DS-Benchmark — прототип исследовательского бенчмарка теории Демпстера–Шейфера

---

RU

Статус

Прототип / активная исследовательская разработка.

О проекте

DS-Benchmark — исследовательский проект для сравнения реализаций теории Демпстера–Шейфера в единых сценариях: от генерации входных DASS-данных до запуска бенчмарков, профилирования и постобработки результатов.

Авторы и роли

• Основной разработчик: Егор Сергеевич Плеханов, студент магистратуры.
• Вторичный разработчик и научный руководитель: Владимир Андреевич Пархоменко, старший преподаватель.
• Аффилиация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», Институт компьютерных наук и кибербезопасности, Санкт-Петербург, Россия.

Отказ от ответственности

Репозиторий содержит исследовательский прототип. Программное обеспечение предоставляется «как есть» ("as is") без каких-либо явных или подразумеваемых гарантий, включая, но не ограничиваясь, гарантиями коммерческой пригодности, пригодности для конкретной цели и отсутствия нарушений прав. Авторы не несут ответственности за любые претензии, ущерб или иные последствия, возникшие при использовании программного обеспечения.

Что внутри

• Генерация тестовых DASS-наборов.
• Унифицированные адаптеры для нескольких библиотек.
• Единый runner для воспроизводимых запусков.
• Профилирование CPU/Memory/Line/Scalene.
• Стандартизированное хранение артефактов и результатов.
• Скрипты валидации и обработки отчетов.

Основной результат исследования

• Интерпретация результатов профилирования (RU) — ключевой итог проведенного исследования.

Структура проекта

• docs_pipeline_overview.md — подробное описание реализации пайплайна и архитектуры.
• src/generators/ — генерация и валидация DASS-данных.
• src/adapters/ — адаптерный слой библиотек.
• src/runners/ — запуск сценариев бенчмарка.
• src/profiling/ — профилировщики и управление артефактами.
• src/core/ — базовая реализация/ядро.
• data/ — входные данные и наборы сценариев.
• results/ — результаты бенчмарков, профилирования и постобработки.
• scripts/ — CLI-скрипты проекта.
• external/ — внешние библиотеки/зеркала для сравнения (вспомогательные компоненты).

Быстрый старт

pip install -r requirements.txt
python scripts/generate_test_data.py --help
python scripts/profile_benchmark.py --help

Лицензия

Проект распространяется под лицензией MIT. Полный текст лицензии находится в файле LICENSE.

---

EN

Status

Prototype / In active research.

About

DS-Benchmark is a research benchmarking project for Dempster–Shafer implementations, covering the full workflow: DASS input generation, benchmark execution, profiling, and result post-processing.

Authors and roles

• Main developer: Egor Sergeevich Plekhanov, master’s student.
• Secondary developer and supervisor: Vladimir Andreevich Parkhomenko, senior lecturer.
• Affiliation: Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Institute of Computer Science and Cybersecurity, Saint Petersburg, Russia.

Disclaimer

Disclaimer: This repository contains a research prototype. The software is provided "as is", without warranty of any kind, express or implied, including but not limited to the warranties of merchantability, fitness for a particular purpose, and noninfringement. The authors are not liable for any claim, damages, or other liability arising from the use of the software.

What is included

• DASS test data generation.
• Unified adapters for multiple libraries.
• Reproducible benchmark runner.
• CPU/Memory/Line/Scalene profiling.
• Standardized artifact/result storage.
• Validation and report-processing scripts.

Primary research outcome

• Profiling results interpretation (RU) — the main deliverable of this study.

Project structure

• docs_pipeline_overview.md — detailed implementation guide for pipeline and architecture.
• src/generators/ — DASS data generation and validation.
• src/adapters/ — adapter layer for libraries.
• src/runners/ — benchmark execution flows.
• src/profiling/ — profilers and artifact management.
• src/core/ — core implementation.
• data/ — input datasets and scenarios.
• results/ — benchmark/profiling/post-processing outputs.
• scripts/ — project CLI scripts.
• external/ — external libraries/mirrors used for comparison (supporting components).

Quick start

pip install -r requirements.txt
python scripts/generate_test_data.py --help
python scripts/profile_benchmark.py --help

License

This project is distributed under the MIT License. See LICENSE for the full text.