Разработки СО РАН - каталоги программ и БД

Поиск по каталогам:

2019-06-18

Назначение - Программа Condense предназначена для кластеризации наборов конформационных состояний аминокислотных остатков и/или фрагментов полипептидной цепи (пептидов) по значениям торсионных углов. На вход программы подается специальным образом структурированная информация о величинах торсионных углов аминокислот/пептидов.

Результатом работы программы является список кластеров конформаций: информация о каждом кластере, значения торсионных углов центральной конформации в кластере, число элементов, попавших в этот кластер, среднее значение между элементами, попавшими в кластер.

Дополнительно можно выводить все элементы, попавшие в данный кластер.
 

Область применения - молекулярная динамика белков и пептидов, структурная биология
Используемый алгоритм - метод невзвешенного попарного центроидного усреднения (невзвешенный центроидный метод, UPGMC ). В этом методе расстояние между двумя кластерами определяется как расстояние между их центрами тяжести (Sneath, P. H., & Sokal, R. R. (1973). Numerical taxonomy. The principles and practice of numerical classification).
Функциональные возможности - результатом кластеризации являются центральные структуры кластеров и, в зависимости от параметров, полный список элементов кластера. Программа была использована для анализа подвижности пентапептидов методом молекулярной динамики  (Nekrasov, A.N., Alekseeva, L.G., Pogosyan, R.А., Dolgikh, D.A., Kirpichnikov, M.P., de Brevern, A.G. and Anashkina, A.A., 2019. A minimum set of stable blocks for rational design of polypeptide chains. Biochimie, 160, pp.88-92). Возможен анализ до 10000 пространственной структур пептидов и фрагментов полипептидных цепей.
Инструментальные средства создания - языкеС++

Алгоритм разработан в рамках выполнения работ по теме "Фундаментальные проблемы математического моделирования" Программы № 43 фундаментальных исследований Президиума РАН по стратегическим направлениям развития науки, грант «Математическая модель пространственной организации природных полипептидных цепей на основе информационного контента первичной структуры»

Программа запускается командой condense *.ang *.out

где  ang-файл содержит блоки информации, содержащие значения торсионных углов, описывающие конформации, которые будут подвергнуты кластеризации.

out-файл содержит результаты кластеризации.

Параметры, определяющие режимы работы программы, задаются в файле condense.cfg

Во вложении - файл с инструкцией по использованию программы readme_condense.doc

2019-03-29

Назначение - распределение объёмов бункерных накопителей в производственной линии.
Область применения - проектирование производственных систем.
Используемый алгоритм - гибрид алгоритма ветвей и границ и генетического алгоритма, особенность которого - использование приближенного решения в качестве начального рекорда на входе алгоритма ветвей и границ. Приближенное решение построено однократным запуском генетического алгоритма.

Результаты алгоритма опубликованы в статье:

Dolgui A., Eremeev A.V., Sigaev V.S. HBBA: hybrid algorithm for buffer allocation in tandem production lines // Journal of Intelligent Manufacturing.–– 2007. –– Vol. 18, no. 3. –– P. 411––420.

Функциональные возможности - распределение объёмов бункерных накопителей между единицами оборудования в производственной линии  для максимизации дохода от использования линии за амортизационный период с учётом её средней производительности, капитальных затрат на установку бункерных устройств и стоимости хранения деталей.

Входные данные - файл с описанием линии

Выходные данные - файл с параметрами найденного решения.

Инструментальные средства создания - Lasarus

2019-03-18

Аннотация: Программа позволяет выполнить нагрузочное тестирование и анализ эффективности системы управления ресурсами (СУР) распределенных вычислительных систем.

Назначение: Программа состоит из двух модулей. Первый используется для создания потока загрузки на функционирующую СУР и запускается для каждого набора политик и алгоритмов планирования PBS Torque. Второй модуль анализирует системные лог файлы и для каждого набора задач рассчитывает показатели, характеризующие эффективность планирования.

Область применения: Высокопроизводительные распределенные вычислительные системы.

Используемые алгоритмы:

На входе программа использует наборы масштабируемых задач, параметры которых соответствуют моделям загрузки промышленных вычислительных систем (Parallel Workload Archive). Набор задач задаётся в XML формате и архивируется с целью экономии места. Файлы с исходными наборами задач могут быть созданы с помощью пакета программ MOJOS. Формат XML:

<JOBSET GUID="1024_bit" CREATIONDATE="date" COUNDJOBS="XXX">

<JOB GUID="1024_bit" ARRIVALTIME="start_time" COUNTREQUESTS="XX">

<REQUEST NODES="XX" TIME="solution_time1" PRIORITY="XX"/>

<REQUEST NODES="YY" TIME="solution_time2" PRIORITY="XX"/>

...

</JOB>

...

</JOBSET>

Показатели эффективности, такие как время решения всех задач набора, среднее время ожидания задач в очереди СУР и % загрузки ресурсов, для всех вариантов настройки СУР и для всех наборов задач на выходе программы сохраняются в таблицу в формате CSV с заголовком:

NODES_COUNT;JOBS_COUNT;RIGID_JOBS_PART;SCHEDULER;POLICY;ALGORITHM;WINDOW;QUEUE_RUN_TIME;AVERAGE_WAIT_TIME;WORKLOAD.

Программа разработана в рамках ГЗ 0306-2016-0018

2018-12-27

Назначение - структурная оптимизация сетей различного назначения с целью повышения надёжности.

Область применения - моделирование и проектирование сетей различного назначения.

Программа позволяет для заданного числа узлов и каналов связи сети находить структуру сети, оптимальную или близкую к оптимальной по критерию надёжности. В качестве показателей надёжности рассматриваются вероятность связности сети и вероятность связности выделенных узлов в сети с ограничением на диаметр. Узлы сети предполагаются абсолютно надёжными, т.е. надёжность узлов предполагается на порядки выше надёжности каналов связи. Для каждого канала связи задаются значения надёжности и стоимости прокладки. Поиск ведётся в условиях наперёд заданных ограничений на общую стоимость прокладки каналов связи и диаметр сети. Подход с использованием кумулятивных оценок позволяет быстрее принимать решение о пригодности (непригодности) получаемых в процессе работы алгоритма вариантов топологии сети.

В отличие от Версии № 1 программы, в данной версии появилась возможность проводить оптимизации сети по критерию другого показателя надёжности - вероятности связности выделенных узлов в сети с ограничением на диаметр.

Используемый алгоритм - генетический алгоритм с использованием кумулятивных оценок верхней и нижней границ надёжности с модификацией операторов ГА (ускоренный отсев непригодных решений за счёт того, что учитывается, является ли решение достаточно надёжным по отношению к заданному порогу надежности). 

Алгоритм основан на результатах, опубликованных в следующих работах:

[1] Denis A. Migov, Kseniya A. Nechunaeva, Sergei N. Nesterov, Alexey S. Rodionov Cumulative Updating of Network Reliability with Diameter Constraint and Network Topology Optimization, COMPUTATIONAL SCIENCE AND ITS APPLICATIONS - ICCSA 2016, PT I. Серия книг: Lecture Notes in Computer Science, Том: 9786,  Стр.: 141-152

[2] Д. А. Мигов, К. А. Нечунаева, А. С. Родионов, Генетический алгоритм структурной оптимизации сетей с применением подхода кумулятивного уточнения границ надёжности. Вестник СибГУТИ, №4, 2015, с. 55-61.

Входные данные программы: количество узлов и каналов связи сети, значения надёжности для всех каналов связи (числа от 0 до 1), значения стоимости прокладки для всех каналов связи, параметры генетического алгоритма (размер популяции, кол-во поколений, размер турнира, вероятность мутации), ограничения на общую стоимость прокладки каналов связи, максимальное значение диаметра графа.

Функциональные возможности - структурная оптимизация сетей с количеством  каналов до 100.

Инструментальные средства создания - Delphi.

Алгоритм разработан в рамках гранта РФФИ № 18-07-00460.

2018-12-27

Система имитационного моделирования ИМОДО, разработанная для решения задач, связанных с транспортной сетью, зарегистрирована в ФАП СО РАН, № PR18002.

В этой программе представлена вторая версия системы ИМОДО, расширенная.

Рассматривалась задача расстановки стационарных устройств мониторинга для оповещения всех участников движения о чрезвычайных ситуациях с учетом дополнительных характеристик.

Учитывается разделение множества узлов на кластеры и другие характеристики.

Назначение Расчет эффективности расстановки устройств оповещения на транспортных сетях, с целью передачи информации о ситуациях на дорогах.
Область применения Современные и перспективные сети передачи данных, например, VANET.

Используемый алгоритм

Поиск оптимальной расстановки стационарных устройств оповещения осуществляется с помощью генетического алгоритма с учетом основных характеристик модели:

– радиус действия каждого устройства оповещения;

– пропускные способности рёбер, позволяющие определить по максимальной нагрузке возможное число транспортных средств;

– скорость движения транспорта, фиксированное значение для проводимого эксперимента;

– узлы, в которых размещены устройства оповещения;

– предельное количечство автомобилей на участке дороги (пробки, возникающие в "узких" местах).

В качестве модели транспортной сети рассматривается граф с взвешенными ребрами.

Редактирование графа можно производить непосредственно в системе.

Подложкой является карта, взятая из открытых источников. Алгоритм описан в [1].

[1] TKACHEV K.V., VOLZHANKINA K.A., SOKOLOVA O.D. On a problem of the monitoring device placement on transport networks, Novosibirsk. https://cloud.mail.ru/public/4Tsd/NymmFx5wP

В прилагаемом архиве находится проект для запуска на Visual Studio.