real time. There are many methods, models and algorithms of intellectual systems construction which are applied in various elds of science and technology. One of them the articial immune systems approach. Generally applied in research is the direction of articial immune systems based on the mathematical implementation of molecular recognition mechanisms. Parallelization of special service procedures is actual in solving such problems. The paper is dedicated to development of distributed computing algorithm for computation of parameters of quasi-split control subsystems that are used in the construction of formal peptides and implementation of intellectual systems of prediction and control of complex objects based on the articial immune systems approach.References
[1] Искусственные иммунные системы и их применение / под ред. Д. Дасгупты. Пер. с англ. /под ред. А.А. Романюхи. - М.: Физматлит, 2006.-344 с.
[2] Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications / A.O. Tarakanov // Proc. of the I Int. workshop of central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems (CEEMAS'99). -St. Petersburg, Russia, June 1-4, 1999.-P. 281-292.
[3] G. Samigulina Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the articial immune systems //Automatic and remote control. -Springer, 2012.-Vol.74. - 2.-P.397-403.
[4] Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects based on articial immune systems. Monograph. -Yelm, WA.: Science Book Publishing House, USA, 2014, -172 p.
[5] Г.А. Самигулина, А.М. Абденова, Д.Б. Акпан Параллельные вычисления в интеллектуальных системах прогнозирования и управления на основе подхода иммунносетевого моделирования //Труды "Применение информационно-коммуникационных технологий в образовании и науке". -Алматы, 2013. -С. 77.
[6] Sebastian Grzegorz Iurek. Genetic algorithm with peaks adaptive objective function used to t the EPR powder spectrum //Applied Soft Computing. January 2011. -Vol.11. -Issue 1.-P. 1000-1007.
[7] Altaf Ahmad Huqqani, Erich Schikuda, Sicen Ye, Peng Chen. Multicore and GPU Parallelization of Neural Networks for Face Recognition //Proc. of the International Conference on Computational Science. -2013.-Vol. 18. -P. 349-358.
[8] Yussof S., Razali R.A., Ong Hang See, Ghapar A.A. A Coarse-Grained Parallel Genetic Algorithm with Migration for Shortest Path Routing Problem //High Performance Computing and Communications. - 2009. -P. 615-621.
[9] Самигулина Г.А. Интеллектуальная система прогнозирования асимптотической
устойчивости в среднем квадратическом стохастической системы управления//Труды IX Международной конференции Интеллектуальные системы и компьютерные науки. -М.: МГУ им. Ломоносова, 2006. -Т.I., Ч.2.-С. 265-269.
[10] Емельянов С.В., Коровин С.К. Дискретные бинарные системы автоматического управления //Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. -М.: ВИНИТИ, 1984. -Т.17. -С.73-167.
[11] Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной стохастической системы управления на основе иммунносетевого моделирования (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права в Комитете по правам интеллектуальной собственности МЮ РК. -Астана, 4 июня 2012. - 675. -23c.
[12] Оленёв Н.Н., Печјнкин Р.В., Чернецов А.М. Параллельное программирование в MATLAB и его приложения. -М.: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, 2007. -120 с.
[1] Iskusstvennye immunnye sistemy i ih primenenie /pod red. D. Dasgupty Per. S angl./pod.red. A.A. Romanjuhi. - M: Fizmatlit, 2006. - 344 s.
[2] Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications / A.O. Tarakanov //Proc. of the I Int. workshop of central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems (CEEMAS'99).-St. Petersburg, Russia, June 1- 4, 1999. -P. 281-292.
[3] G. Samigulina Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the articial immune systems //Automatic and remote control.- Springer, 2012.-Vol. 74. - 2. -P.397-403.
[4] Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects based on articial immune systems. Monograph. -Yelm, WA.: Science Book Publishing House, USA, 2014, -172 p.
[5] G.A. Samigulina, A.M. Abdenova, D.B. Akpan Parallel'nye vychislenija v intellektualnyh sistemah prognozirovanija i upravlenija na osnove podhoda immunosetevogo modelirovanija //Trudy "Primenenie informacionno-kommunikacionnyh tehnologij v obrazovanii i nauke". - Almaty, 2013. -S.77.
[6] Sebastian Grzegorz Iurek. Genetic algorithm with peaks adaptive objective functionused to t the EPR powder spectrum //Applied Soft Computing. January 2011. -Vol.11. -Issue 1.-P. 1000-1007.
[7] Altaf Ahmad Huqqani, Erich Schikuda, Sicen Ye, Peng Chen. Multicore and GPU Parallelization of Neural Networks for Face Recognition //Proc. of the International Conference on Computational Science.-2013.-Vol. 18.-P. 349-358.
[8] Yussof S., Razali R.A., Ong Hang See, Ghapar A.A. A Coarse-Grained Parallel Genetic Algorithm with Migration for Shortest Path Routing Problem //High Performance Computing and Communications. - 2009. - P.615-621.
[9] Samigulina G.A. Intellektual'naja sistema prognozirovanija asimptoticheskoj ustojchivosti v srednem kvadraticheskom stohasticheskoj sistemy upravlenija //Trudy IX Mezhdunarodnyoj konferencii Intellektual'nye sistemy i komp'yuternye nauki.- M.: MGU im. Lomonosova, 2006. - T. I.,Ch. 2. - S. 265-269.
[10] Yemel'janov S.V., Korovin S.K. Diskretnye binarnye sistemy avtomaticheskogo upravlenija //Itogi nauki i tehniki. Ser. Tehnicheskaja kibernetika. - M.: VINITI, 1984.-T.17. -S. 73-167.
[11] Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Razrabotka intellektual'noj stohasticheskoj sistemy upravlenija na osnove immunnosetevogo modelirovanija (programma dlya EVM). Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii prav na ob"yekt avtorskogo prava v Komitete po pravam intellektual'noj sobstvennosti MJU RK. - Astana, 4 ijunja 2012. - 675. - 23 s.
[12] Olenov N.N., Pechonkin R.V., Chernecov A.M. Parallel'noe programmirovanie v MATLAB i ego prilozhenija. - M.: Vychislitel'nyj centr im. A.A. Dorodnicyna RAN, 2007. -120 s.
[2] Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications / A.O. Tarakanov // Proc. of the I Int. workshop of central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems (CEEMAS'99). -St. Petersburg, Russia, June 1-4, 1999.-P. 281-292.
[3] G. Samigulina Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the articial immune systems //Automatic and remote control. -Springer, 2012.-Vol.74. - 2.-P.397-403.
[4] Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects based on articial immune systems. Monograph. -Yelm, WA.: Science Book Publishing House, USA, 2014, -172 p.
[5] Г.А. Самигулина, А.М. Абденова, Д.Б. Акпан Параллельные вычисления в интеллектуальных системах прогнозирования и управления на основе подхода иммунносетевого моделирования //Труды "Применение информационно-коммуникационных технологий в образовании и науке". -Алматы, 2013. -С. 77.
[6] Sebastian Grzegorz Iurek. Genetic algorithm with peaks adaptive objective function used to t the EPR powder spectrum //Applied Soft Computing. January 2011. -Vol.11. -Issue 1.-P. 1000-1007.
[7] Altaf Ahmad Huqqani, Erich Schikuda, Sicen Ye, Peng Chen. Multicore and GPU Parallelization of Neural Networks for Face Recognition //Proc. of the International Conference on Computational Science. -2013.-Vol. 18. -P. 349-358.
[8] Yussof S., Razali R.A., Ong Hang See, Ghapar A.A. A Coarse-Grained Parallel Genetic Algorithm with Migration for Shortest Path Routing Problem //High Performance Computing and Communications. - 2009. -P. 615-621.
[9] Самигулина Г.А. Интеллектуальная система прогнозирования асимптотической
устойчивости в среднем квадратическом стохастической системы управления//Труды IX Международной конференции Интеллектуальные системы и компьютерные науки. -М.: МГУ им. Ломоносова, 2006. -Т.I., Ч.2.-С. 265-269.
[10] Емельянов С.В., Коровин С.К. Дискретные бинарные системы автоматического управления //Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. -М.: ВИНИТИ, 1984. -Т.17. -С.73-167.
[11] Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной стохастической системы управления на основе иммунносетевого моделирования (программа для ЭВМ). Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права в Комитете по правам интеллектуальной собственности МЮ РК. -Астана, 4 июня 2012. - 675. -23c.
[12] Оленёв Н.Н., Печјнкин Р.В., Чернецов А.М. Параллельное программирование в MATLAB и его приложения. -М.: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, 2007. -120 с.
[1] Iskusstvennye immunnye sistemy i ih primenenie /pod red. D. Dasgupty Per. S angl./pod.red. A.A. Romanjuhi. - M: Fizmatlit, 2006. - 344 s.
[2] Tarakanov A.O. Formal peptide as a basic of agent of immune networks: from natural prototype to mathematical theory and applications / A.O. Tarakanov //Proc. of the I Int. workshop of central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems (CEEMAS'99).-St. Petersburg, Russia, June 1- 4, 1999. -P. 281-292.
[3] G. Samigulina Development of the decision support systems on the basis of the intellectual technology of the articial immune systems //Automatic and remote control.- Springer, 2012.-Vol. 74. - 2. -P.397-403.
[4] Galina A. Samigulina, Zarina I. Samigulina. Intellectual systems of forecasting and control of complex objects based on articial immune systems. Monograph. -Yelm, WA.: Science Book Publishing House, USA, 2014, -172 p.
[5] G.A. Samigulina, A.M. Abdenova, D.B. Akpan Parallel'nye vychislenija v intellektualnyh sistemah prognozirovanija i upravlenija na osnove podhoda immunosetevogo modelirovanija //Trudy "Primenenie informacionno-kommunikacionnyh tehnologij v obrazovanii i nauke". - Almaty, 2013. -S.77.
[6] Sebastian Grzegorz Iurek. Genetic algorithm with peaks adaptive objective functionused to t the EPR powder spectrum //Applied Soft Computing. January 2011. -Vol.11. -Issue 1.-P. 1000-1007.
[7] Altaf Ahmad Huqqani, Erich Schikuda, Sicen Ye, Peng Chen. Multicore and GPU Parallelization of Neural Networks for Face Recognition //Proc. of the International Conference on Computational Science.-2013.-Vol. 18.-P. 349-358.
[8] Yussof S., Razali R.A., Ong Hang See, Ghapar A.A. A Coarse-Grained Parallel Genetic Algorithm with Migration for Shortest Path Routing Problem //High Performance Computing and Communications. - 2009. - P.615-621.
[9] Samigulina G.A. Intellektual'naja sistema prognozirovanija asimptoticheskoj ustojchivosti v srednem kvadraticheskom stohasticheskoj sistemy upravlenija //Trudy IX Mezhdunarodnyoj konferencii Intellektual'nye sistemy i komp'yuternye nauki.- M.: MGU im. Lomonosova, 2006. - T. I.,Ch. 2. - S. 265-269.
[10] Yemel'janov S.V., Korovin S.K. Diskretnye binarnye sistemy avtomaticheskogo upravlenija //Itogi nauki i tehniki. Ser. Tehnicheskaja kibernetika. - M.: VINITI, 1984.-T.17. -S. 73-167.
[11] Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Razrabotka intellektual'noj stohasticheskoj sistemy upravlenija na osnove immunnosetevogo modelirovanija (programma dlya EVM). Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii prav na ob"yekt avtorskogo prava v Komitete po pravam intellektual'noj sobstvennosti MJU RK. - Astana, 4 ijunja 2012. - 675. - 23 s.
[12] Olenov N.N., Pechonkin R.V., Chernecov A.M. Parallel'noe programmirovanie v MATLAB i ego prilozhenija. - M.: Vychislitel'nyj centr im. A.A. Dorodnicyna RAN, 2007. -120 s.
Downloads
Issue
Section
Mechanics, Mathematics, Computer Science
