Нейросетевой подход к реализации агента анализа подсистемы балансировки TriadBalance
Анализ роли алгоритмов динамической балансировки, позволяющих изменять загруженность узлов вычислительной системы. Изучение мультиагентного подхода к построению алгоритма динамической балансировки с использованием агентов, обученных на нейронных сетях.
Подобные документы
Изучение теории рекурсивных алгоритмов. Характеристика принципов программной реализации рекурсии. Решение экономической задачи с использованием рекурсивного алгоритма. Анализ структуры дерева рекурсивных вызовов. Нахождение наибольшего общего делителя.
курсовая работа, добавлен 06.11.2010Понятие кластеризации и принципы работы ее алгоритмов. Этапы применения кластерного анализа для получения оптимального результата. Классификация алгоритмов кластеризации. Принцип работы алгоритма LargeItem. Понятие транзакций и проблема их кластеризации.
дипломная работа, добавлен 21.03.2016Применение мультисенсорных систем в газовом анализе. Получение информации о составе и концентрации отдельных компонентов сложных смесей. Анализ осуществления практической реализации нейросетевых технологий обработки информации программным способом.
статья, добавлен 25.08.2020Рассмотрение эволюции методов структурно-тематического анализа документальных информационных ресурсов. Разработка подхода к динамической структуризации информационного пространства на основе анализа семантических отношений между терминами индексирования.
статья, добавлен 06.05.2018Анализ систем формирования поведения игрового агента и способов их применения. Описание систем Behavior Trees, Utility AI. Критерии сравнения жанров разработанных игр: форма, доступность, порог вхождения. Разработка алгоритмов поведения игрового агента.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Рассмотрение алгоритмов генетического программирования, позволяющих автоматически генерировать структуры нейронных сетей и базы правил систем управления на нечеткой логике. Проверка работоспособности данного подхода на тестовых и реальных задачах.
статья, добавлен 16.01.2018Аппаратная и программная реализация нейронных сетей. Создание улучшенного подхода валидации точности алгоритмов глубокого обучения для применения на ИИ-ускорителях. Разработка гибкого и расширяемого инструмента для инференса искусственных нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Изучение решения задач идентификации с использованием выражений алгебры событий и недетерминированных автоматов. Методика проектирования параллельных алгоритмов. Выбор модели программной и аппаратной реализации вычислений элементарных задач анализа.
учебное пособие, добавлен 13.01.2014Любая симуляция N-body - симуляция динамической системы, развивающейся под воздействием физических сил. Обзор реализации симуляции N-body. Вычисление гистограммы с помощью атомарных функций. Переборка в CUDA с использованием динамического параллелизма.
реферат, добавлен 24.11.2022Динамическое распределение и освобождение памяти. VLA-массивы и их выделение в динамической памяти. Рассмотрение сущности и примеров организации стека на динамической памяти. Изучение основных функций, используемых при динамическом распределении памяти.
лекция, добавлен 24.07.2014Определение сущности системы поддержки принятия решений. Ознакомление с понятием "система искусственного интеллекта". Рассмотрение особенностей использования нейронных сетей в финансах и бизнесе. Анализ преимуществ прогнозирования на нейронных сетях.
курсовая работа, добавлен 17.10.2021Нейронная сеть – система связанных и взаимодействующих друг с другом искусственных нейронов. В статье проведен анализ алгоритмов обучения нейронных сетей. Приведены последовательность действий при обучении этими алгоритмами, их достоинства и недостатки.
статья, добавлен 23.01.2021Исследование алгоритмов буферизации и разработки их моделей, позволяющих оценить вероятностно-временные характеристики передачи разнородного трафика. Тензорный анализ исследования сложных сетевых структур, представляющих модель вычислительной системы.
диссертация, добавлен 22.02.2019Паттерны фондовых индексов. Предсказание цен на фондовом рынке. Два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 26.05.2017Понятие алгоритма как предмета математических исследований, его основные свойства. Составление алгоритмов на естественном языке для процессора электронно-вычислительной машины. Разработка структуры программы с помощью алгоритмов в виде блок-схемы.
реферат, добавлен 08.02.2014Изучение алгоритма распознавания единичного интервального графа с помощью трех проходов алгоритма лексикографического поиска. Обзор алгоритма 4-махов для распознавания интервальных графов. Особенности реализации алгоритмов в виде компьютерной программы.
дипломная работа, добавлен 04.08.2016Разработка технологии картографирования и анализа многомерных данных с помощью вложенных в пространство данных двумерных многообразий. Обзор технологии построения нейросетевых моделей в составе геоинформационной системы. Программная реализация системы.
дипломная работа, добавлен 08.02.2013Описание искусственных нейронных сетей. Типы машинного обучения. Анализ существующих библиотек. Разработка алгоритма распознавания дорожных знаков с применением глубоких сверточных сетей и дополнительного классификатора J48. Результаты обучения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.07.2016Анализ процесса локализации и требований к алгоритму. Постановка критериев анализа алгоритмов локализации. Разработка алгоритма фильтрации и модификации результатов обнаруженных объектов на изображении. Выбор среды реализации и языка программирования.
дипломная работа, добавлен 23.09.2018Математические методы анализа алгоритмов. Измерение эффективности алгоритмов, нахождение существенных различий. Быстродействие алгоритмов, степень роста временных затрат. Определение порядка алгоритма. Скорость роста некоторых функций, их свойства.
реферат, добавлен 27.03.2009Алгоритмизация адаптивного искусственного интеллекта в мультиагентных играх. Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов. Исследование эффективности алгоритмов в колониях DT, ABC и в нейронной сети, обучаемой генетическим алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 01.09.2016- 72. Нейронные сети
Примеры определения масштаба функций в нейронных сетях. Математическое описание цифровых моделей в нейронных сетях. Выбор интервала дискретизации, описание процесса квантования по времени. Оптимальная коррекция динамических погрешностей измерений.
контрольная работа, добавлен 15.01.2018 Анализ существующих программных агентов, описание инструментария. Языки программирования и платформы для создания программных агентов. Средства спецификаций типовых моделей. Архитектура мультиагентных приложений. Модель программного агента ресурсов.
дипломная работа, добавлен 27.10.2016Специальные приложения (боты), выполняющие действия в роли псевдопользователей - фейковых аккаунтов. Предложен подход к выявлению ботов на примере социальной сети LiveJournaL. Проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов классификации.
статья, добавлен 20.03.2021Обзор искусственных нейронных сетей, состоящих из множества взаимодействующих простых процессоров и представляющих собой устройства параллельных вычислений. Анализ структуры связей детали сетевой конструкции. Вычисления сигналов и значений нейронов.
лекция, добавлен 21.10.2013