| Title: | Выполнение оптимизационных задач логического проектирования на больших данных с помощью процедуры разбиения |
| Other Titles: | Implementation of optimization problems of logical design for big data using a partition procedure |
| Authors: | Кириенко, Н. А. |
| Keywords: | публикации ученых;материалы конференций;независимая оптимизация;алгоритмы разбиения;системы булевых функций;independent optimization;partitioning algorithms;systems of Boolean functions |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | Бестпринт |
| Citation: | Кириенко, Н. А. Выполнение оптимизационных задач логического проектирования на больших данных с помощью процедуры разбиения / Н. А. Кириенко // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей VII Международной научно-практической конференции, Минск, 19-20 мая 2021 года / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск : Бестпринт, 2021. – С. 210–215. |
| Abstract: | Функциональные описания проектируемых цифровых устройств имеют сотни входных переменных и десятки тысяч уравнений. Выполнение комбинаторных алгоритмов на данных такой размерности требует большого времени счета на компьютере (до нескольких часов), что является недопустимым в процессе проектирования. Предлагается сократить время выполнения оптимизационных преобразований путем разбиения исходного функционального описания на блоки. Приводится краткий обзор методов и алгоритмов разбиения, выделяются две группы алгоритмов: конструктивные и итерационные. |
| Alternative abstract: | Functional descriptions of designed digital devices have hundreds of input variables and tens of thousands of equations. The implementation of combinatorial algorithms on data of this dimension requires a large runtime on a computer (up to several hours), which is unacceptable in the design process. It is proposed to reduce the execution time of optimization by partitioning of the initial functional description into blocks. The brief review of partitioning methods and algorithms is presented, and two groups of algorithms are identified: constructive and iterative one. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43875 |
| ISBN: | 978-985-7267-09-5 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2021)
|
