Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling

The paper investigates comparative effectiveness of parallel implementation and recurrent parameters estimation in combinatorial GMDH algorithm. The test experiments on run-time comparison of these two approaches for enhancing the efficiency of combinatorial algorithm are carried out. The results of...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Індуктивне моделювання складних систем
Datum:2013
1. Verfasser: Yefimenko, S.
Format: Artikel
Sprache:English
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2013
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83666
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling / S. Yefimenko // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 140-145. — Бібліогр.: 6 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83666
record_format dspace
spelling Yefimenko, S.
2015-06-21T17:34:17Z
2015-06-21T17:34:17Z
2013
Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling / S. Yefimenko // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 140-145. — Бібліогр.: 6 назв. — англ.
XXXX-0044
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83666
519.254
The paper investigates comparative effectiveness of parallel implementation and recurrent parameters estimation in combinatorial GMDH algorithm. The test experiments on run-time comparison of these two approaches for enhancing the efficiency of combinatorial algorithm are carried out. The results of these experiments confirm effectiveness of the recurrent algorithm.
У роботі виконано порівняльне дослідження двох способів підвищення ефективності комбінаторного алгоритму МГУА – розпаралелювання обчислень за допомогою кластерних систем та рекурентного обчислення параметрів моделей. Проведено тестові експерименти з порівняння часу виконання відповідних алгоритмів, які показали високу ефективність рекурентного алгоритму.
В работе выполнено сравнительное исследование двух способов повышения эффективности комбинаторного алгоритма МГУА – распараллеливания вычислений с помощью кластерных систем и рекуррентного вычисления параметров моделей. Проведены тестовые эксперименты по сравнению времени выполнения соответствующих алгоритмов, которые показали высокую эффективность рекуррентного алгоритма.
en
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Індуктивне моделювання складних систем
Наукові статті
Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
spellingShingle Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
Yefimenko, S.
Наукові статті
title_short Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
title_full Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
title_fullStr Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
title_full_unstemmed Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
title_sort comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling
author Yefimenko, S.
author_facet Yefimenko, S.
topic Наукові статті
topic_facet Наукові статті
publishDate 2013
language English
container_title Індуктивне моделювання складних систем
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
description The paper investigates comparative effectiveness of parallel implementation and recurrent parameters estimation in combinatorial GMDH algorithm. The test experiments on run-time comparison of these two approaches for enhancing the efficiency of combinatorial algorithm are carried out. The results of these experiments confirm effectiveness of the recurrent algorithm. У роботі виконано порівняльне дослідження двох способів підвищення ефективності комбінаторного алгоритму МГУА – розпаралелювання обчислень за допомогою кластерних систем та рекурентного обчислення параметрів моделей. Проведено тестові експерименти з порівняння часу виконання відповідних алгоритмів, які показали високу ефективність рекурентного алгоритму. В работе выполнено сравнительное исследование двух способов повышения эффективности комбинаторного алгоритма МГУА – распараллеливания вычислений с помощью кластерных систем и рекуррентного вычисления параметров моделей. Проведены тестовые эксперименты по сравнению времени выполнения соответствующих алгоритмов, которые показали высокую эффективность рекуррентного алгоритма.
issn XXXX-0044
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83666
citation_txt Comparative effectiveness of parallel and recurrent calculations in combinatorial algorithms of inductive modelling / S. Yefimenko // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 140-145. — Бібліогр.: 6 назв. — англ.
work_keys_str_mv AT yefimenkos comparativeeffectivenessofparallelandrecurrentcalculationsincombinatorialalgorithmsofinductivemodelling
first_indexed 2025-11-28T07:08:13Z
last_indexed 2025-11-28T07:08:13Z
_version_ 1850853459806388224