Студенты и сотрудники кафедры компьютерных технологий являются постоянными участниками GECCO, которая проводится организацией ACM SIGEVO – подразделением Association for Computing Machinery по генетичеческим и эволюционным вычислениям. Конференция 2015 года для победителей Арины Буздаловой и Даниила Чивилихина стала третьей. В прошлые годы они участвовали не только в GECCO Student Workshop, где с докладами выступают бакалавры, магистры и аспиранты, но и в сессии панельных докладов, а также пробовали себя в основной, «взрослой» секции конференции.
Как отмечают аспиранты, все статьи, которые они отправляли на эту конференцию, в той или мере связаны с темой их кандидатских диссертаций. Арина Буздалова занимается методами, позволяющими повысить эффективность эволюционных алгоритмов, еще с бакалавриата. Она уже несколько лет предлагает различные модификации этого метода. Последняя работа, отправленная на GECCO, была сделана совместно с магистранткой кафедры компьютерных технологий Анной Матвеевой.
«Эволюционные алгоритмы позволяют решать задачи оптимизации различных сложных функций, которые классическими методами оптимизировать сложно, – объясняет Арина Буздалова. – Они способны оптимизировать сложные функции, о чьих важных свойствах мы не можем знать заранее. Такие алгоритмы используются, когда изучать специфику задачи слишком сложно или долго. Поэтому мы занимаемся разработкой алгоритмов, которые можно применить к функции в качестве готовых методов и понять, хорошо ли это работает и поможет ли что-либо решить. В частности, это применимо к различным индустриальным приложениям».
Как рассказывает Арина Буздалова, оптимизация функции с помощью эволюционного алгоритма – это длительный процесс: запускается много итераций (циклов), которые сменяют друг друга. Бывает так, что в начале процесса оптимизации нужно использовать одну вспомогательную функцию, а в ходе него – другую. Проблема в том, что заранее этого знать нельзя, а пытаться вручную подобрать, в каком порядке использовать вспомогательные функции, нецелесообразно. То, к чему стремятся программисты, – однократный запуск алгоритма и получение результата за минимально возможное время. Для этого Арина Буздалова предложила использовать машинное многокритериальное обучение с подкреплением для того, чтобы автоматически выбирать вспомогательные функции во время процесса оптимизации. То есть после запуска алгоритм обучается тому, какой критерий использовать.
За свою статью и представление результатов в докладе Арина Буздалова удостоилась третьего места. Успех она объясняет накопленным опытом участия как в GECCO, так и во многих других конференциях, которые девушка посещает с 2012 года.
«По многим показателям статья была подготовлена качественно, и это отметили рецензенты, – делится она. – Похвалили не только содержание, но и язык статьи, отметив, что ее легко читать. Также коллеги заметили, что значительный объем информации удалось поместить в небольшую по размерам статью, при этом доступность для понимания сохранилась. К тому же сам метод достаточно интересен и, как мне кажется, попал в существующий тренд. Сейчас очень популярна тема автонастройки алгоритмов, автоматического подбора параметров для алгоритмов или их автоматический выбор для решения задачи».
Уже готовящийся к защите аспирант Даниил Чивилихин на GECCO отправил работу, которая не напрямую, но косвенно связана с темой его диссертации. Он занимается алгоритмами построения различных конечно-автоматных моделей.
«Допустим, у нас есть примеры поведения некой программы, которую мы хотим построить, и есть некоторые темпоральные свойства программы, которым она должна удовлетворять, – рассказывает аспирант. – Я разрабатываю алгоритм, который по вышеназванным характеристикам может построить конечно-автоматную модель. В ходе написания диссертации я задумался об обратной задаче: а можно ли по готовой программе понять, каким темпоральным свойствам она удовлетворяет. Мне нужно было понять это для тестирования своего собственного метода, однако этот подход может иметь и другие применения».
Так, Даниил Чивилихин предполагает, что результат его исследований можно использовать в регрессионном тестировании. Оно проводится для проверки программ при внесении в них каких-либо изменений. Работа аспиранта, сделанная совместно со студентом третьего курса Ильей Ивановым, заняла второе место в студенческой секции GECCO. Победители из Университета ИТМО, обошедшие молодых коллег из Японии, США, Чехии, Испании, Австралии, Германии, Мексики и других стран, участвующих в конференции, получили дипломы и денежное вознаграждение. Примечательно, что для вуза это не первый успех на студенческой секции: в прошлом году звания лучшей работы удостоился студент кафедры компьютерных технологий Игорь Бужинский.
Арина Буздалова и Даниил Чивилихин уверены, что участие в конференциях необходимо, поскольку в стремительно развивающемся мире Computer Science конференции – единственный способ быть в курсе последних изменений в этой области. На них можно заявить о себе, поделиться результатами своей работы перед профессиональным сообществом. Для обоих аспирантов, которые свою дальнейшую жизнь связывают именно с наукой, это очень важно.
«На конференции включается немного другой режим сознания, в чем-то даже творческий: слушаешь доклад, а в голове возникают идеи. Иногда они связаны с докладом, а иногда доклад косвенно подталкивает к каким-то размышлениям. На GECCO-2015 я уже придумала несколько направлений, над которыми, возможно, буду работать после конференции», – резюмирует Арина Буздалова.
Ульяна Малышева,
Редакция новостного портала Университета ИТМО
