Деловая пресса

Главная

О проекте

Партнеры

Рассылка

Свидетельства СМИ

Реклама

Контакты

Публикации

Разместить информацию
Портал электронных
средств массовой информации
для предпринимателей


Поиск
Расширенный поиск


ЭЛЕКТРОННЫЕ ИЗДАНИЯ


Бизнес за рубежом



Новости электронной коммерции



Российские политические портреты



Новости малого бизнеса



Вести Отечества



Новости Cистемы ММЦ



Внешнеэкономическое обозрение



Россия выбирает



Торговая неделя



Москва: мэр и бизнес



Новые технологии



Налоги и бизнес



Бизнес и криминал



Деловая Москва



Лизинг Ревю



Маркетинг и практика предпринимательства





Новые технологии

  номер 33 (258) от 24.08.2004 Архив


<< предыдущая статья     оглавление     следующая статья >>


ГОНОЧНЫЕ БОЛИДЫ МУТИРУЮТ

Группа исследователей из Лондонского университета во главе с Питером Бентли, давно занимающаяся генетическими алгоритмами и вопросами "цифровой биологии", решила применить свои знания в новой области - "улучшении породы" гоночных болидов "Формулы-1".

По большому счету, эту задачу трудно назвать актуальной, однако в формулических соревнованиях борьба идет за тысячные доли секунды, а на разработку новых конструкций тратятся миллионы долларов и тысячи человеко-часов. Немало времени требует и настройка готовых механизмов, сильно усложняющаяся из-за их взаимного влияния.

Несмотря на высочайшую квалификацию инженеров и техников, трудоемкость настроек приводит к удивительной, но нередкой ситуации, когда новая модель не может обогнать старую, уже отрегулированную путем проб и ошибок, а в младших сестрах "Ф-1", например "Формуле-3000", многие команды специально покупают бэушные машины.

Между тем правила "королевы автоспорта" запрещают покупать машины целиком, поэтому команды вынуждены своими силами собирать их и притирать друг к другу все детали. Вот эту притирку группа Питера Бентли и решила провести с помощью генетических алгоритмов. Напомним, что генетическими называются такие способы настройки системы, когда ее параметры незначительно меняют случайным образом, а затем оценивают - стала ли мутировавшая система хуже или лучше. Набор параметров (его можно назвать генотипом), который ухудшает систему - отбрасывается, а лучшие варианты подвергают дальнейшей мутации, не забывая про оценку и выбраковку. Такой подход напоминает эволюцию живых организмов. Сходство еще более усиливается, когда самые удачные варианты не просто "размножают", копируя деление бактерий, но и устраивают между ними "половое" размножение с обменом "генами". Иначе говоря, выбрав две или более удачных мутации, исследователи перемешивают их параметры, получая новые наборы-потомки, наследующие качества своих "родителей".

Поскольку все действия проводятся виртуально - в специальных симуляторах, то годятся они далеко не для всех систем. Главные условия для генетических алгоритмов - возможность достаточно точной компьютерной симуляции системы, а также приемлемая производительность вычислений. Из-за того, что мутации носят случайный характер, для получения "зерен" надо просеивать мириады "плевел", поэтому оцениваться каждая мутация должна очень быстро. Впрочем, мощность компьютеров постоянно растет, что позволяет ученым браться за все более сложные задачи. Дошло вот дело и до гоночных автомобилей.

Группа Бентли проводила эксперименты на симуляторе компании Electronic Arts - известного производителя компьютерных игр. Несмотря на свою "игрушечность", программа учитывает аэродинамику кузова (конечно, очень упрощенно), точный баланс на виражах и десятки параметров внутренних механизмов. Всего можно изменять 68 параметров болида, и это не прихоть программистов - в реальных машинах "Ф-1" настроек гораздо больше, и все они очень важны. Любое изменение в подаче топлива, режимах двигателя, давлении шин и тормозов, жесткости подвески и т. д. - влияет на время прохождения круга, а, скажем, "не та" вязкость моторного масла вполне может лишить команду победы.

Генетические алгоритмы были применены ко всем возможным настройкам. Чтобы оценить их эффективность, наилучший результат мутаций, отбора и скрещиваний сравнивался с машиной, настроенной "по старинке". Для этого ученые попросили группу механиков-экспертов улучшить тот же экземпляр, который был исходным для работы генетических алгоритмов. Кроме того, исследователи сами попробовали отрегулировать болид на глазок.

Испытательные заезды проводились на трассе в Сильверстоуне - очень быстрой, с длинными прямыми и плавными поворотами, а также на трассе в Нюремберге, медленной, с массой крутых виражей. В Сильверстоуне исходный вариант прошел круг за 82,769 с. Болид, настроенный учеными оказался на 1,33 с быстрее, настроенный экспертами - быстрее на 1,5 с, а лучший вариант, выданный генетическим алгоритмом, обогнал начальный на 2,42 с, пройдя круг за 80,349 с. Если учесть, что рекорд Сильверстоуна, установленный в настоящих гонках, равен 81,209 с, то достижение машинной генетики весьма впечатляет. Рекорд же Нюрембергской трассы вообще был улучшен на 7%.

К сожалению, у эксперимента британских ученых есть один очень серьезный недостаток. Не имея денег на аренду реальных машин и найм тест-пилотов, группа Питера Бентли проводила все "заезды" на компьютере, используя виртуальные копии реальных трасс. Кроме того, исходная модель болида не была новой - команды "Ф-1" держат свои конструкции в строжайшей тайне, поэтому ученым пришлось работать с относительно старой машиной.

Тем не менее, полученные результаты как минимум любопытны. Более того, со временем их актуальность будет только возрастать, поскольку оргкомитет "Формулы-1" твердо проводит линию на постепенную унификацию, стремясь сгладить преимущества богатых команд перед бедными. Уже не первый год все машины "Ф-1" должны иметь одинаковые задние колеса, а в скором времени это требование коснется и передних, причем от одного на всех производителя. Вероятно, со следующего года типовыми сделают антикрылья, сначала задние, потом и передние. В перспективе будет унифицирована и тормозная система. Для победы в таких условиях становится все более важен хороший пилот и, конечно же, правильная настройка всех систем.

/computerra.ru, 20.08.2004/




<< предыдущая статья     оглавление     следующая статья >>


 
БЕСПЛАТНОЕ РАЗМЕЩЕНИЕ
ИНФОРМАЦИИ

  • ДОБАВИТЬ коммерческое предложение

  • ОПУБЛИКОВАТЬ информацию об организации

  • ОСТАВИТЬ заявку на кредит / инвестирование

  • РАЗМЕСТИТЬ объявление о покупке / продаже бизнеса

  • РАЗМЕСТИТЬ информацию о вакансии

  • Бесплатные сервисы онлайн



    КУРСЫ ВАЛЮТ ЦБ РФ
    на 18.09.2019
    USD64,1213+0,2941
    EUR70,6040-0,0655
    E/U1,1011-0,0061
    БВК67,0385+0,1323
    Все валюты

    ПОГОДА 
    Россия, Московская обл., Москва
    днем
    ночью

    (прогноз)
    Погода в России и за рубежом

    ВАШЕ МНЕНИЕ



      Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
    Российский деловой портал «Альянс Медиа»
     · Бизнес России
    Бизнес-образование
     · Бизнес-план
     · БИНФО
     · Благотворительность
     · Бухгалтерский учет
     · Вся Россия
     · ВЭД
    Госзаказ
     · Дистанционный консалтинг
     · ЖКХ
     · Законы
     · Зоокластер
     · Инвестиции
     · Инновации
     · Исследования
    Исторические документы
     · ИТ и связь
     · Кино
     · Кластер инноваций
     · Кластерное развитие
     · Коммерческие предложения
    Легпром
     · Маркетинг
     · Мероприятия
     · Молодежь
     · Наука
     · Недвижимость
     · Охрана труда
     · Размещение пресс-релизов
    Пресса
     · Продукция и услуги
     · Работа
     · Рассылки
     · Реклама и PR
     · Ремесленничество
     · Рестораны
     · Русский язык
    Система ММЦ
     · Словарь
     · Социальное общество
     · Спорт
     · Стиль Мода Дизайн
     · Субконтрактация
    ТВ - Первый канал бизнеса
     · Тесты
     · Транспорт
     · Финансовые рынки
     · Экология
    Адыгея
     · Алтай
     · Амурская область
     · Архангельск
     · Астрахань
     · Башкортостан
     · Белгород
     · Брянск
     · Бурятия
    Владимир
     · Волгоград
     · Вологда
     · Воронеж
     · Дагестан
     · Еврейская АО
     · Забайкальский край
     · Иваново
     · Ингушетия
    Иркутск
     · Кабардино-Балкария
     · Калининград
     · Калмыкия
     · Калуга
     · Камчатка
     · Карачаево-Черкессия
     · Карелия
    Кемерово
     · Киров
     · Коми
     · Кострома
     · Краснодар
     · Красноярск
     · Курган
     · Курск
     · Ленинградская область
    Липецк
     · Магадан
     · Марий Эл
     · Мордовия
     · Москва
     · Московская область
     · Мурманск
     · Ненецкий АО
    Нижний Новгород
     · Новгород
     · Новосибирск
     · Омск
     · Орел
     · Оренбург
     · Осетия
     · Пенза
     · Пермь
     · Приморье
    Псков
     · Республика Алтай
     · Республика Крым
     · Ростов-на-Дону
     · Рязань
     · Самара
     · Санкт-Петербург
     · Саратов
    Сахалин
     · Свердловская область
     · Севастополь
     · Смоленск
     · Ставрополь
     · Тамбов
     · Татарстан
     · Тверь
     · Томск
    Тула
     · Тыва
     · Тюмень
     · Удмуртия
     · Ульяновск
     · Хабаровск
     · Хакасия
     · ХМАО-Югра
     · Челябинск
     · Чечня
    Чувашия
     · Чукотка
     · Якутия
     · Ямало-Ненецкий АО
     · Ярославль
    Дальневосточный ФО
     · Приволжский ФО
     · Северо-Западный ФО
     · Северо-Кавказский ФО
     · Сибирский ФО
     · Уральский ФО
    Центральный ФО
     · Южный ФО
    Австралия
     · Австрия
     · Азербайджан
     · Аргентина
     · Армения
     · АТЭС
     · Белоруссия
     · Бельгия
     · Болгария
     · Бразилия
    Великобритания
     · Венгрия
     · Вьетнам
     · Германия
     · Греция
     · Грузия
     · Дания
     · ЕАЭС
     · Египет
     · Израиль
     · Индия
    Ирландия
     · Испания
     · Италия
     · Казахстан
     · Канада
     · Кипр
     · Киргизия
     · Китай
     · Куба
     · Латвия
     · Литва
    Молдавия
     · Монголия
     · Нидерланды
     · Норвегия
     · Польша
     · Португалия
     · Румыния
     · Сербия
     · Словакия
     · Словения
    СНГ
     · Таджикистан
     · Тайвань
     · Туркмения
     · Турция
     · Узбекистан
     · Украина
     · Финляндия
     · Франция
     · Хорватия
    Черногория
     · Чехия
     · Швейцария
     · Швеция
     · Эстония
     · Южная Корея
     · Япония
    2003 - 2019 © НДП "Альянс Медиа"
    Правила републикации
    материалов сайтов
    НП "НДП "Альянс Медиа"

    Политика конфиденциальности