Добавил:

f24 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Архив1 / docx155 / Курсовой отчет Осипов А.В (2).docx

Скачиваний:

Добавлен:

01.08.2013

Размер:

1.45 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 43 4 > Следующая >>>

3.1 Интерфейс блока качественной оценки

Блок качественной оценки гипотез (БКО) – это законченный программный продукт в виде динамически подключаемой библиотеки. В блоке качественной оценки был реализован интерфейс с решателем открытых задач. Это позволяет избавить пользователя от рутинной работы занесения гипотез в базу удачных и неудачных фактов.

Подключение БКО осуществляется в меню «Настройка» –> «Параметры работы» –> вкладка «Блок качественной оценки». Если БКО успешно подключен, после генерации гипотез и нажатия на кнопку «OK» в окне, которое представлено на рисунке 2.13, на экране появляется окно программы блока качественной оценки. Оно представлено на рисунке 3.1.

Рис. 3.1

Большую часть окна занимает область, где отображается список выдвинутых гипотез. Для всех гипотез показано значение каждого из параметров, а так же название гипотезы и её вес.

В правой части экрана находятся органы управления оценкой гипотез. В разделе «Оценивать гипотезы» можно выбрать, оценивать все гипотезы, либо оценивать только некоторые.

Ниже отображается, сколько гипотез оценено положительно, сколько отрицательно, сколько оценок подтвердились, т.е. совпали с предположением решателя открытых задач (строка «Подтверждений»), а также, сколько не подтвердились (строка «Противоречий»).

После нажатия на кнопку «Оценить», гипотезы проходят оценку блоком качественной оценки и строки тех из них, которые были оценены положительно, окрашиваются в зелёный цвет. Те, которые оценены отрицательно, окрашиваются в синий цвет. Это представлено на рисунке 3.2.

Рис. 3.2

После того, как гипотезы оценены, нажимаем кнопку «OK» и они направляются в решатель открытых задач, где они добавляются в удачные либо неудачные факты, в зависимости от полученной в БКО оценки. Решатель открытых задач выдаёт окно, показанное на рисунке 3.3.

Рис. 3.3

3.2 Логика работы блока качественной оценки

Блок качественной оценки оценивает гипотезы в соответствии со всеми внешними показателями качества.

Листинг программы представлен в «приложении Б».

Необходимо отметить, что в блок качественной оценки могут попадать гипотезы, содержащие запрещенные комбинации. Такие комбинации будут всегда оценены отрицательно.

Обучение решателя открытых задач

Проведем обучение решателя открытых задач. Для этого подключаем к нему блок качественной оценки. Оценивать будем все гипотезы. Это позволит не «запутать» решатель открытых задач.

За время решения задачи было произведено 43 итерации. Протокол обучения решателя открытых задач представлен в таблице 4.1. В ней, сокращение «содерж. ЗК», означает количество сгенерированных гипотез, содержащих запрещенные комбинации (ЗК). «Полож.» и «Отриц.» означает количество положительно и отрицательно оцененных гипотез, соответственно.

На рисунке 4.1 изображены графики изменения количества нелинейностей, количества выдвинутых гипотез и количества гипотез, содержащих запрещенные комбинации.

На рисунке 4.2 изображены графики изменения количества подтверждений и противоречий оценки гипотез между решателем открытых задач и блоком качественной оценки.

Таблица 4.1:

№ итерации	Нелинейностей	Локальных максимумов	Локальных минимумов	Кол-во сгенерированных решателем открытых задач гипотез					Оценено блоком качественной оценки			Подтверждений		Противоречий
№ итерации	Нелинейностей	Локальных максимумов	Локальных минимумов	Всего	Полож.	Отриц.	Содерж. ЗК	Полож.		Отриц.
1	0	4	1	152	121	31	24	5		147	26		126
2	2	1	1	62	31	31	9	1		61	30		32
3	5	1	1	62	31	31	15	0		62	31		31
4	6	1	3	122	31	91	19	22		100	73		49
5	20	1	1	62	31	31	8	9		53	40		22
6	20	3	1	122	91	31	26	15		107	46		76
7	28	5	2	212	149	63	15	44		168	91		121
8	46	1	1	62	31	31	17	0		62	31		31
9	53	5	1	182	151	31	84	55		127	86		96
10	52	4	8	362	121	241	58	42		320	249		113
11	95	1	1	62	31	31	19	2		60	29		33
12	101	1	1	62	31	31	15	7		55	36		26
13	110	3	2	152	91	61	62	13		139	74		78
14	134	1	6	212	31	181	56	16		196	177		35
15	122	1	2	92	61	31	28	0		92	61		31
16	150	2	2	122	61	61	12	19		103	80		42
17	145	1	6	212	31	181	44	18		149	163		49
18	144	3	7	302	91	211	41	55		246	205		97
19	184	2	2	122	61	61	24	33		89	72		50
20	182	2	2	122	61	61	48	25		97	80		42
21	193	5	1	182	151	31	15	86		96	107		75

Таблица 4.1 (продолжение):

№ итерации	Нелинейностей	Локальных максимумов	Локальных минимумов	Кол-во сгенерированных решателем открытых задач гипотез					Оценено блоком качественной оценки			Подтверждений		Противоречий
№ итерации	Нелинейностей	Локальных максимумов	Локальных минимумов	Всего	Полож.	Отриц.	Содерж. ЗК	Полож.		Отриц.
22	216	3	8	332	91	241	98	63		269	258		74
23	204	3	1	122	31	91	38	22		100	97		25
24	229	1	1	62	31	31	16	15		47	44		18
25	212	6	2	242	181	61	38	60		182	105		137
26	219	4	6	302	121	181	64	26		276	175		127
27	276	1	9	302	31	271	34	98		204	211		91
28	262	1	6	212	31	181	90	30		182	151		61
29	281	4	4	242	121	121	35	77		165	146		96
30	314	1	3	122	31	91	14	39		83	74		48
31	320	5	12	512	151	361	85	220		292	267		245
32	368	2	10	362	61	301	61	116		246	249		113
33	342	3	1	122	91	31	33	52		70	75		47
34	335	5	4	272	151	121	64	134		138	147		125
35	336	1	4	152	31	121	89	16		136	111		41
36	329	1	1	62	31	31	8	27		35	36		26
37	402	1	5	182	31	151	32	63		119	122		60
38	402	1	6	212	31	181	31	75		137	124		88
39	406	1	1	62	31	31	0	33		29	38		24
40	372	1	17	542	31	511	199	169		373	388		154
41	425	2	1	92	61	31	12	40		52	41		51
42	456	1	2	92	31	61	0	50		42	41		51
43	418	1	2	92	31	61	0	46		46	45		47

Рис. 4.1

Рис. 4.2

Как видно из таблицы и графиков, представленных выше, количество гипотез, сгенерированных решателем открытых задач, скачкообразно нарастало до 18 итерации и достигло значения 302. Затем, резко снизилось и несколько итераций держалось на уровне 122, 182. На 22 итерации произошел скачок до значения 332, а после, спад до предыдущих 122 и даже 62 гипотез. Но затем количество сгенерированных гипотез стало расти и к 31 итерации достигло значения 512. На следующих итерациях вновь установилось значение около 122, 182, а на 39 итерации вовсе упало до 62 гипотез. Затем на 40 итерации произошел резкий скачок до значения 542, но уже на следующей итерации снова установилось низкое значение – 92 гипотезы, после чего в течение трёх последующих итераций уже не менялось. Содержание запрещённых комбинаций в сгенерированных гипотезах свелось к нулю.

Количество нелинейностей росло и к 38 комбинации установилось на уровне 402, после чего незначительно снизилось и вновь вернулось на установившийся уровень. На 43 количество нелинейностей равнялось 418.

Количество противоречий колебалось в пределах от 20 до 100, на некоторых итерациях появлялись скачки до 121, 137. Последний резкий скачок случился на 31 итерации, значение здесь достигло 245. На следующих итерациях среднее значение количества противоречий было около 50, а на 39 шаге достигло значения 24. Далее, на 40 итерации произошёл скачок до 154 и установилось значение 51, после чего держалось на этом уровне ещё одну итерацию и на 43 итерации снизилось до 47. Это является хорошим показателем, так как составляет около 50% от выдвинутых гипотез.

Скачки количества выдвигаемых гипотез, противоречий и нелинейностей ещё возможны на следующих итерациях, но после них значения с большой вероятностью будут возвращаться на уровень установившихся в данный момент.

Из всего сказанного можно сделать вывод о том, что решатель успешно обучился и к 41 итерации уже сформировал базу знаний. Эту итерацию и будем далее рассматривать.

На рисунке 4.3 показан локальный максимум, полученный на 41 итерации. На рисунках 4.4, 4.5 и 4.6 показаны ещё три удачных комбинации систем из сформированной базы знаний.

Рис.4.3

Рис. 4.4

Рис. 4.5

Рис. 4.6

Обратим внимание на локальный максимум, представленный на рисунке 4.3.

Так как параметры кластерных систем, используемых в частных компаниях, не афишируются, а КВС установленные в крупных исследовательских центрах имеют высокую степень неоднородности, в отличие от спроектированной нами, был произведен поиск системы с подобными параметрами у поставщиков оборудования [7]. Построение и заказ такой системы возможен и отвечает критериям оценки, определенным нами выше.

Система составлена из 2000 вычислительных узлов, что обеспечивает хорошую производительность и при этом не завышает её стоимость, как в случае если бы она состояли из 4000 или 5000 узлов. Выбраны модули памяти 24GB и сеть cLAN с невысокой, но достаточной скоростью для исполнения задач разных классов. В каждом вычислительном узле установлено по 8 процессоров Intel Pentium 4, что компенсирует их невысокую производительность.

Система хорошо сбалансирована и отвечает всем необходимым критериям.

КВС на рисунке 4.4 имеет среднее количество вычислительных узлов. Установлены популярные на данный момент процессоры Intel Xeon средней производительности. Развернутая сеть cLAN и большие емкости оперативной памяти и жестких дисков позволяют решать на ней задачи разных классов, в частности, она подходит и для решения сильносвязанных задач.

В системе, параметры которой представлены на рисунке 4.5, развернута сеть SCI, которая подходит для решения на ней слабосвязанных задач. Это полностью соответствует соображениям, изложенным в пункте 2.1. В каждом вычислительном узле данной системы стоит по 2 процессора Intel Xeon, которые имеют неплохую для КВС тактовую частоту 2.8GHz. Также, установлены оперативная память и жесткие диски большой ёмкости. Можно сделать вывод о том, что система имеет хорошую производительность, хорошо сбалансирована, а также отвечает критерию стоимости системы, так как имеет в своём составе 32 вычислительных узла.

Параметры системы на рисунке 4.6 схожи с параметрами системы на рисунке 4.3, но в данном случае в каждый вычислительный узел было установлено всего по 2 процессора. Это процессоры Intel Pentium 4. Малое количество процессоров компенсировалось их более высокой, по сравнению с первой системой, производительностью 3.4GHz. В целом система так же хорошо сбалансирована и отвечает всем критериям, учитываемым в данной работе.

Отметим, что для большинства представленных систем, выбрана сеть cLAN, которая позволяет выполнять задачи как слабой, так и сильной связанности без особых задержек при передачах.

Как видим из представленных рисунков, удалось сформировать системы, которые хорошо сбалансированы и при этом отвечают критериям стоимости и производительности. Можно заметить, что во всех системах установлено разумное количество вычислительных узлов и жесткие диски средней емкости, что позволяет снизить стоимость КВС. В вычислительных узлах нет маленького количества процессоров с малыми производительностями, что отвечает критерию производительности.

Перейдем к рассмотрению нелинейных компонент, полученных при составлении базы знаний. На 41 итерации их количество составило 418, но мы рассмотрим лишь некоторые из них. В таблице 4.2 представлено 5 нелинейных компонент и приведены пояснения к ним.

В таблице 4.3 указаны веса значений параметров, которые сложились к 41 итерации. Из таблицы видно, что решатель открытых задач верно интерпретировал наши намерения, руководствуясь набором удачных и неудачных фактов, а также оцененными блоком качественной оценки гипотезами, которые расширили списки фактов.

Таблица 4.2:

№ компоненты	Вес	Параметр	Значение	Пояснение
1	-6690137	Емкость оперативной памяти	24GB	Слишком высокоскоростная сеть QsNetII для этой системы.
		Класс задач	Слабосвязанные
		Операционная система	Windows NT
		Сеть	QsNetII
		Тип процессора	Intel Xeon
		Число процессоров в узле	8
2	-6058559	Емкость жесткого диска	2000GB	Емкость жесткого диска слишком велика. Это серьёзно удорожит систему.
		Емкость оперативной памяти	24GB
		Класс задач	Слабосвязанные
		Операционная система	Windows NT
		Сеть	cLAN
		Число процессоров в узле	8
3	-7414421	Емкость жесткого диска	512GB	Слишком высокопроизводительная сеть Gigabit Ethernet для системы, на которой будут решаться слабосвязанные задачи.
		Емкость оперативной памяти	24GB
		Класс задач	Слабосвязанные
		Операционная система	Windows NT
		Сеть	Gigabit Ethernet
		Число процессоров в узле	8
4	-6694457	Емкость жесткого диска	512GB	Слишком большое количество вычислительных узлов. Стоимость системы будет непомерно высока.
		Класс задач	Слабосвязанные
		Количество узлов	5000
		Операционная система	Windows NT
		Сеть	cLAN
		Тип процессора	Intel Xeon
		Частота процессора	2.4GHz
		Число процессоров в узле	8
7	-4999515	Емкость жесткого диска	20GB	Слишком маленькая ёмкость жесткого диска. Это затруднит работу системы.
		Емкость оперативной памяти	24GB
		Класс задач	Слабосвязанные
		Операционная система	Windows NT
		Сеть	cLAN
		Тип процессора	Intel Xeon
		Число процессоров в узле	8

Таблица 4.3:

Параметр № Значения	Количе-ство узлов	Количество процессоров в узле	Тип процессора	Частота процессора	Сеть	Емкость жесткого диска	Емкость оперативной памяти	Операционная система	Класс задач
1	-447564	-989352	1113758	-599772	220214	-1431480	-712116	1009930	207242
2	173666	-344524	-1501748	-545412	763440	129948	15482	-1009930	-286526
3	-226076	-477260	135482	602138	165252	325798	978496		-106640
4	122256	1675370	-172252	-104672	40676	-6198	395910
5	62198		12768	232530	-606600	1171234	-231346
6	214438			186140	-559032	78970	-530044
7	9674			147362	-23950	288900
8	87832			96384		-630576
9	64264			22600
10	162068			-36736
11	247236			-67116
12	-543600			-114180
13	-597960			-35400
14				-33572