Сервис описания дискретных динамических систем на основе рекуррентных алгоритмов стохастической аппроксимации и подобных им Александр Вахитов научный руководитель проф. О.Н. Граничин

Содержание Вступление. Задача. Актуальность Основные черты сервиса RecService Близкие разработки Примеры описаний на языке сервиса

Сложные системы Многокомпонентность Гибридность (разная природа компонентов) Сосуществование разных методов решения сложных задач Примеры: управление движением судна во льдах[Нечаев], адаптивная идентификация активных радаров[НТЦ Вектор]

Сервис RecService Коллекция реализаций рекуррентных методов для различных прикладных задач, разработанных на каф. Системного программирования Удобство обучения методам Легкость моделирования систем с использованием методов Подключение реальных систем к сервису Состоит из модулей: коллекции компонент, хранения моделей и процессов, коммуникации через веб-службы, информационной системы, выполнения бизнес-процессов

Близкие разработки UML,SADT – средства описания систем Abstract State Machines – исполняемые спецификации систем, а не реальные системы MATLAB Simulink преимущественно моделирование, отсутствие работы с данными в реальном времени, сложность подключения к внешней системе

Базовые элементы моделей ЗадачаКомпонент СмыслКласс задач (напр., оптимизация со специальными свойствами сходимости оценок) утилитарная функция Алгоритм, метод, управляющая конструкция, адаптер к внешней системе Реализац ия ИнтерфейсКласс

Описание задачи как интерфейса: пара M – множество пар наборов допустимых входных и выходных параметров вида (i k ->o k ) (открытые методы) S – семантическое описание Пример: S=генерация случайного числа M=giveRandom: double

Компонент как класс: S- семантическое описание T-набор задач (implements) I-набор параметров инициализации (в том числе ссылки на другие компоненты, связь с которыми необходима) F-терминальное сообщение и ответ на него P-описание сохраняемых параметров

Опросник минимальной длины T-набор классов E-набор вопросов Найти порядок задания вопросов, минимизирующий среднее число вопросов до однозначного определения класса Дополнительно: возможность менять порядок вопросов после каждого ответа

Вопросник минимальной длины Ответ БД признаков и классов Сортировка признаков C (k),s (k) (c i ) (k) (t i ) j

Вопросник минимальной длины: адаптивное обучение Ответ SPSA Расчет весов для пар признак-состояние (c i ) (k) C (k),s (k)

Адаптивный поиск изображений* * Работа выполняется по гранту компании «Яндекс» «Интернет-Математика 2007» Выбор изображений Расчет приоритетов Генерация случайных векторов Расчет функции схожести

Перспективы RecService Полномасштабная реализация Интерфейс к информационной системе Формирование расчетных заданий для GRID Автоматизированный расчет параметров для процедур стохастической аппроксимации