XVI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2024

Скорость обработки данных играет важную роль в исследовании науки управления и области оперативных исследований. Ресурсная эффективность алгоритмов оценивается по нескольким основным критериям, таким как использование вычислительной мощности, объем занимаемой памяти, время выполнения и энергопотребление.

В ближайшем будущем потребность в анализе больших объёмов данных станет будет непрерывно расти. Это потребует создания и использования более эффективных и масштабируемых алгоритмов анализа данных для извлечения ценных информационных и прогностических выводов. С цифровой трансформацией предприятий и увеличением интернет-трафика также возрастет потребность в технологиях обработки и анализа больших объемов данных для принятия более информированных решений.

Основные области применения алгоритмов: машинное обучение и искусственный интеллект, биоинформатика и вычислительная биология, кибербезопасность, большие данные и аналитика, обработка естественного языка, финансовая аналитика.

Анализ ресурсной эффективности алгоритмов — это процесс оценки необходимости ресурсов, таких как вычислительная мощность, память, время выполнения и энергопотребление, для выполнения конкретного алгоритма или набора алгоритмов. Целью данного анализа является определение оптимальных алгоритмов с точки зрения эффективного использования ресурсов, что позволяет разработчикам и инженерам выбирать наиболее эффективные методы обработки данных и выполнения вычислительных задач.

Алгоритм — это последовательный набор инструкций или шагов, который описывает решение определенной задачи или процесса. Он представляет собой набор действий, выполненных в определенном порядке, чтобы достичь определенного результата.

Широкое определение алгоритма охватывает любой четко объявленный процесс или набор инструкций, который может использоваться для решения задачи или выполнения операций. Включает в себя способы работы, процессы мышления, и любые другие шаги, которые могут быть использованы для достижения конечной цели.

Анализ ресурсной эффективности алгоритмов является подходом или активностью в рамках научных исследований в области информатики, компьютерных наук и инженерии, задачи которого связаны с оценкой использования вычислительных ресурсов, времени выполнения, энергопотребления и других факторов, необходимых для выполнения конкретного алгоритма или набора алгоритмов.

Экспертная система анализа ресурсной эффективности алгоритмов может быть разработана для автоматизации процесса оценки и выбора наиболее эффективных алгоритмов с точки зрения использования ресурсов, таких как вычислительная мощность, память, время выполнения и энергопотребление.

Такая система может включать в себя базу знаний, содержащую информацию о различных алгоритмах, их характеристиках и производительности в различных условиях. Она также может использовать механизмы вывода, основанные на правилах и логике, чтобы анализировать и сравнивать алгоритмы с целью определения наиболее подходящего в конкретной ситуации.

Такая экспертная система может быть полезна для разработчиков и инженеров, помогая им выбирать оптимальные алгоритмы для конкретных вычислительных задач и ресурсов, а также оптимизировать производительность вычислительных систем.

Анализ ресурсной эффективности алгоритмов в образовании применяется в нескольких аспектах:

• позволяет оценить расходы на образовательные программы, оборудование, здания и другие инфраструктурные затраты;

• помогает оценить эффективность использования учебных материалов, методик обучения и квалификации педагогического персонала;

• облегчает оптимизацию расписания занятий, управления оборудованием и инфраструктурой;

• позволяет оптимизировать внедрение технологий в образовательный процесс и улучшить доступ к образовательным ресурсам.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Тим Рафгарден: Совершенный алгоритм. Основы / 2022 – 76с.

2. Алгоритмы для начинающих. Теория и практика для разработчика | Луридас Панос / 2020 – 3с.

3. Введение в анализ алгоритмов | Солтис Майкл / 2019 – 32с.

4. Введение в алгоритмы Томаса Х. Кормена, Чарльза Э. Лейзерсона, Рональда Л. Ривеста, Клиффорда Стейна / 2022 – 45с.

5. Семакин, И.Г. Основы алгоритмизации и программирования: учебник для студ. учреждений сред. проф. Образования / И.Г. Семакин, А.П. Шестаков. – 3-е изд. стер. – М.: Издательский центр «Академия», 2019. – 400 с.