Планування ресурсів паралельної обчислювальної системи при синтезі нейро-нечітких моделей для обробки великих даних

Abstract

UK: Вирішено задачу планування ресурсів паралельних комп’ютерних систем при синтезі нейро-нечітких мереж. Об’єкт дослідження – процес синтезу нейро-нечітких моделей. Предметом дослідження є методи планування ресурсів паралельних комп’ютерних систем. Мета роботи полягає в побудові моделі планування ресурсів паралельних комп’ютерних систем, що здійснюють вирішення прикладних завдань на основі паралельного методу синтезу нейро-нечітких мереж. Запропоновано модель планування ресурсів паралельних комп’ютерних систем при синтезі нейро-нечітких мереж. Синтезована модель враховує тип комп’ютерної системи, кількість процесів, на яких виконується завдання, пропускну здатність мережі передачі даних, параметри використовуваного математичного забезпечення (кількість можливих рішень, що обробляються в процесі роботи методу, частки рішень, що генеруються на кожній ітерації стохастичного пошуку за допомогою застосування операторів схрещування і мутації), а також параметри розв’язуваної прикладної задачі (кількість спостережень і кількість ознак в заданій множині даних, що описує результати спостережень за досліджуваним об’єктом або процесом). Розроблено програмне забезпечення, що реалізує синтезовану модель планування ресурсів. Виконано експерименти, що підтверджують адекватність запропонованої моделі. Результати експериментів дозволяють рекомендувати застосування розробленої моделі на практиці. EN: The article deals with the problem of planning resources of parallel computer systems for the synthesis of neuro-fuzzy networks. The object of research is a process of synthesis of neuro-fuzzy models. The subject of research are the methods of resource planning of parallel computer systems. The purpose of the work is to construct a model of parallel computing systems for resource planning, carrying out the decision of practical applications based on parallel method of neuro-fuzzy networks synthesis. A model of parallel computer systems resource planning for the synthesis of neuro-fuzzy networks is proposed. Synthesized model takes into account the type of computer system, the number of processes in which the task is executed, the capacity of data network, the parameters of the mathematical software (number of possible solutions to be processed during the operation of the method, the proportion of solutions generated in each iteration of stochastic search through the use of crossover and mutation operator), as well as parameters of the solved applied problem (the number of observations and the number of features in a given data sample, which describes the results of observing the researching object or process). The software that implements a synthesized model of resource planning is developed. Experiments confirming the adequacy of the proposed model are executed. The experimental results allow us to recommend the usage of the developed model in practice.