Анализ эффективности параллельного алгоритма для одной модели таксиса

Анализ эффективности параллельного алгоритма метода решения сеточных уравнений для демо-генетической модели адаптации вредителей к изменению кормовой базы. Решение задач адаптивным модифицированным попеременно-треугольным методом вариационного типа.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 30.07.2018
Размер файла 118,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Южный федеральный университет

Физико-математические науки

Анализ эффективности параллельного алгоритма для одной модели таксиса

Кажаров Хакяша Артурович, магистр

Ляпунова Ирина Артуровна, кандидат наук, старший преподаватель

Простое предположение об изменении динамики насекомых - вредителей в соответствии с биологическими потребностями ведет к значительному изменению демо-генетических моделей, а, следовательно, возникает необходимость в разработке новых методов исследования модели, программных продуктов по их численной реализации. Приводится анализ эффективности параллельного алгоритма метода решения сеточных уравнений для демо-генетической модели адаптации вредителей к изменению кормовой базы. сеточный уравнение генетический вариационный

Похожие материалы

· Значение имитационного моделирования в сельском хозяйстве

· О параллельной реализации одной демо-генетической модели

· Некоторые результаты численного исследования демо-генетической модели таксиса

· Инструментальная реализация прикладной математической подготовки бакалавра экономики и менеджмента

· Средства стохастической подготовки обучающихся на основе информационных технологий

Простое предположение об изменении динамики насекомых - вредителей в соответствии с биологическими потребностями ведет к значительному изменению демо-генетических моделей, а, следовательно, возникает необходимость в разработке новых методов исследования модели, программных продуктов по их численной реализации. В демо-генетической модели адаптации вредителей к изменению кормовой базы [1] динамика вредителей уже в первые два года значительно меняется от вида их деятельности - едят они или размножаются.

Применение попеременно-треугольных методов, в частности, адаптивного модифицированного попеременно-треугольного метода вариационного типа наиболее эффективно для численного исследования демо-генетической модели адаптации вредителя к изменению кормовой базы.

Результаты численных экспериментов показали, что учет поведения вредителей в зависимости от типа таксиса позволяет существенно увеличить время приобретения Bt-устойчивости. При этом динамика концентрации вредителей, перемещающихся в направлении градиента поиска пищи значительно отличается от концентрации вредителей, перемещающихся в направлении партнёра для размножения. Равномерное распределение «убежищ» в квадратных областях является наиболее эффективным для замедления приобретения Bt-устойчивости в популяции вредителей. Результаты численных экспериментов также показали, что учет поведения вредителей в зависимости от типа таксиса позволяет существенно увеличить время приобретения Bt-устойчивости. При этом динамика концентрации вредителей, перемещающихся в направлении градиента поиска пищи значительно отличается от концентрации вредителей, перемещающихся в направлении партнёра для размножения, а равномерное распределение «убежищ» в квадратных областях является наиболее эффективным для замедления приобретения Bt-устойчивости в популяции вредителей.

Однако все эти результаты были получены для относительно небольших временных промежутков. Логично предположить, что параллельная реализация предложенного алгоритма [2] поможет значительно снизить временные затраты численного исследования.

Дискретные аналоги системы уравнений решаются адаптивным модифицированным попеременно-треугольным методом вариационного типа для сеточных уравнений с несамосопряженным оператором. После разбиения исходной расчетной области на части по двум координатным направлениям каждый процессор получает свою расчетную область, то есть параллельно происходит расчет переменных и поля скоростей по каждому направлению. Предварительный анализ такой декомпозиции показал, что эффективность алгоритма возрастает, в среднем, на 38%.

Рассмотрим прямоугольную форму поля с равномерным распределением «убежищ» квадратной формы, где граничная область поля состоит из обычных сортов агрокультур. Временные затраты параллельных вычислений значительно меньше, чем последовательных (рисунок 1).

Рисунок 1 - Сравнение параллельного и последовательного типов вычислений для модели поля с квадратными «убежищами» и «обычными» границами

В случае, когда границы также являются «убежищами» динамика временных затрат сохраняется, но эффективность параллельных вычислений с увеличением числа процессоров значительно различается для различных типов границ (рисунок 2), что требует дополнительных исследований.

а)

б)

Рисунок 2 - Эффективность алгоритма при распараллеливании для модели поля с границами -«убежищами» и «обычными» границами

С увеличением задаваемой геометрической области и периода исследования возрастает и значимость параллельной реализации алгоритма [3]. Анализ проводился на ЭВМ с ОЗУ=3,25 Гб и ЦП Intel Core Quad Q8400, 2,66 ГГц.

Список литературы

1. Ляпунова И.А. Исследование динамики вредителя в одной демо-генетической модели. Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. - 2013. ? № 3 (14).

2. Ляпунова И.А. Об одной демо-генетической модели адаптации насекомых к изменению кормовой базы. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2013. № 4 (141). С. 235-239.

3. Ляпунова И.А., Кажаров Х.А. О параллельной реализации одной демо-генетической модели. 2014. № 25. С. 5-6.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Формулировка проблемы в практической области. Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы.

    курсовая работа [56,9 K], добавлен 04.05.2011

  • Построение математической модели, максимизирующей прибыль фирмы от реализации всех сделок в виде задачи линейного программирования. Сущность применения алгоритма венгерского метода. Составление матрицы эффективности, коэффициентов затрат и ресурсов.

    контрольная работа [168,7 K], добавлен 08.10.2009

  • Решение задач линейного программирования с применением алгоритма графического определения показателей и значений, с использованием симплекс-метода. Использование аппарата теории двойственности для экономико-математического анализа оптимального плана ЗЛП.

    контрольная работа [94,6 K], добавлен 23.04.2013

  • Особенности решения задач линейного программирования симплекс-методом. Управляемые параметры, ограничения. Изучение метода потенциалов в процессе решения транспортной задачи. Создание концептуальной модели. Понятие стратификации, детализации, локализации.

    лабораторная работа [869,0 K], добавлен 17.02.2012

  • Особенности построения опорных планов транспортной модели методом северо-западного угла, методом минимальной стоимости, методом Фогеля. Оптимизация транспортной модели открытого и закрытого типа с помощью метода потенциала на основе опорного плана.

    курсовая работа [68,6 K], добавлен 25.04.2014

  • Описание алгоритма культурного обмена и проведение экспериментального исследования средней трудоемкости алгоритма случайного поиска. Основные идеи алгоритма и эффективность итерационных методов решения. Зависимость функции качества от длины генотипа.

    курсовая работа [373,3 K], добавлен 24.06.2012

  • Задачи операционного исследования. Построение базовой аналитической модели. Описание вычислительной процедуры. Решение задачи оптимизации на основе технологии симплекс-метода. Анализ результатов базовой аналитической модели и предложения по модификации.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 12.12.2009

  • Задача оптимального использования ресурсов при изготовлении трех видов продукции на максимум общей стоимости, рекомендации относительно развития производства. Анализ алгоритма решения закрытой транспортной задачи с применением распределительного метода.

    контрольная работа [81,8 K], добавлен 17.12.2013

  • Характеристика и описание метода линейного программирования, основные области его применения и ограничения использования. Решение экономических задач, особенности формирования оптимизационной модели, расчет и анализ результатов оптимизации прибыли.

    курсовая работа [99,0 K], добавлен 23.03.2010

  • Исследование методики построения модели и решения на ЭВМ с ее помощью оптимизационных экономико-математических задач. Характеристика программных средств, позволяющих решать такие задачи на ЭВМ. Определение оптимального варианта производства продукции.

    лабораторная работа [79,3 K], добавлен 07.12.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.