А. С. Алешкин московский государственный университет приборостроения и информатики разработка программного обеспечения для численного моделирования перколяции в регулярных решетках вдоклад

Вид материала

Доклад

Подобный материал:

• А. В. Савостьянова московский государственный университет приборостроения и информатики, 30.5kb.
• И. Ф. Бабалова московский инженерно-физический институт (государственный университет), 39.62kb.
• Стратегия обеспечения национальных интересов россии в кавказском регионе: социально-философский, 223.38kb.
• Д. С. Варганов научный руководитель Н. П. Васильев, к т. н., доцент Московский инженерно-физический, 31.85kb.
• Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики Тема диплом, 119.62kb.
• Автореферат диссертации на соискание ученой степени, 263.71kb.
• В. А. Карандасов научный руководитель В. П. Румянцев, к т. н., доцент Московский инженерно-физический, 28.6kb.
• Е. В. Чепин московский инженерно-физический институт (государственный университет), 30.11kb.
• Е. И. Налбатова Московский государственный институт приборостроения и информатики, 56.03kb.
• Д. О. Жуков московский государственный университет приборостроения и информатики использование, 33.87kb.

Д.О. ЖУКОВ, А.С. АЛЕШКИН

Московский государственный университет приборостроения и информатики


РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ДЛЯ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЕРКОЛЯЦИИ
В РЕГУЛЯРНЫХ РЕШЕТКАХ


В докладе рассмотрены вопросы разработки специального программного обеспечения для численного моделирования образования групп (кластеров) исключенных узлов в регулярных двумерных структурах, имеющих топологию дерева Кейли, квадратной, треугольной, шестиугольной решеток и решетки с топологией 3,12², которое может быть использовано для исследования влияния топологии регулярных информационно-вычислительных сетей на надежность передачи данных.


В качестве платформы для реализации среды моделирования структур с регулярной топологией была выбрана платформа .Net и язык C#, наиболее полно охватывающий возможности .NET Framework. Следует отметить основные преимущества использования данной платформы:

• она упрощает разработку приложений и повышает надежность кода;
  
• созданный код может запускаться из-под неуправляемых компонентов, которые загружают CLR в свой процесс и начинают выполнение управляемого (безопасного) кода, таким образом, создавая программную среду, которая может использовать возможности управляемого и не управляемого кода;
  
• поддерживает разработку приложений запускающих среду выполнения сторонними разработчиками;
  
• позволяет разработчикам в гораздо большей степени задействовать готовые технологии, чем предыдущие платформы разработки;
  
• представляет прикладной сервис общей объектно-ориентированной программной моделью;
  
• позволяет изолировать прикладные компоненты, так что приложение всегда загружает компоненты, с которыми оно строилось и тестировалось;
  
• обеспечивает установку приложений путем копирования файлов в нужные каталоги и установки ярлыков в меню Start, на рабочем столе или на панели быстрого запуска задач (удаление же приложений сводится к удалению файлов);
  
• дает возможность развертывать приложение на любой машине, где работает версия CLR и FCL, соответствующая стандарту ЕСМА с архитектурой x86, IA64, А1рha, РоwerРС.
  
• позволяет разным языкам интегрироваться, т.е. одному языку использовать типы, созданные на других языках и др.
  

Также платформа .NET осуществляет проверку безопасности типов, в среде CLR полностью поддерживается отладка многоязыковых приложений и сообщения обо всех сбоях выводятся через исключения, которые позволяют отделить код, необходимый для восстановления после сбоя, от основного алгоритма.

Для моделирования двумерных объектов с регулярной структурой (дерево Кэйли, треугольная, шестиугольная, квадратная решетки, решетка 3, 12²) была разработана программа «Система имитационного моделирования обработки и перколяции данных в сетях с упорядоченной и случайной структурой», получившая свидетельство РОСПАТЕНТ № 2007613658 от 27 августа 2007г. В этой программе реализовано моделирование выхода отдельных узлов из строя и анализ образования кластеров исключенных узлов.

После проведения моделирования и сбора необходимых массивов данных моделирования можно отобразить полученные результаты и построить следующие графики:

• Зависимость доли узлов в кластерах заданного размера от вероятности исключения узла.
  
• Зависимость среднего размера кластеров от вероятности исключения узла.
  
• Зависимость доли узлов в кластерах заданного размера от среднего числа связей.
  
• Зависимость среднего размера кластера от среднего числа связей.
  
• Зависимость числа несвязанных областей сети от вероятности исключения узла.
  

Стоит отметить, что разработанная программа позволяет проводить сравнение результатов, полученных для разного типа сетей, либо различных параметров. Все графические результаты могут быть сохранены в формате “.png” PNG (portable network graphic) и использованы в дальнейшей работе.