All issues

Решение обратных геофизических задач сложно в силу их математически некорректной постановки и большой вычислительной емкости. Геофизическая разведка малоизученных регионов, таких как шельф северных морей, дополнительно осложнена отсутствием надежных геологических данных. В этих условиях большое значение приобретают способы совместного использования информации, полученной различными геофизическими методами. Настоящая работа посвящена развитию подхода к совместной инверсии, основанного на требовании обращения в ноль определителя матрицы Грама для векторов параметров тех типов, которые используются в инверсии. В рамках этого подхода минимизируется нелинейный функционал, состоящий из суммы квадратов взвешенных невязок, суммы стабилизирующих функционалов и члена, отвечающего за наложение условия структурного подобия. Мы применяем этот подход к инверсии двух типов геофизических данных: сейсмики и электроразведки. Мы изучаем инверсию акустических данных совместно с низкочастотным электрическим полем с наложением требования структурного подобия на результирующие распределения скорости звука и электропроводности.

Рассмотрены постановка задачи обратной задачи и численный метод оптимизации. Нелинейная минимизация выполняется методом сопряженных градиентов. Эффективность разработанного подхода продемонстрирована на численном примере, в котором трехмерное распределение электропроводности считалось известным точно, а распределение скорости звука подбиралось путем решения соответствующей обратной задачи. Для численного эксперимента было использовано распределение скорости звука, построенное на основании упрощенных сейсмических горизонтов реального морского месторождения. Для этого распределения рассчитывались синтетические сейсмограммы, которые служили входными данными для алгоритма инверсии. Результирующее распределение скорости звука не только обеспечивало совпадение данных до заданной точности, но и было согласовано с заданным распределением электропроводности. На численных примерах продемонстрировано, что оптимально выбранный вес структурного ограничения может существенно улучшить детальность решения обратной задачи и позволяет восстановить особенности, которые иначе были бы не разрешены.

Inverse geophysical problems are difficult to solve due to their mathematically incorrect formulation and large computational complexity. Geophysical exploration in frontier areas is even more complicated due to the lack of reliable geological information. In this case, inversion methods that allow interpretation of several types of geophysical data together are recognized to be of major importance. This paper is dedicated to one of such inversion methods, which is based on minimization of the determinant of the Gram matrix for a set of model vectors. Within the framework of this approach, we minimize a nonlinear functional, which consists of squared norms of data residual of different types, the sum of stabilizing functionals and a term that measures the structural similarity between different model vectors. We apply this approach to seismic and electromagnetic synthetic data set. Specifically, we study joint inversion of acoustic pressure response together with controlled-source electrical field imposing structural constraints on resulting electrical conductivity and P-wave velocity distributions.

We start off this note with the problem formulation and present the numerical method for inverse problem. We implemented the conjugate-gradient algorithm for non-linear optimization. The efficiency of our approach is demonstrated in numerical experiments, in which the true 3D electrical conductivity model was assumed to be known, but the velocity model was constructed during inversion of seismic data. The true velocity model was based on a simplified geology structure of a marine prospect. Synthetic seismic data was used as an input for our minimization algorithm. The resulting velocity model not only fit to the data but also has structural similarity with the given conductivity model. Our tests have shown that optimally chosen weight of the Gramian term may improve resolution of the final models considerably.

Представлена физико-математическая постановка сопряженной геометрической и газодинамической задачи моделирования внутрикамерных процессов и расчета основных внутрибаллистических характеристик ракетных двигателей на твердом топливе в осесимметричном приближении. Изложены основополагающие методики и численный алгоритм решения задачи. Отслеживание горящей поверхности топлива осуществлено неявным образом с помощью метода уровней на декартовой структурированной вычислительной сетке. Для расчета параметров течения использованы двумерные уравнения газовой динамики. Ввиду несогласованности границ области с узлами вычислительной сетки, в численных расчетах учтено наличие фиктивных точек, лежащих вне рассматриваемой области, но рядом с границей. Для задания значений параметров течения в фиктивных точках применена обратная процедура Лакса – Вендроффа, заключающаяся в построении экстраполяционного полинома, который учитывает как текущее распределение параметров, так и условия на границе. Численное решение полученной системы уравнений основано на использовании WENO-схем пятого и третьего порядка для дискретной аппроксимации по пространственной координате уравнений метода уровней и газовой динамики соответственно и применении методов Рунге – Кутты, обладающих свойством уменьшения полной вариации, для решения полученных полудискретных уравнений. Изложенный численный алгоритм распараллелен с использованием технологии CUDA и в дальнейшем оптимизирован с учетом особенностей архитектуры графических процессоров.

Программный комплекс использован при расчетах внутрибаллистических характеристик бессоплового двигателя на твердом топливе в течение основного времени работы. На основе полученных численных результатов обсуждается эффективность распараллеливания с использованием технологии CUDA и применения рассмотренных оптимизаций. Показано, что применяемая методика распараллеливания приводит к значительному ускорению по сравнению с использованием центральных процессоров. Представлены распределения основных параметров течения продуктов сгорания в различные промежутки времени. Произведено сравнение полученных результатов квазиодномерного подхода и разработанной численной методики.

We present a physico-mathematical statement of coupled geometrical and gas dynamics problem of intrachamber processes simulation and calculation of main internal ballistics characteristics of solid rocket motors in axisymmetric approximation. Method and numerical algorithm of solving the problem are described in this paper. We track the propellant burning surface using the level set method. This method allows us to implicitly represent the surface on a fixed Cartesian grid as zero-level of some function. Two-dimensional gas-dynamics equations describe a flow of combustion products in a solid rocket motor. Due to inconsistency of domain boundaries and nodes of computational grid, presence of ghost points lying outside the computational domain is taken into account. For setting the values of flow parameters in ghost points, we use the inverse Lax – Wendroff procedure. We discretize spatial derivatives of level set and gas-dynamics equations with standard WENO schemes of fifth and third-order respectively and time derivatives using total variation diminishing Runge –Kutta methods. We parallelize the presented numerical algorithm using CUDA technology and further optimize it with regard to peculiarities of graphics processors architecture.

Created software package is used for calculating internal ballistics characteristics of nozzleless solid rocket motor during main firing phase. On the base of obtained numerical results, we discuss efficiency of parallelization using CUDA technology and applying considered optimizations. It has been shown that implemented parallelization technique leads to a significant acceleration in comparison with central processes. Distributions of key parameters of combustion products flow in different periods of time have been presented in this paper. We make a comparison of obtained results between quasione-dimensional approach and developed numerical technique.

В работе описывается двухстадийная модель равновесного распределения транспортных потоков. Модель состоит из двух блоков, где первый блок — модель расчета матрицы корреспонденций, а второй блок — модель равновесного распределения транспортных потоков по путям. Первая модель, используя матрицу транспортных затрат (затраты на перемещение из одного района в другой, в данном случае — время), рассчитывает матрицу корреспонденций, описывающую потребности в объемах передвижения из одного района в другой район. Для решения этой задачи предлагается использовать один из наиболее популярных в урбанистике способов расчета матрицы корреспонценций — энтропийную модель. Вторая модель на базе равновесного принципа Нэша–Вардропа (каждый водитель выбирает кратчайший для себя путь) описывает, как именно потребности в перемещениях, задаваемые матрицей корреспонденций, распределяются по возможным путям. Таким образом, зная способы распределения потоков по путям, можно рассчитать матрицу затрат. Равновесием в двухстадийной модели транспортных потоков называют неподвижную точку цепочки из этих двух моделей. Практически ранее отмеченную задачу поиска неподвижной точки решали методом простых итераций. К сожалению, на данный момент вопрос сходимости и оценки скорости сходимости для этого метода не изучен. Кроме того, при численной реализации алгоритма возникает множество проблем. В частности, при неудачном выборе точки старта возникают ситуации, в которых алгоритм требует вычисления экстремально больших чисел и превышает размер доступной памяти даже в самых современных вычислительных машинах. Поэтому в статье предложены способ сведения задачи поиска описанного равновесия к задаче выпуклой негладкой оптимизации и численный способ решения полученной задачи оптимизации. Для обоих методов решения задачи были проведены численные эксперименты. Авторами использовались данные для Владивостока (для этого была обработана информация из различных источников и собрана в новый пакет) и двух небольших городов США. Методом простой прогонки двух блоков сходимости добиться не удалось, тогда как вторая модель для того же набора данных продемонстрировала скорость сходимости $k^{−1.67}$.

Authors describe a two-stage traffic assignment model. It contains of two blocks. The first block consists of a model for calculating a correspondence (demand) matrix, whereas the second block is a traffic assignment model. The first model calculates a matrix of correspondences using a matrix of transport costs (it characterizes the required volumes of movement from one area to another, it is time in this case). To solve this problem, authors propose to use one of the most popular methods of calculating the correspondence matrix in urban studies — the entropy model. The second model describes exactly how the needs for displacement specified by the correspondence matrix are distributed along the possible paths. Knowing the ways of the flows distribution along the paths, it is possible to calculate the cost matrix. Equilibrium in a two-stage model is a fixed point in the sequence of these two models. In practice the problem of finding a fixed point can be solved by the fixed-point iteration method. Unfortunately, at the moment the issue of convergence and estimations of the convergence rate for this method has not been studied quite thoroughly. In addition, the numerical implementation of the algorithm results in many problems. In particular, if the starting point is incorrect, situations may arise where the algorithm requires extremely large numbers to be computed and exceeds the available memory even on the most modern computers. Therefore the article proposes a method for reducing the problem of finding the equilibrium to the problem of the convex non-smooth optimization. Also a numerical method for solving the obtained optimization problem is proposed. Numerical experiments were carried out for both methods of solving the problem. The authors used data for Vladivostok (for this city information from various sources was processed and collected in a new dataset) and two smaller cities in the USA. It was not possible to achieve convergence by the method of fixed-point iteration, whereas the second model for the same dataset demonstrated convergence rate $k^{-1.67}$.

Работа посвящена построению эффективных и применимых к реальным задачам методов выпуклой оптимизации первого порядка, то есть использующих только значения целевой функции и ее производных. При построении используется быстрый градиентный метод OGM-G, который является оптимальным по оракульной сложности (числу вычислений градиента целевой функции), но при запуске требует знания констант сильной выпуклости и Липшица градиента для вычисления количества шагов и длины шага, требуемых для достижения заданной точности. Данное требование усложняет практическое использование метода. Предлагаются адаптивный по константе сильной выпуклости алгоритм ACGM, основанный на рестартах OGM-G с обновлениемо ценки константы сильной выпуклости, и адаптивный по константе Липшица градиента метод ALGM, в котором применение рестартов OGM-G дополнено подбором константы Липшица с проверкой условий гладкости, используемых в методе универсального градиентного спуска. При этом устраняются недостатки исходного метода, связанные с необходимостью знания данных констант, что делает возможным практическое использование. Доказывается, что оценки сложности построенных алгоритмов являются оптимальными с точностью до числового множителя. Для проверки полученных результатов проводятся эксперименты на модельных функциях и реальных задачах машинного обучения.

The work is devoted to the construction of efficient and applicable to real tasks first-order methods of convex optimization, that is, using only values of the target function and its derivatives. Construction uses OGMG, fast gradient method which is optimal by complexity, but requires to know the Lipschitz constant for gradient and the strong convexity constant to determine the number of steps and step length. This requirement makes practical usage very hard. An adaptive on the constant for strong convexity algorithm ACGM is proposed, based on restarts of the OGM-G with update of the strong convexity constant estimate, and an adaptive on the Lipschitz constant for gradient ALGM, in which the use of OGM-G restarts is supplemented by the selection of the Lipschitz constant with verification of the smoothness conditions used in the universal gradient descent method. This eliminates the disadvantages of the original method associated with the need to know these constants, which makes practical usage possible. Optimality of estimates for the complexity of the constructed algorithms is proved. To verify the results obtained, experiments on model functions and real tasks from machine learning are carried out.

Методы оптимизации первого порядка являются важным рабочим инструментов для широкого спектра современных приложений в разных областях, среди которых можно выделить экономику, физику, биологию, машинное обучение и управление. Среди методов первого порядка особого внимания заслуживают ускоренные (моментные) методы в силу их практической эффективности. Метод тяжелого шарика (heavy-ball method — HB) — один из первых ускоренных методов. Данный метод был разработан в 1964 г., и для него был проведен анализ сходимости для квадратичных сильно выпуклых функций. С тех пор были предложены и проанализированы разные варианты HB. В частности, HB известен своей простотой реализации и эффективностью при решении невыпуклых задач. Однако, как и другие моментные методы, он имеет немонотонное поведение; более того, при сходимости HB с оптимальными параметрами наблюдается нежелательное явление, называемое пик-эффектом. Чтобы решить эту проблему, в этой статье мы рассматриваем усредненную версию метода тяжелого шарика (averaged heavy-ball method — AHB). Мы показываем, что для квадратичных задач AHB имеет меньшее максимальное отклонение от решения, чем HB. Кроме того, для общих выпуклых и сильно выпуклых функций доказаны неускоренные скорости глобальной сходимости AHB, его версии WAHB cо взвешенным усреднением, а также для AHB с рестартами R-AHB. Насколько нам известно, такие гарантии для HB с усреднением не были явно доказаны для сильно выпуклых задач в существующих работах. Наконец, мы проводим несколько численных экспериментов для минимизации квадратичных и неквадратичных функций, чтобы продемонстрировать преимущества использования усреднения для HB. Кроме того, мы также протестировали еще одну модификацию AHB, называемую методом tail-averaged heavy-ball (TAHB). В экспериментах мы наблюдали, что HB с правильно настроенной схемой усреднения сходится быстрее, чем HB без усреднения, и имеет меньшие осцилляции.

First-order optimization methods are workhorses in a wide range of modern applications in economics, physics, biology, machine learning, control, and other fields. Among other first-order methods accelerated and momentum ones obtain special attention because of their practical efficiency. The heavy-ball method (HB) is one of the first momentum methods. The method was proposed in 1964 and the first analysis was conducted for quadratic strongly convex functions. Since then a number of variations of HB have been proposed and analyzed. In particular, HB is known for its simplicity in implementation and its performance on nonconvex problems. However, as other momentum methods, it has nonmonotone behavior, and for optimal parameters, the method suffers from the so-called peak effect. To address this issue, in this paper, we consider an averaged version of the heavy-ball method (AHB). We show that for quadratic problems AHB has a smaller maximal deviation from the solution than HB. Moreover, for general convex and strongly convex functions, we prove non-accelerated rates of global convergence of AHB, its weighted version WAHB, and for AHB with restarts R-AHB. To the best of our knowledge, such guarantees for HB with averaging were not explicitly proven for strongly convex problems in the existing works. Finally, we conduct several numerical experiments on minimizing quadratic and nonquadratic functions to demonstrate the advantages of using averaging for HB. Moreover, we also tested one more modification of AHB called the tail-averaged heavy-ball method (TAHB). In the experiments, we observed that HB with a properly adjusted averaging scheme converges faster than HB without averaging and has smaller oscillations.

В работе представлен метод подбора состава смесевого хладагента (СХА) с заданной изобарной кривой кипения с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Данный метод основан на использовании 1D-слоев сверточной нейронной сети. Для обучения нейронной сети была применена термодинамическая модель простого теплообменника в программе UniSim design с использованием уравнения состояния Пенга–Робинсона. С помощью термодинамической модели была создана синтетическая база данных по изобарным кривым кипения СХА разного состава. Для записи базы данных был разработан алгоритм на языке программирования Python, и с помощью COM интерфейса была выгружена информация по изобарным кривым кипения для 1 049 500 вариантов состава СХА. Генерация составов СХА была проведена с помощью метода Монте-Карло с равномерным распределением псевдослучайного числа. Авторами разработана архитектура искусственной нейронной сети, которая позволяет подбирать состав СХА. Для обучения ИНС была применена методика циклически изменяемого коэффициента обучения. В результате применения обученной ИНС был подобран состав СХА с минимальным температурным напором 3 К, а максимальным — не более 10 К между горячим и холодным потоками в теплообменнике. Было проведено сравнение предложенного метода с методом поиска наилучшего совпадения в исходной выборке по методу $k$-ближних соседей, а также со стандартным методом оптимизации SQP в программе UniSim design. Показано, что искусственная нейронная сеть может быть использована для подбора оптимального состава хладагента при анализе кривой охлаждения природного газа. Разработанный метод может помочь инженерам подбирать состав СХА в режиме реального времени, что позволит сократить энергетические затраты на сжижение природного газа.

The paper provides a method for selecting the composition of a refrigerant with a given isobaric cooling curve using an artificial neural network (ANN). This method is based on the use of 1D layers of a convolutional neural network. To train the neural network, we applied a technological model of a simple heat exchanger in the UniSim design program, using the Peng – Robinson equation of state.We created synthetic database on isobaric boiling curves of refrigerants of different compositions using the technological model. To record the database, an algorithm was developed in the Python programming language, and information on isobaric boiling curves for 1 049 500 compositions was uploaded using the COM interface. The compositions have generated by Monte Carlo method. Designed architecture of ANN allows select composition of a mixed refrigerant by 101 points of boiling curve. ANN gives mole flows of mixed refrigerant by composition (methane, ethane, propane, nitrogen) on the output layer. For training ANN, we used method of cyclical learning rate. For results demonstration we selected MR composition by natural gas cooling curve with a minimum temperature drop of 3 К and a maximum temperature drop of no more than 10 К, which turn better than we predicted via UniSim SQP optimizer and better than predicted by $k$-nearest neighbors algorithm. A significant value of this article is the fact that an artificial neural network can be used to select the optimal composition of the refrigerant when analyzing the cooling curve of natural gas. This method can help engineers select the composition of the mixed refrigerant in real time, which will help reduce the energy consumption of natural gas liquefaction.

Статья посвящена решению некорректно поставленных задач математической физики для эллиптических и параболических уравнений, а именно задачи Коши для уравнения Гельмгольца и ретроспективной задачи Коши для уравнения теплопроводности с постоянными коэффициентами. Эти задачи сводятся к задачам выпуклой оптимизации в гильбертовом пространстве. Градиенты соответствующих функционалов вычисляются приближенно с помощью решения двух корректных задач. Предлагается метод решения исследуемых задач оптимизации — покомпонентный спуск в базисе из собственных функций связанного с задачей самосопряженного оператора. Если бы было возможно точное вычисление градиента, то этот метод давал бы сколь угодно точное решение задачи в зависимости от количества рассматриваемых элементов базиса. В реальных случаях возникновение погрешностей при вычислениях приводит к нарушению монотонности, что требует применения рестартов и ограничивает достижимое качество. В работе приводятся результаты экспериментов, подтверждающие эффективность построенного метода. Определяется, что новый подход превосходит подходы, основанные на использовании градиентных методов оптимизации: он позволяет достичь лучшего качества решения при значительно меньшем расходе вычислительных ресурсов. Предполагается, что построенный метод может быть обобщен и на другие задачи.

The article is devoted to solving ill-posed problems of mathematical physics for elliptic and parabolic equations, such as the Cauchy problem for the Helmholtz equation and the retrospective Cauchy problem for the heat equation with constant coefficients. These problems are reduced to problems of convex optimization in Hilbert space. The gradients of the corresponding functionals are calculated approximately by solving two well-posed problems. A new method is proposed for solving the optimization problems under study, it is component-by-component descent in the basis of eigenfunctions of a self-adjoint operator associated with the problem. If it was possible to calculate the gradient exactly, this method would give an arbitrarily exact solution of the problem, depending on the number of considered elements of the basis. In real cases, the inaccuracy of calculations leads to a violation of monotonicity, which requires the use of restarts and limits the achievable quality. The paper presents the results of experiments confirming the effectiveness of the constructed method. It is determined that the new approach is superior to approaches based on the use of gradient optimization methods: it allows to achieve better quality of solution with significantly less computational resources. It is assumed that the constructed method can be generalized to other problems.

Групповое движение малоразмерных подводных аппаратов — важная прикладная задача. В работе приводятся результаты исследования влияния формации группы на характер ее движения. Оценка лобового сопротивления подводных аппаратов и обтекания потоков вокруг них — традиционная и хорошо известная область исследований. Однако выводы, сделанные для единичного робота, не всегда применимы к группе однотипных устройств из-за появляющихся при совместном движении физических эффектов, например волновой тени. Исходя из этого были исследованы гидродинамические характеристики определенных формаций роботов, движущихся как единое целое. В ходе работы изучались гидродинамические параметры систем с двумя основными типами движителей: локомоторными (аналогами рыбьих хвостов) и гребными винтами. Из соображений природоподобия рассматривались формации, аналогичные по структуре рыбьим косякам, затем оценивалась их применимость для роботов разных видов. Была определена связь между скоростью движения группировки и лобовым сопротивлением каждого из ее участников. Математическое моделирование обтекания группировки роботов проводилось при помощи метода конечных объемов двумя программными комплексами (FlowVision и OpenFoam). Показано, что роботы с винтовым движителем при размещении в тесных формациях мешают друг другу, а для локомоторного случая нахождение в зоне возмущения, наоборот, предпочтительно. Также при плохо обтекаемых корпусах отрывающиеся от поверхности потоки могут превращаться в узкие струи, сильно мешающие задним роботам. Установлено, что эффект водяной тени снижает затраты энергии только при малых скоростях движения — около 5 см/с; при больших скоростях движение в колоннах затрудняется для задних роботов. Кроме того, для рыбоподобного движителя не было выявлено большой разницы в лобовом сопротивлении между одиночным роботом и группой. Таким образом, программное моделирование позволило выработать и обосновать рекомендации по оптимизации построений роботов при групповом движении. Полученные результаты могут оказаться полезными для разработки подводных аппаратов, способных работать в группах, и средств управления ими.

The objective of this study is to determine the best formations for the joint movement of a group of small robots in an aquatic environment. Estimation of drag of the flow is a traditional and well-known area of research, but it is not always valid to extend the conclusions made for a single robot to a group of similar devices due to the physical effects that appear during joint movement, such as a wave shadow. For these reasons, it is necessary to study the hydrodynamic characteristics of certain robot formations as a stable structure. The hydrodynamic parameters of systems with two main types of propulsion were studied: locomotive (fishtails) and propellers. Formations similar in structure to schools of fish were mainly considered, and then their applicability for robots of different types was assessed. The relationship between the speed of movement of the group and the drag of each of its participants was also studied. Mathematical modeling of the flow around a group of robots was performed using the finite volume method using two software packages (FlowVision and OpenFoam). Robots with a screw propeller interfere with each other when packed into tight formations, and for the locomotive case, being in the disturbance zone, on the contrary, is preferable. Also, with poorly streamlined bodies, flows separating from the surface can turn into narrow turbulent jets that greatly interfere with the rear robots. It has been established that wake effect reduces energy costs only at low speeds of movement — about 5 cm/s; at high speeds, movement in columns becomes difficult for the rear robots. No large difference in frontal resistance was found between a single robot and a group for a fish-like tail. The studies made it possible to develop and substantiate recommendations for optimizing robot designs for group movement.

В настоящее время интенсивное развитие получило направление в рамках теории распределенных вычислений, когда вычислительные задачи решаются распределенно коллективом ресурсно ограниченных устройств. На практике такой сценарий реализуется при обработке данных в системах интернета вещей, когда с целью снижения латентности систем и загруженности сетевой инфраструктуры данные обрабатываются на вычислительных устройствах края сети, в то время как стремительный рост и распространение систем интернета вещей ставят вопрос о необходимости разработки методов снижения ресурсоемкости производимых вычислений. Ресурсная ограниченность вычислительных устройств ставит следующие вопросы распределения вычислительных ресурсов: во-первых, необходимость учета ресурсной стоимости транзита данных между решаемыми на различных устройствах задачах, во-вторых, необходимость учета ресурсной стоимости непосредственно процесса распределения вычислительных ресурсов, что особенно актуально для групп автономных устройств (роботы различных типов, сенсорные сети и др.). Анализ современных публикаций, представленных в открытом доступе, продемонстрировал отсутствие предложенных моделей или методов распределения вычислительных ресурсов, которые бы совместно учитывали перечисленное, что делает создание новой математической модели организации распределенных вычислений в системах интернета вещей и методов ее решения актуальными.

В данной статье предложены новая математическая модель распределения вычислительных ресурсов и эвристические методы решения получаемой задачи оптимизации, что в комплексе реализует организацию распределенных вычислений в системах интернета вещей. Рассматривается сценарий, когда в группе устройств имеется лидер, который принимает решение о распределении вычислительных ресурсов, в том числе и собственных, для распределенного решения вычислительных задач с наличием информационных обменов. Также предполагается, что отсутствует априорная информация о том, какому устройству назначена роль лидера, и о маршрутах миграции вычислительных задач на устройства.

Результаты экспериментального исследования продемонстрировали целесообразность использования предложенных моделей и эвристических методов: достигается распределение вычислительных ресурсов со снижением ресурсной стоимости решения вычислительной задачи до 52 % при учете ресурсной стоимости транзита данных, экономия ресурсов до 73 % при дополнении основных критериев оптимизации распределения задач критерием минимизации количества и расстояний миграций подзадач вычислительной задачи (ВЗ), а также снижение ресурсной стоимости решения задачи распределения вычислительных ресурсов до 28 раз со снижением качества полученного распределения до 10 %.

Currently, a significant development has been observed in the direction of distributed computing theory, where computational tasks are solved collectively by resource-constrained devices. In practice, this scenario is implemented when processing data in Internet of Things systems, with the aim of reducing system latency and network infrastructure load, as data is processed on edge network computing devices. However, the rapid growth and widespread adoption of IoT systems raise questions about the need to develop methods for reducing the resource intensity of computations. The resource constraints of computing devices pose the following issues regarding the distribution of computational resources: firstly, the necessity to account for the transit cost between different devices solving various tasks; secondly, the necessity to consider the resource cost associated directly with the process of distributing computational resources, which is particularly relevant for groups of autonomous devices such as drones or robots. An analysis of modern publications available in open access demonstrated the absence of proposed models or methods for distributing computational resources that would simultaneously take into account all these factors, making the creation of a new mathematical model for organizing distributed computing in IoT systems and its solution methods topical. This article proposes a novel mathematical model for distributing computational resources along with heuristic optimization methods, providing an integrated approach to implementing distributed computing in IoT systems. A scenario is considered where there exists a leader device within a group that makes decisions concerning the allocation of computational resources, including its own, for distributed task resolution involving information exchanges. It is also assumed that no prior knowledge exists regarding which device will assume the role of leader or the migration paths of computational tasks across devices. Experimental results have shown the effectiveness of using the proposed models and heuristics: achieving up to a 52% reduction in resource costs for solving computational problems while accounting for data transit costs, saving up to 73% of resources through supplementary criteria optimizing task distribution based on minimizing fragment migrations and distances, and decreasing the resource cost of resolving the computational resource distribution problem by up to 28 times with reductions in distribution quality up to 10%.

В статье предлагается архитектурное решение организации сверточной нейронной сети (СНС), ориентированное на аппаратную реализацию на конечных устройствах (edge-устройствах) в условиях ограниченных ресурсов. С этой целью предложен подход к сжатию спектрограмм до заданного размера (28×28) с использованием дискретизации, моноконверсии, оконного преобразования Фурье и двумерной интерполяции. Разработана сбалансированная процедура свертки на базе компактных сверточных фильтров, размер которых обеспечивает необходимый для edge-устройств баланс между вычислительной сложностью и точностью. Предложен алгоритм, позволяющий выполнять операции свертки и вычисления градиента функции ошибки на сверточном слое за один такт, обеспечивая повышение производительности режимов инференса и обучения СНС. Проведена оптимизация соотношения между обучаемостью сети и ее устойчивостью к переобучению за счет применения метода регуляризации Dropout с коэффициентом отбрасывания 0,5 для полносвязного слоя.

Работоспособность предложенного решения продемонстрирована на примере задачи распознавания аудиоспектрограмм звуков двигателей автомобилей и самолетов. СНС обучалась на сбалансированном наборе данных, состоящем из 7160 аудиозаписей. Обученная сеть демонстрировала высокую точность распознавания (95%), низкие значения функции потерь (<0,2), сбалансированные метрики «точность/полнота/F-мера», что свидетельствует об эффективности разработанной модели СНС.

This paper proposes an architectural solution for organizing a convolutional neural network (CNN) oriented towards hardware implementation on edge devices under limited resources. To this goal, an approach to compressing spectrograms to a given size (28 × 28) is proposed using discretization, monoconversion, windowed Fourier transform, and two-dimensional interpolation. A balanced convolution procedure is developed based on compact convolutional filters, the size of which provides the balance between computational complexity and accuracy required for edge devices. An algorithm that enables convolution operations and calculation of the error function gradient in the convolutional layer in a single cycle ensuring increased performance in both inference and training modes of the CNN is proposed. The tradeoff between network trainability and its resistance to overfitting is optimized by applying the Dropout regularization method with a dropout coefficient of 0.5 for the fully connected layer.

The effectiveness of the proposed solution was demonstrated using the example of recognizing audio spectrograms of car and airplane engine sounds. The CNN was trained on a balanced dataset consisting of 7160 audio recordings. The trained network demonstrated high recognition accuracy (95%), low loss values (< 0.2), and balanced precision/recall/F-metric, demonstrating the effectiveness of the developed CNN model.