Разрезание мультиграфа формированием локальных максимумов

Условия для оптимизации компоновки РЭС по критерию минимума внешних связей между сформированными блоками. Характеристика алгоритма разрезания мультиграфа, отличающегося от известных классических алгоритмов подходом к формированию заданных кусков.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 02.02.2019
Размер файла 99,9 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/

УДК 621.3.049.73.75:001.2(024)

Разрезание мультиграфа формированием локальных максимумов

А.С. Шандриков

Для решения конструкторских задач проектирования радиоэлектронных средств (РЭС) с использованием современных информационных технологий применяются математические модели в виде графа G = (X, U) или G = (X, T), где X - множество радиоэлектронных компонентов (РЭК); U - множество связей между РЭК в соответствии с принципиальной электрической схемой; T - множество контактов (контактных площадок) РЭК.

Начальной задачей конструкторского проектирования РЭС является компоновка - распределение элементов i-го уровня по элементам (i+1)-го уровня конструктивной иерархии. Качественное решение этой задачи определяет работоспособность спроектированных РЭС, которая зависит от многих факторов, в частности, от электромагнитного и теплового влияния РЭК друг на друга, количества связей между скомпонованными блоками и, как следствие, количества контактов, и др. Минимальное количество связей между блоками спроектированного РЭС является одним из важных критериев для оценки качества выполненной компоновки.

Компоновка РЭС моделируется разрезанием графа G = (X, U) на требуемое количество кусков с заданным количеством вершин в каждом из них. В [1-3] было показано, что математическая модель принципиальной электрической схемы в большинстве случаев может и должна быть представлена в виде мультиграфа при наличии более одной связи между отдельными парами РЭК. Количество кратных рёбер между смежными вершинами зависит от количества электрических связей между соответствующими РЭК и сохранения этих связей в процессе замены полного подграфа электрического узла связывающим деревом. В результате такого подхода ещё на стадии построения математической модели принципиальной электрической схемы создаются условия для оптимизации компоновки РЭС по критерию минимума внешних связей между сформированными блоками.

В данной работе описан алгоритм разрезания мультиграфа, отличающийся от известных классических алгоритмов [4, 5] подходом к формированию заданных кусков, основанном на выделении и назначении в формируемые куски пар вершин с максимальным количеством кратных рёбер. Локализация таких пар вершин способствует минимизации внешних связей [1-3]. мультиграф алгоритм классический

Предлагаемый алгоритм разрезания мультиграфа содержит следующие шаги.

Шаг 1. Построить матрицу смежности разрезаемого мультиграфа. Перейти на шаг 2.

Шаг 2. Отыскать в матрице смежности элемент rij, расположенный на пересечении xi строки и xj столбца и удовлетворяющий условию rij = max rij.

Если таких элементов несколько, то из них следует выбрать тот, у которого соответствующие ему вершины xi и xj имеют меньшую сумму локальных степеней. Перейти на шаг 3.

Шаг 3. Назначить выбранные вершины xi и xj в формируемый кусок. В результате будет получено множество Xi = {xi, xj}. Перейти на шаг 4.

Шаг 4. Проверить выполнение условия |Xi| = nmin или |Xi| = ni, где nmin - количество вершин, заданное для минимального на данном этапе куска при разрезании мультиграфа на неравные по количеству вершин куски; ni - количество вершин, заданное для каждого куска при разрезании мультиграфа на равные по количеству вершин куски.

Если выполняется условие |Xi| = nmin, то перейти на шаг 7.

Если выполняется условие |Xi| = ni, то перейти на шаг 10.

Если условие не выполняется, то перейти на шаг 5.

Шаг 5. В строках xi и xj матрицы смежности отыскать элемент rim или rin, имеющий максимальное значение. Если таких элементов несколько, то из них следует выбрать тот, у которого соответствующие ему вершины имеют большее количество связей с вершинами множества Xi или меньшую сумму локальных степеней. Перейти на шаг 6.

Шаг 6. Назначить вершину, соответствующую выбранному элементу, в множество Xi. Перейти на шаг 4.

Шаг 7. Полученный результат следует считать предварительным. Определить и зафиксировать коэффициент разрезания сформированного куска. Перейти на шаг 8.

Шаг 8. Продолжить формирование следующего по количеству вершин куска, считая его минимальным по количеству вершин, для чего перейти на шаг 5.

Шаг 9. Если данный кусок был максимальным по заданному количеству вершин, то для окончательного формирования куска выбрать из предварительных результатов тот кусок, у которого коэффициент разрезания имеет максимальное значение. При наличии нескольких кусков с одинаковым максимальным значением коэффициента разрезания выбор осуществляется в пользу большего по количеству вершин куска. Перейти на шаг 10.

Шаг 10. Удалить из матрицы смежности строки и столбцы, соответствующие вершинам, назначенным в формируемый кусок.

Если данный кусок был предпоследним куском заданного разрезания, то перейти на шаг 11, иначе - на шаг 2.

Шаг 11. Вершины, не вошедшие в состав ранее сформированных кусков, образуют последний по счёту кусок заданного разрезания. Перейти на шаг 12.

Шаг 12. Конец работы алгоритма.

В качестве иллюстрации на рис. 1 представлен мультиграф, содержащий 12 вершин и 36 рёбер, а на рис. 2 - результат разрезания данного мультиграфа на три куска по 3, 4. 5 вершин описанным алгоритмом. Коэффициент разрезания Д(G) = 32/4 = 8.

Рис. 1

Рис. 2

Литература

1. Шандриков, А.С. Особенности построения графа принципиальной электрической схемы, влияющие на результаты компоновки РЭС [Текст] / А.С. Шандриков // Современная радиоэлектроника: научные исследования, подготовка кадров: материалы международной научно-практической конференции : в 3 ч. Ч 1, Минск, 20-21 апреля 2006 г. / Минский государственный высший радиотехнический колледж. - Минск : МГВРК, 2006. - С. 354-358.

2. Шандриков, А.С. Оптимизация компоновки радиоэлектронных средств на стадии построения математической модели [Текст] / А.С. Шандриков // Вестник УО «Витебский государственный технологический университет». Двенадцатый выпуск. / УО «ВГТУ». - Витебск, 2007. - С. 140-146.

3. Шандриков, А.С. Минимизация межблочных соединений радиоэлектронных средств на этапе построения математических моделей принципиальных электрических схем [Текст] / А.С. Шандриков // Материалы девятой научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии», Воронеж, 12-13 февраля 2009 г. : в 2 т. Т. 2 / Федеральное агентство по образованию Российской Федерации, Воронежский государственный университет, НОЦ «Волновые процессы в неоднородных и нелинейных средах». - Воронеж : ВГУ, 2009. С. 919-926.

4. Морозов, К.К. Методы разбиения схем РЭА на конструктивно законченные части [Текст] / К.К. Морозов, А.Н. Мелихов, Л.С. Бернштейн [и др.] ; под ред. К.К. Морозова. - Москва : Сов. радио, 1978.

5. Мелихов, А.Н. Применение графов для проектирования дискретных устройств [Текст] / А.Н. Мелихов, Л.С. Бернштейн, В.М. Курейчик. - Москва : Наука, 1974. - 204 с.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Изучение классических криптографических алгоритмов моноалфавитной подстановки и перестановки для защиты текстовой информации. Анализ частоты встречаемости символов в тексте для криптоанализа классических шифров. Сущность одноалфавитного метода шифрования.

    лабораторная работа [2,8 M], добавлен 25.03.2015

  • Понятие и свойства алгоритма, виды, характеристики. Роль алгоритма в построении программы, представление и запись. Словесный, графический, табличный способ. Псевдокод. Примеры известных алгоритмов. Операции над массивами. Уточнение корней уравнения.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 10.11.2016

  • Необходимые условия экстремума. Разработка машинного алгоритма и программы многомерной оптимизации для градиентного метода с использованием метода равномерного поиска. Проверка необходимых и достаточных условий экстремума для найденной точки минимума.

    курсовая работа [249,8 K], добавлен 25.09.2013

  • Характеристика методов нечеткого моделирования и изучение системы кластеризации в пакетах прикладных программ. Разработка и реализация алгоритма для оптимизации базы правил нечеткого классификатора с помощью генетического алгоритма аппроксимации функции.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 21.06.2014

  • Создание программы в среде программирования MatLab для решения задачи одномерной оптимизации (нахождение минимума и максимума заданных функций) методом золотого сечения, построение блок-схемы алгоритма и графическое изображение исследованных функций.

    реферат [112,0 K], добавлен 14.06.2010

  • Описание генетических алгоритмов. Применение генетического алгоритма для решения задачи коммивояжера. Постановка задачи безусловной оптимизации. Изучение распространения генетических алгоритмов на модель с несколькими взаимодействующими популяциями.

    дипломная работа [979,1 K], добавлен 30.05.2015

  • Изучение видов и назначения компьютерных шин - двунаправленного универсального коммутатора - подсистемы, передающей данные между функциональными блоками компьютера. Отличительные черты внутренних (PCI express, HyperTransport, InfiniBand) и внешних шин.

    реферат [445,8 K], добавлен 16.12.2010

  • Характеристика методов представления заданных чисел в двоичной, шестнадцатеричной, восьмеричной системе счисления. Представление указанного числа в четырехбайтовом IEEE формате. Разработка алгоритма обработки одномерных и двумерных числовых массивов.

    контрольная работа [138,9 K], добавлен 05.06.2010

  • Описание формальной модели алгоритма на основе рекурсивных функций. Разработка аналитической и программной модели алгоритма для распознающей машины Тьюринга. Разработка аналитической модели алгоритма с использованием нормальных алгоритмов Маркова.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 07.07.2013

  • Поиск по заданному критерию, содержание данного процесса и особенности его использования для решения головоломки "игра в восемь". Методы экономии пространства для поиска по заданному критерию, потребность алгоритма А в ресурсах времени и пространства.

    презентация [121,6 K], добавлен 17.10.2013

  • Постановка задачи и алгоритм решения. Листинг программы, иллюстрирующей работу с символами, строками и блоками. Описание возможностей языка С, используемых для реализации алгоритма. Тестирование итоговой программы, анализ полученных результатов расчета.

    курсовая работа [63,0 K], добавлен 27.12.2012

  • Основные этапы создания алгоритмов, представление в виде программы. Рассмотрение методов решения задач. Метод поэтапных уточнений. Различие между численными и логическими алгоритмами. Реализация цикла со счетчиком. Процесс разработки сложного алгоритма.

    презентация [1,3 M], добавлен 22.10.2013

  • Метод установления границ начального отрезка локализации минимума. Метод золотого сечения. Оценивание точки минимума внутри найденного отрезка локализации. Программная реализация метода Свенна на языке C++. Текст программы нахождения точки минимума.

    контрольная работа [47,3 K], добавлен 27.01.2011

  • Виды алгоритмов как логико-математических средств, характеристика свойств. Корректный вывод алгоритма при решении вычислительной задачи. Механизм реализации алгоритма, его описание. Решение задачи Майхилла при помощи автоматной модели поведения стрелка.

    курсовая работа [53,6 K], добавлен 17.07.2014

  • Создание схем алгоритмов и составление программы на языке Pascal для вычисления значений заданных функций. Сущность и порядок нахождения значения определенного интеграла. Анализ работы подпрограмм. Разработка тестов для проверки правильности алгоритмов.

    контрольная работа [831,0 K], добавлен 24.11.2013

  • Теория оптимизации, принципы построения алгоритмов оптимальных решений. Основные понятия: проектные параметры, целевые функции, поиск минимума и максимума, пространство проектирования, ограничения – равенства и неравенства, локальный и глобальный оптимум.

    реферат [72,3 K], добавлен 14.09.2009

  • Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014

  • Характеристика сущности и свойств алгоритма - последовательности действий для решения поставленной задачи. Особенности алгоритмического языка, представляющего собой систему обозначений и правил для единообразной и точной записи алгоритмов и их исполнения.

    реферат [35,2 K], добавлен 24.07.2010

  • Анализ алгоритмов, оценка параметров алгоритма (эффективности, сложности, правильности). Комплексный анализ эффективности алгоритма на основе комплексной оценки ресурсов формальной системы. Верификация при коллективной разработке программных систем.

    презентация [234,9 K], добавлен 22.10.2013

  • Проблема улучшения качества отпечатков пальца с целью повышения эффективности работы алгоритмов биометрической аутентификации. Обзор алгоритмов обработки изображений отпечатков пальцев. Анализ алгоритма, основанного на использовании преобразования Габора.

    дипломная работа [4,5 M], добавлен 16.07.2014

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.