Il'q Panfilow

Vybor äffektiwnoj konfiguracii mnogoprocessornyh wychislitel'nyh sistem

V rabote predlozheny algoritmy odnowremennogo wybora struktury i sostawa mnogoprocessornyh sistem.

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Odin iz putej powysheniq proizwoditel'nosti sistem obrabotki informacii sostoit w perehode ot odnoprocessornyh k mnogoprocessornym sistemam, w rasparalleliwanii processow wychislenij i obrabotki informacii, kak na urowne processorow mnogoprocessornyh sistem, tak i na urowne wypolneniq älementarnyh operacij wnutri processorow. Na baze mnogoprocessornyh sistem realizuütsq sistemy uprawleniq i obrabotki informacii dlq mnogih otraslej. V dannoj rabote predlozhena i realizowana nowaq model' ocenki bystrodejstwiq mnogoprocessornoj sistemy obrabotki informacii, trebuüschaq znachitel'no men'shego kolichestwa wychislenij i otlichaüschaqsq ot izwestnyh wozmozhnost'ü opredeleniq äffektiwnogo bystrodejstwiq specializirowannyh processorow. Predlozhen nowyj geneticheskij algoritm, otlichaüschijsq ot izwestnyh sposobom generirowaniq reshenij i pozwolqüschij nahodit' optimal'nye resheniq na diskretnyh strukturah peremennoj razmernosti. Predlozhen modificirowannyj geneticheskij algoritm mnogokriterial'noj optimizacii, äffektiwno sochetaüschij polozhitel'nye storony izwestnyh metodow mnogokriterial'noj äwolücionnoj optimizacii i pozwolqüschij generirowat' reprezentatiwnuü approximaciü mnozhestwa Pareto.

---

Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.

Produktdetails

• Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing
• Seitenzahl: 132
• Erscheinungstermin: 27. Dezember 2011
• Russisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 8mm
• Gewicht: 215g
• ISBN-13: 9783846595640
• ISBN-10: 3846595640
• Artikelnr.: 62794467

Autorenporträt

Panfilow Il'q Alexandrowich rodilsq w 1980 godu w gorode Krasnoqrske, w SSSR. V 2004 godu okonchil Sibirskij gosudarstwennyj aärokosmicheskij uniwersitet s diplomom magistra sistemnogo analiza i uprawleniq. V 2006 godu zaschitil kandidatskuü dissertaciü. Krug nauchnyh interesow: metody optimizacii, geneticheskie algoritmy, informacionnye tehnologii.