66605

Системы управления ИТ-инфраструктурой

Реферат

Информатика, кибернетика и программирование

Существует несколько методов оценки глубины полупространственная глубина симплексная глубина и глубина зоноида. Определение глубины Глубина является мерой близости к центру с помощью которой многомерная информация может быть упорядочена.

Русский

2014-08-25

51.54 KB

1 чел.

Министерство образования и наук Украины

Национальный технический университет  Украины

«Киевский политехнический институт»

Факультет информатики и вычислительной техники

Кафедра автоматики и управления в технических системах

РЕФЕРАТ

“Системы управления ИТ-инфраструктурой”

Выполнил:

Студент группы ИА-51

Вовк В.М.

Руководитель

Ролик А.И.

Киев 2010


Введение

Важнейшую роль в оценке функциональной группы играет обобщенный показатель состояния ее объектов, который должен просто и единым образом характеризовать поведение каждого отдельного объекта по отношению к другим объектам этой группы.

В параметрическом m-мерном пространстве в качестве такого показателя целесообразно использовать глубину — близость к центру облака в плане эмпирического распределения.

Существует несколько методов оценки глубины — полупространственная глубина, симплексная глубина и глубина зоноида. Наиболее привлекательным является последний метод, отличающийся наглядностью и предоставляющий дополнительные сведения, которые могут быть использованы для решения различных задач.

Понятие глубины зоноида полезно при анализе многомерных данных для описания эмпирических распределений с помощью упорядоченных регионов, так называемых зоноидов. Такие регионы однозначно характеризуют распределение. Понятия упорядоченных регионов и глубины имеют хорошие аналитические и вычислительные свойства.

Показатель глубины является универсальным и его можно применять для анализа работы объектов с различными наборами параметров.

Определение глубины

Глубина является мерой близости к центру, с помощью которой многомерная информация может быть упорядочена. Пусть дано облако информации х1,х2,х3,…хn в d-мерном пространстве. Глубина определяет насколько близко к центру точка y расположена по отношению к хi. Ниже представлен алгоритм расчета глубины некоторой  точки y в Rd по отношению к эмпирическому распределению информации в d-мерном пространстве. Она обладает свойствами стремления к нулю в бесконечности от центра облака, непрерывности на множестве эмпирических данных и по распределению, максимальности в центре облака, монотонности относительно всех точек и упорядоченных регионов.

Определение. Пусть y,x1,x2,x3,…,xn є Rd. В этом случае глубина точки y по отношению к точкам x1,x2,x3,…,xn будет равна:

depth(y|x1, . . . , xn) = sup{α : y Dα(x1, . . . , xn)}

где

Dα(x1, . . . , xn) ={∑λxi : ∑λi = 1, 0 ≤ λi, αλi ≤ 1/n для всех i}.

.

Dα(x1, . . . , xn) – α-упорядоченный регион.

Для 0≤ α≤1/n, Dα является выпуклым каркасом информации. Кроме того Dα монотонна в том смысле что Dα с Dβ при условии что α > β.

На рисунке ниже изображено несколько упорядоченных регионов (зоноидов) для 10 точек в двумерном пространстве.

Упорядоченные регионы изображены для α=0.1,0.2,…0.9.

Глубина y равняется нулю если y лежит вне выпуклого региона conv{x1,…,xn}; она равняется еденице если точка y является математическим ожиданием. От бесконечности до медианы глубина монотонно увеличивается и является непрерывной при y є conv{x1,…,xn}

Вычисление глубины

X=(x1,x2,…,xn), чьи колонки являються векторами xi, i=1,…,n

λ=(λ1,.., λn)’

1=(1,…,1)’

0=(0,…,0)’ где «’» обозначает транспонирование.

Тогда глубина точки y в d-мерном пространстве может быть вычислена следующим образом:

Минимизировать γ

при условии что:

X λ=y

λ’1=1

γ1- λ≥0, λ≥0

Это задача линейного программирования, где λ1,…, λn и γ переменные. Если γ* является оптимально минимизированной, тогда глубина точки y относительно точек x будет равна

depth(y|x1, . . . , xn) = 1/nγ .

Если данная задача линейного программирования не имеет допустимых решений, тогда y не принадлежит упорядоченному региону {x1,…,xn}.

Для рисунка, изображенного выше (для 10 точек в двумерном пространстве) данная система примет следующий вид, если ее  перевести из матричной формы:

Данная задача минимизации γ решается симплекс-методом, с помощью введения искусственных переменных (М-метод), так как изначально система не имеет базового решения и не приведена к каноническому виду.

На основе этого был разработан программный продукт на языке C#, который производит вычисление глубины заданной точки относительно множества других точек в d-мерном пространстве.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

23399. Методи штучного інтелекту 326 KB
  підпис прізвище €œ ____ €œ _____________ 2011 року ЛАБОРАТОРНЕ ЗАНЯТТЯ № 9 з навчальної дисципліни __моделювання компютерних мереж напряму підготовки _______інформаційні технології________ освітньокваліфікаційного рівня ____cпеціаліст_____________ спеціальності _____ компютерні системи та мережі_________ Тема Методи штучного інтелекту повна назва лекції Лабораторне заняття №8 розроблено стар. вчена ступінь та звання прізвище та ініціали автора Обговорено на засіданні...
23400. Етапи моделювання систем 80 KB
  То же самое можно сказать и о моделировании. Конечный этап моделирования принятие решения на основании знаний об объекте. Цепочка выглядит следующим образом: Прототип объект процесс Моделирование Принятие решения Моделирование творческий процесс. Содержание этапов определяется поставленной задачей и целями моделирования.
23401. Системи і проблеми 267 KB
  Системы и проблемы. Методы системного анализа Понятие системы тесно связано с понятием проблемы. Любую проблему можно представить как отражение процесса функционирования реальной физической системы естественного или искусственного происхождения в которой при контролируемом входном воздействии создаваемая выходная реакция отличается от требуемой реакции. Первый из них связан с более глубоким познанием действующей системы и направлен на ее развитие эволюцию прежде всего в плане коррекции совершенствования общего процесса ее...
23402. Імітаційне моделювання 78 KB
  Етапи процесу побудови математичної моделі складної системи Формулируются основные вопросы о поведении системы ответы на которые мы хотим получить с помощью модели. Из множества законов управляющих поведением системы выбираются те влияние которых существенно при поиске ответов на поставленные вопросы. В пополнение к этим законам если необходимо для системы в целом или отдельных ее частей формулируются определенные гипотезы о функционировании. Трудности при построении математической модели сложной системы: Если модель содержит много...
23403. Імітаційне моделювання систем масового обслуговування 162.5 KB
  вчена ступінь та звання прізвище та ініціали автора Обговорено на засіданні кафедри ПМК Протокол № __________ €œ ____ €œ _____________ 2011 року Київ Навчальні цілі: Вивчення основних понять моделювання ознайомлення з поняттями системи та моделі співвідношенням між моделлю та системою класифікацією моделей видами моделей технологію моделювання; Виховні цілі: Формування у студентів інженернотехнічного кругозору методами імітаційного моделювання для побудови компютерних систем та мереж вміння ставити та вирішувати складні...
23404. Етапи розробки комп’ютерної імітаційної моделі системи 162 KB
  НАВЧАЛЬНОМАТЕРІАЛЬНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ наочні посібники схеми таблиці ТЗН та інше Діапроектор дидактичні слайди НАВЧАЛЬНІ МАТЕРІАЛИ Етапи розробки імітаційної моделі системи Независимо от способа исходного описания исследуемой системы и внешней среды следует выделить следующие этапы создания ИМ в обобщенном виде представленные на рис. Составление содержательного описания объекта моделирования включая: определение объекта имитации как системы; определение целей моделирования; установление перечня количественных показателей эффективности...
23405. Мови та інструментальні засоби ІМ і CASE-технології 79 KB
  НАВЧАЛЬНОМАТЕРІАЛЬНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ наочні посібники схеми таблиці ТЗН та інше Діапроектор дидактичні слайди НАВЧАЛЬНІ МАТЕРІАЛИ Універсальні мови високого рівня Современные ЭВМ вычислительные комплексы и сети являются мощными средствами исследования сложных систем с использованием технологий имитационного моделирования. Соответствующим образом осуществляется развитие и инструментальных программных средств обеспечивающих решение широкого спектра задач методами имитационного моделирования. Эти средства можно условно разделить на три...
23406. Імітаційне моделювання 87.5 KB
  Імітаційне моделювання це метод конструювання моделі системи та проведення експериментів. Термін моделювання відповідає англійському тобто побудова моделі та її аналізу. Перш за все слід подати в моделі структуру системи тобто загальний опис елементів і звязків між ними потім визначити засоби відтворення в моделі поведінки системи.Розроблення концептуальної моделі.
23407. Імітаційна модель ПК 77 KB
  Формування у студентів інженерно-технічного кругозору, методами імітаційного моделювання для побудови комп’ютерних систем та мереж, вміння ставити та вирішувати складні інженерні задачі, проводити аналіз, аргументовано робити висновки.