All issues

В статье рассматриваются подходы к эволюционному моделированию синтеза организованных систем и анализируются методологические проблемы эволюционных вычислений этого направления. На основе анализа работ по эволюционной кибернетике, теории эволюции, теории систем и синергетике сделан вывод о наличии открытых проблем в задачах формализации синтеза организованных систем и моделирования их эволюции. Показано, что теоретической основой для практики эволюционного моделирования являются положения синтетической теории эволюции. Рассмотрено использование виртуальной вычислительной среды для машинного синтеза алгоритмов решения задач. На основе полученных в процессе моделирования результатов сделан вывод о наличии ряда условий, принципиально ограничивающих применимость методов генетического программирования в задачах синтеза функциональных структур. К основным ограничениям относятся необходимость для фитнес-функции отслеживать поэтапное приближение к решению задачи и неприменимость данного подхода к задачам синтеза иерархически организованных систем. Отмечено, что результаты, полученные в практике эволюционного моделирования в целом за все время его существования, подтверждают вывод о принципиальной ограниченности возможностей генетического программирования при решении задач синтеза структуры организованных систем. В качестве источников принципиальных трудностей для машинного синтеза системных структур указаны отсутствие направлений для градиентного спуска при структурном синтезе и отсутствие закономерности случайного появления новых организованных структур. Сделан вывод об актуальности рассматриваемых проблем для теории биологической эволюции. Обосновано положение о биологической специфике практически возможных путей синтеза структуры организованных систем. В качестве теоретической интерпретации обсуждаемой проблемы предложено рассматривать системно-эволюционную концепцию П.К. Анохина. Процесс синтеза функциональных структур рассматривается в этом контексте как адаптивная реакция организмов на внешние условия, основанная на их способности к интегративному синтезу памяти, потребностей и информации о текущих условиях. Приведены результаты актуальных исследований, свидетельствующие в пользу данной интерпретации. Отмечено, что физические основы биологической интегративности могут быть связаны с явлениями нелокальности и несепарабельности, характерными для квантовых систем. Отмечена связь рассматриваемой в данной работе проблематики с проблемой создания сильного искусственного интеллекта.

The article provides approaches to evolutionary modelling of synthesis of organised systems and analyses methodological problems of evolutionary computations of this kind. Based on the analysis of works on evolutionary cybernetics, evolutionary theory, systems theory and synergetics, we conclude that there are open problems in formalising the synthesis of organised systems and modelling their evolution. The article emphasises that the theoretical basis for the practice of evolutionary modelling is the principles of the modern synthetic theory of evolution. Our software project uses a virtual computing environment for machine synthesis of problem solving algorithms. In the process of modelling, we obtained the results on the basis of which we conclude that there are a number of conditions that fundamentally limit the applicability of genetic programming methods in the tasks of synthesis of functional structures. The main limitations are the need for the fitness function to track the step-by-step approach to the solution of the problem and the inapplicability of this approach to the problems of synthesis of hierarchically organised systems. We note that the results obtained in the practice of evolutionary modelling in general for the whole time of its existence, confirm the conclusion the possibilities of genetic programming are fundamentally limited in solving problems of synthesizing the structure of organized systems. As sources of fundamental difficulties for machine synthesis of system structures the article points out the absence of directions for gradient descent in structural synthesis and the absence of regularity of random appearance of new organised structures. The considered problems are relevant for the theory of biological evolution. The article substantiates the statement about the biological specificity of practically possible ways of synthesis of the structure of organised systems. As a theoretical interpretation of the discussed problem, we propose to consider the system-evolutionary concept of P.K.Anokhin. The process of synthesis of functional structures in this context is an adaptive response of organisms to external conditions based on their ability to integrative synthesis of memory, needs and information about current conditions. The results of actual studies are in favour of this interpretation. We note that the physical basis of biological integrativity may be related to the phenomena of non-locality and non-separability characteristic of quantum systems. The problems considered in this paper are closely related to the problem of creating strong artificial intelligence.

Рассматривается конечномерная оптимизационная задача, постановка которой, помимо искомых переменных, содержит параметры. Ее решение есть зависимость оптимальных значений переменных от параметров. В общем случае такие зависимости не являются функциями, поскольку могут быть неоднозначными, а в функциональном случае — быть недифференцируемыми. Кроме того, область их существования может оказаться уже области определения функций в условии задачи. Эти свойства затрудняют решение как исходной задачи, так и задач, в постановку которых входят данные зависимости. Для преодоления этих затруднений обычно применяются методы типа недифференцируемой оптимизации.

В статье предлагается альтернативный подход, позволяющий получать решения параметрических задач в форме, лишенной указанных свойств. Показывается, что такие представления могут исследоваться стандартными алгоритмами, основанными на формуле Тейлора. Данная форма есть функция, гладко аппроксимирующая решение исходной задачи. При этом величина погрешности аппроксимации регулируется специальным параметром. Предлагаемые аппроксимации строятся с помощью специальных функций, устанавливающих обратные связи между переменными и множителями Лагранжа. Приводится краткое описание этого метода для линейных задач с последующим обобщением на нелинейный случай.

Построение аппроксимации сводится к отысканию седловой точки модифицированной функции Лагранжа исходной задачи. Показывается, что необходимые условия существования такой седловой точки подобны условиям теоремы Каруша – Куна – Таккера, но не содержат в явном виде ограничений типа неравенств и условий дополняющей нежесткости. Эти необходимые условия аппроксимацию определяют неявным образом. Поэтому для вычисления ее дифференциальных характеристик используется теорема о неявных функциях. Эта же теорема применяется для уменьшения погрешности аппроксимации.

Особенности практической реализации метода функций обратных связей, включая оценки скорости сходимости к точному решению, демонстрируются для нескольких конкретных классов параметрических оптимизационных задач. Конкретно: рассматриваются задачи поиска глобального экстремума функций многих переменных и задачи на кратный экстремум (максимин-минимакс). Также рассмотрены оптимизационные задачи, возникающие при использовании многокритериальных математических моделей. Для каждого из этих классов приводятся демонстрационные примеры.

We consider a finite-dimensional optimization problem, the formulation of which in addition to the required variables contains parameters. The solution to this problem is a dependence of optimal values of variables on parameters. In general, these dependencies are not functions because they can have ambiguous meanings and in the functional case be nondifferentiable. In addition, their domain of definition may be narrower than the domains of definition of functions in the condition of the original problem. All these properties make it difficult to solve both the original parametric problem and other tasks, the statement of which includes these dependencies. To overcome these difficulties, usually methods such as non-differentiable optimization are used.

This article proposes an alternative approach that makes it possible to obtain solutions to parametric problems in a form devoid of the specified properties. It is shown that such representations can be explored using standard algorithms, based on the Taylor formula. This form is a function smoothly approximating the solution of the original problem for any parameter values, specified in its statement. In this case, the value of the approximation error is controlled by a special parameter. Construction of proposed approximations is performed using special functions that establish feedback (within optimality conditions for the original problem) between variables and Lagrange multipliers. This method is described for linear problems with subsequent generalization to the nonlinear case.

From a computational point of view the construction of the approximation consists in finding the saddle point of the modified Lagrange function of the original problem. Moreover, this modification is performed in a special way using feedback functions. It is shown that the necessary conditions for the existence of such a saddle point are similar to the conditions of the Karush – Kuhn – Tucker theorem, but do not contain constraints such as inequalities and conditions of complementary slackness. Necessary conditions for the existence of a saddle point determine this approximation implicitly. Therefore, to calculate its differential characteristics, the implicit function theorem is used. The same theorem is used to reduce the approximation error to an acceptable level.

Features of the practical implementation feedback function method, including estimates of the rate of convergence to the exact solution are demonstrated for several specific classes of parametric optimization problems. Specifically, tasks searching for the global extremum of functions of many variables and the problem of multiple extremum (maximin-minimax) are considered. Optimization problems that arise when using multicriteria mathematical models are also considered. For each of these classes, there are demo examples.

В работе рассмотрена задача минимизации выпуклого и, вообще говоря, негладкого функционала $f$ при наличии липшицевого неположительного выпуклого негладкого функционального ограничения $g$. При этом обоснованы оценки скорости сходимости методов адаптивного зеркального спуска также и для случая квазивыпуклого целевого функционала в случае выпуклого функционального ограничения. Предложен также метод и для задачи минимизации квазивыпуклого целевого функционала с квазивыпуклым неположительным функционалом ограничения. В работе предложен специальный подход к выбору шагов и количества итераций в алгоритме зеркального спуска для рассматриваемого класса задач. В случае когда значения норм (суб)градиентов функциональных ограничений достаточно велики, предложенный подход к выбору шагов и остановке метода может ускорить работу метода по сравнению с его аналогами. В работе приведены численные эксперименты, демонстрирующие преимущества использования таких методов. Также показано, что методы применимы к целевым функционалам различных уровней гладкости. В частности, рассмотрен класс гёльдеровых целевых функционалов. На базе техники рестартов для рассмотренного варианта метода зеркального спуска был предложен оптимальный метод решения задач оптимизации с сильно выпуклыми целевыми функционалами. Получены оценки скорости сходимости рассмотренных алгоритмов для выделенных классов оптимизационных задач. Доказанные оценки демонстрируют оптимальность рассматриваемых методов с точки зрения теории нижних оракульных оценок.

The paper is devoted to the problem of minimization of the non-smooth functional $f$ with a non-positive non-smooth Lipschitz-continuous functional constraint. We consider the formulation of the problem in the case of quasi-convex functionals. We propose new strategies of step-sizes and adaptive stopping rules in Mirror Descent for the considered class of problems. It is shown that the methods are applicable to the objective functionals of various levels of smoothness. Applying a special restart technique to the considered version of Mirror Descent there was proposed an optimal method for optimization problems with strongly convex objective functionals. Estimates of the rate of convergence for the considered methods are obtained depending on the level of smoothness of the objective functional. These estimates indicate the optimality of the considered methods from the point of view of the theory of lower oracle bounds. In particular, the optimality of our approach for Höldercontinuous quasi-convex (sub)differentiable objective functionals is proved. In addition, the case of a quasiconvex objective functional and functional constraint was considered. In this paper, we consider the problem of minimizing a non-smooth functional $f$ in the presence of a Lipschitz-continuous non-positive non-smooth functional constraint $g$, and the problem statement in the cases of quasi-convex and strongly (quasi-)convex functionals is considered separately. The paper presents numerical experiments demonstrating the advantages of using the considered methods.

В работе предлагается подход, позволяющий организовать оперативный контроль за интенсивностью действия источника выбросов в атмосферу. Восстановление неизвестной интенсивности источника загрязнения атмосферы производится по измерениям концентрации примеси в отдельных стационарных точках. Для решения обратной задачи использовались методы шаговой регуляризации и последовательной функциональной аппроксимации. Решение представлено в форме цифрового фильтра в смысле Хэмминга. Описан алгоритм выбора регуляризирующего параметра r для метода функциональной аппроксимации. Работа продолжает исследования, представленные в [1,2].

The approach given in this work helps to organize the operative control over action intensity of pollution emissions in atmosphere. The approach allows to sequential estimate of unknown intensity of atmospheric pollution source on the base of concentration measurements of impurity in several stationary control points is offered in the work. The inverse problem was solved by means of the step-by-step regularization and the sequential function specification method. The solution is presented in the form of the digital filter in terms of Hamming. The fitting algorithm of regularization parameter r for function specification method is described.

В данной работе описана методика генерации синтетической базы данных стенозов, состоящей из 1620 записей. Каждая запись представляет собой результаты численного эксперимента по моделированию трехмерного течения вязкой несжимаемой жидкости через трубку с переменным сечением: перепад давлений, средний поток, усредненная по сечению скорость кровотока на входе в трубку, максимальная степень сужения стеноза, длина стеноза, асимметрия стеноза, радиус трубки, число Рейнольдса. База данных валидировалась путем сравнения с другими моделями (с эластичными стенками) и стендовыми экспериментами и показала отклонение перепадов давлений не выше 4%. База данных синтетических стенозов использовалась для обучения физически информированной нейронной сети для быстрой оценки перепада давления по четырем ключевым входным показателям: число Рейнольдса, длина стеноза, степень стеноза, степень асимметрии стеноза. Физическая информированность достигалась за счет введения штрафов в функцию потерь за отсутствие положительного перепада давления и за отсутствие монотонности перепада давления по входным параметрам. Физически информированная нейронная сеть показала более высокую точность на гемодинамических значимых стенозах при тестировании на валидационной выборке и на новых стенозах, не представленных в базе данных. Средняя относительная ошибка на стенозах длиной в 8 радиусов здорового сосуда составила 6% для физически информированной сети и 13% для классической нейронной сети. Ошибки на коротких стенозах длиной в 4 радиуса оказались почти одинаковы: 9,5% для физически информированной сети и 10% для классической нейронной сети. Разработанный метод функциональной оценки гемодинамической значимости стенозов может использоваться как самостоятельный инструмент для клинической оценки стенозов и как компонент сетевых моделей кровотока. Наибольшую актуальность подход приобретает при моделировании многососудистых поражений, которые доминируют в клинической практике. Ключевое преимущество метода заключается в физической корректности результатов и точности, сопоставимой с классическим моделированием, при значительно меньших вычислительных затратах.

This paper describes a method for generating a synthetic database of stenoses, consisting of 1620 entries. Each entry represents the results of a numerical experiment simulating the three-dimensional flow of a viscous incompressible fluid through a tube with a variable cross-section: pressure drop, mean flow rate, cross-sectionally averaged inlet blood flow velocity, maximum stenosis severity, stenosis length, stenosis asymmetry, tube radius, and Reynolds number. The database was validated by comparison with other models (with elastic walls) and bench experiments, showing a deviation in pressure drops of no more than 4%. The synthetic stenosis database was used to train a physics-informed neural network for the rapid estimation of pressure drop based on four key input parameters: Reynolds number, stenosis length, stenosis severity, and stenosis asymmetry coefficient. The physics-informed aspect was achieved by introducing penalties into the loss function for the absence of a positive pressure drop and for the lack of monotonicity of the pressure drop with respect to the input parameters. The physics-informed neural network demonstrated higher accuracy on hemodynamically significant stenoses when tested on a validation set and on new stenoses not represented in the database. The mean relative error for stenoses with a length of 8 healthy vessel radii was 6% for the physics-informed network and 13% for a classical neural network. The errors for short stenoses with a length of 4 radii were nearly identical: 9.5% for the physics-informed network and 10% for the classical neural network. The developed method for the functional assessment of the hemodynamic significance of stenoses can be used both as a standalone tool for clinical stenosis evaluation and as a component of network blood flow models. The approach becomes most relevant when modeling multi-vessel disease, which is predominant in clinical practice. The key advantage of the method lies in the physical correctness of the results and accuracy comparable to classical modeling, but with significantly lower computational costs.

Необходимость корректного учета деталей пространственной и функциональной организации клеточных структур требует поиска новых подходов к моделированию субклеточных процессов, в том числе первичных процессов фотосинтеза в тилакоидной мембране. Эти подходы должны интегрировать физические и биологические представления о конкретных механизмах, которые объединяются в общую картину на уровне компьютерной модели. В работе предлагается новый подход к моделированию, в котором воспроизводится трехмерная пространственная структура фотосинтетической мембраны. Разные стадии переноса зарядов при фотосинтезе моделируются с использованием разного математического аппарата и объединяются в единую компьютерную модель. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программного комплекса, использующего параллельные вычисления на высокопроизводительных кластерах и графических процессорах.

Complex geometric organization of subcellular structures such as photosynthetic or mitochondrial membranes determines mechanism of electron and proton transfer processes. We propose new approach in modeling processes, where geometric shape of membranes is accurately taken into account. Different stages of charge transfer process are simulated using different approaches, which are integrated into a combined model. We implemented this model as software which utilizes parallel computations on high-performance clusters and GPUs for better performance.