В предыдущем посте я представлял схему имитационного моделирования для оптимизации распределения ресурсов в условиях неопределенности. В этой статье покажу приложение, которое я написал для решение этой задачи.

Данная программа предназначена для решения задач оптимизации распределения ресурсов при неполной информации с применением методов имитационного моделирования.

Ограничений на количество ресурсов и пунктов назначения теоретически нет, так как программа работает с динамической памятью. Реальный предел зависит от количества памяти и операционной системы.

Кроме того, в программе реализовано:

1. Сохранение и загрузка задач во внешний файл.
2. Каждый эффект от вложения определенного количества ресурса в определенный пункт может быть как статическим так и случайной величиной, лежащей в определенном диапазоне и распределенной по выбранному закону распределения.
3. Использование 5 различных законов распределения:

• Равномерный
• Нормальный
• Экспоненциальный
• Вид возрастающего треугольника
• Вид убывающего треугольника

1. Тестирование датчиков случайных чисел на тождественность теоретического закона ‑ эмпирическому, по критерию Колмогорова
2. Проведение имитационного моделирования задачи с неполной информацией, при этом реализован вывод следующих данных:

• График плотности распределения значений эффективности за последний этап итераций
• График функции распределения значений эффективности за последний этап итераций
• Оценка соответствия полученного распределения эффективностей нормальному закону,  по критерию Колмогорова
• Вывод среднего значения эффективности за последний этап итераций
• Вывод среднеквадратического отклонения от среднего за последний этап итераций
• Вывод моды за последний этап итераций
• Построение доверительного интервала
• Вычисление вероятности попадания в доверительный интервал
• Вывод уникальных,  перспективных вариантов решения задачи, попадающих в доверительный интервал
• Построение графика стремления к устойчивому состоянию и указания 5% и 2% коридора
• Проверка неравенства Чебышева и вычисления необходимого числа итераций от допустимой ошибки

Программа имеет не сложный, но в то же время достаточно функциональный и удобный в применении интерфейс, позволяющий выполнять достаточно много операций для исследования и анализа результатов решения.

Читать далее

Классификация данных позволяет определить к какому классу относятся новые данные на обучающей выборке.

Классификация данных на основе обучающей выборки работает следующим образом. Есть несколько выборок данных, каждое значение может иметь несколько параметров и, таким образом, описывать точку в пространстве. Каждое значение эксперт (учитель) относит к одному из классов вручную. Такое обучение выборки позволяет потом новые данные автоматически классифицировать и определять степень отношения к тому или иному классу.

В созданной мной тестовом приложении классификации данных происходит на основе непараметрической оценки плотности распределения Розенблатта-Парзена. Исходными данными являются генерируемые выборки в трехмерном пространстве. Выборки генерируются по следующим параметрам: центральная точка, распределение (фактически вытянутость) и дисперсия по трем координатам.

Читать далее

Эта статья об управлении параметрами чтения чтекстов в Delphi функциями SpeechAPI.

Надеюсь, что вы прочитали первую часть SpeechAPI в Delphi и статью MSAgent и SpeechAPI, поэтому перейду непосредственно к способу управления параметрами чтения. Я опишу общий способ управления, а затем рассмотрим разницу управления параметрами речи при чтении методом Speak у MSAgent и чтением функциями API напрямую.

Теги

Как пишут в буржуйской офицальной документации к Microsoft Speech API: SAPI поддерживает изменения речевого вывода через специальные теги,вставляемые в читаемую текстовую строку. Эти теги помогают изменять параметры голосового движка для улучшения трансляции текста в речь. Поддерживает теги не только речевые движки, но и MSAgent. Теги — это основной способ управления голосовыми возможностями речевого синтезатора. Например: \spd=100\ — этот тег изменяет скорость речи на значение равное 100. Вот некоторые правила синтаксиса для речевых тегов:

• Все теги начинаются и заканчиваются символом наклонной черты влево (\).
• Отдельный бэкслэш не допускается в пределах тэга. Чтобы включить бэкслэш в текстовый параметр тэга, используйте двойную наклонную черту влево (\\).
• Теги воспринимаются без учета регистра. Например, \Spd=100\ — тот же самый что и \SPD=100\.
  
• Теги пробеловосприимчивы, то есть не допускают в себе лишних пробелов. Например, \Rst\ — не тот же самый что и \ Rst \

В этой статье мы познакомимся с программированием речи в Delphi. Хотите чтобы Delphi заговорил — читайте эту страницу!

Нудеюсь, что вы уже установили пакет функций Speech API и хотя бы один речевой движок. Речевые движки — это те модули, которые синтезируют речь. Для доступа к ним нужно использовать специальные функции, которые описаны в наборе функций Speech API. Поэтому для того, чтобы написать минимальную программу умеющую говорить, нужны эти два компонента. Сначала мы попробуем написать как раз эту программу-минимум а потом заставим персонаж MS Agent заговорить. То есть постараемся совместить технологию MSAgent и SpeechAPI. Тогда агент станет еще более приятным.

Ну, а для того чтобы всем эти заняться нам потребуется полезный модулек speech.pas, в котором объявлены полезные константы, типы, функции и интрефейсы. Не забудьте подключить его в разделе uses главного модуля приложения.

Читать далее

Здесь я расскажу, то что знаю о технологии Microsoft Agent и Speech API. А в течении моего рассказа мы попробуем кое-что написать в Delphi! Естественно, это не будет суперполный рассказ, но, думаю, достаточный, чтобы начать использовать в приложениях Delphi технологию MS Agent и Speech API.

Итак, все что нам понадобиться можно найти в конец страницы. Для начала нужно иметь Microsoft Agent Control 2.0 и один или более персонажей.

MS Agent — это обычный активный элемент ActiveX. Этот компонент активно используется Microsoft в пакете MS Office. Да, MS Agent это та самая скрепка, кошка, собачка или кто там у вас… появляющаяся при загрузке приложений MS Office.

Если вы уже скачали и установили MS Agent v2.0, то приступим к установке его в среду Delphi, else goto page down.

Запустите Delphi, откройте меню Component и выберите Install ActiveX control… Попытайтесь найти в списке Microsoft Agent Control 2.0 (Version 2.0), если его там нет, то нажмите кнопку Add и найдите вручную файл Agentctl.dll. Теперь можно нажимать кнопку Install…

Читать далее