Цыганов Андрей Владимирович, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики Ульяновского государственного педагогического универ-ситета им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации, монографии, учебно-методические пособия и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: метаэвристические и гибридные алгоритмы стохастической и дискретной минимизации. [e-mail: andrew.tsyganov@gmail.com]А.В. Цыганов,

Семушин Иннокентий Васильевич, Ульяновский государственный университет, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии» Ульяновского государственного университета. Имеет монографии, статьи, учебные пособия и патенты на изобретения. Область научных интересов: фильтрация и управление в условиях неопределенности. [e-mail: kentvsem@yandex.ru]И.В. Семушин,

Цыганова Юлия Владимировна, Ульяновский государственный университет, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Информационные технологии» УлГУ. Имеет научные публикации, монографию, учебно-методические пособия и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация и численно эффективные алгоритмы для стохастических систем. [e-mail: tsyganovajv@gmail.com]Ю.В. Цыганова,

Голубков Алексей Владимирович, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, магистрант факультета физико-математического и технологического образования УлГПУ им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: математическое моделирование и программирование. [e-mail: kr8589@gmail.com]А.В. Голубков,

Винокуров Станислав Дмитриевич, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, аспирант кафедры высшей математики УлГПУ им. И.Н. Ульянова. Имеет научные публикации и свидетельства о регистрации программ. Область научных интересов: математическое моделирование и программирование. [e-mail: phoenixdragonvista@ya.ru]С.Д. Винокуров

Метаэвристические алгоритмы в задаче идентификации параметров математической модели движущегося объекта

В статье рассмотрены вопросы применения метаэвристических алгоритмов для решения задачи параметрической идентификации математической модели кругового движения объекта при повороте влево/вправо. Неизвестным параметром, подлежащим идентификации, является радиус кругового движения. Предложены алгоритмы параметрической идентификации, основанные на численной минимизации критерия идентификации с помощью метода имитации отжига и генетического алгоритма. В качестве критерия идентификации выбрана логарифмическая функция правдоподобия. Проведены численные эксперименты для сравнения вычислительных свойств предложенных алгоритмов.

Стохастические линейные системы, параметрическая идентификация, адаптивная фильтрация, метаэвристические алгоритмы.

2017_ 1

УДК

Цыганов Андрей Владимирович, Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей ма- тематики Ульяновского государственного педагогического университета им. И.Н. Ульянова. Имеет науч- ные публикации, монографию, учебно-методические пособия и свидетельства о регистрации программ в области параллельных эвристических алгоритмов и алгоритмов минимизации недетерминированных ко- нечных автоматов [e-mail: andrew.tsyganov@gmail.com]А.В. Цыганов

Параллельный алгоритм построения полного автомата с использованием технологий openmp и mpi

Полный (COM) автомат, являющийся одним из инвариантов регулярного языка, используется в алгоритмах миними- зации недетерминированных конечных автоматов (НКА), однако алгоритм его построения по каноническим автоматам имеет экспоненциальную сложность. Одним из способов ускорения построения полного автомата является использо- вание параллелизма. В работе рассматривается параллельный алгоритм построения COM-автомата с использованием технологий параллельного программирования OpenMP и MPI, реализованный в программе для минимизации НКА ReFaM. Приводится описание алгоритма и его программной реализации, а также результаты численных экспериментов.

Недетерминированные конечные автоматы, вершинная минимизация, полный автомат, параллелизм, openmp, mpi.

2012_ 4