Scalable Application for the Search of Global Minima of Multiextremal Functions


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

This paper describes the urgent issue of providing scalability of computations in the solution of multiextremal problems arising in different fields of scientific studies, including image processing. There is an approach proposed for the development of the Gradient scalable application for solving the problem of global optimization of multiextremal functions with account for a multistart method in the Orlando framework. An additional step of computations is implemented in the problem solving scheme, which makes it possible to decompose the problem with account for the performance of computational resources and thereby minimize the time it takes to solve it as opposed to a classical multistart method. Special agents of the metamonitoring system for measuring the performance of resource with regard to the problem solved are developed.

Об авторах

I. Bychkov

Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory, Siberian Branch

Email: agf@icc.ru
Россия, ul. Lermontova 134, Irkutsk, 664033

G. Oparin

Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory, Siberian Branch

Email: agf@icc.ru
Россия, ul. Lermontova 134, Irkutsk, 664033

A. Tchernykh

Centro de Investigación Cientifica y de Educatión Superior de Ensenada

Автор, ответственный за переписку.
Email: chernykh@cicese.mx
Мексика, Carretera Ensenada-Tijuana, 3918, Ensenada, Baja California, 22860

A. Feoktistov

Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory, Siberian Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: agf@icc.ru
Россия, ul. Lermontova 134, Irkutsk, 664033

S. Gorsky

Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory, Siberian Branch

Email: agf@icc.ru
Россия, ul. Lermontova 134, Irkutsk, 664033

R. Rivera-Rodriguez

Centro de Investigación Cientifica y de Educatión Superior de Ensenada

Email: agf@icc.ru
Мексика, Carretera Ensenada-Tijuana, 3918, Ensenada, Baja California, 22860

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».