Zmień rozmiar czcionki
Wersje kontrastowe
mODa 10 - Advances in Model-Oriented Design and Analysis
This book collects the proceedings of the 10th Workshop on Model-Oriented Design and Analysis (mODa). A model-oriented view on the design of experiments, which is the unifying theme of all mODa meetings, assumes some knowledge of the form of the data-generating process and naturally leads to the so-called optimum experimental design. Its theory and practice have since become important in many scientific and technological fields, ranging from optimal designs for dynamic models in pharmacological research, to designs for industrial experimentation, to designs for simulation experiments in environmental risk management, to name but a few. The methodology has become even more important in recent years because of the increased speed of scientific developments, the complexity of the systems currently under investigation and the mounting pressure on businesses, industries and scientific researchers to reduce product and process development times. This increased competition requires ever increasing efficiency in experimentation, thus necessitating new statistical designs. This book presents a rich collection of carefully selected contributions ranging from statistical methodology to emerging applications. It primarily aims to provide an overview of recent advances and challenges in the field, especially in the context of new formulations, methods and state-of-the-art algorithms. The topics included in this volume will be of interest to all scientists and engineers and statisticians who conduct experiments.
249 p., ISBN: 978-3-319-00217-0, Springer, 2013
Sieci neuronowe w inżynierii biomedycznej
Więcej
778 s., ISBN 978-83-7837-024-6, EXIT 2013
Algorytmy ewolucyjne z mutacją stabilną
Exit, 2013 ISBN 978-83-7837-020-8 218 s.
Programowanie współbieżne. Systemy czasu rzeczywistego
Coraz niższe ceny i powszechna dostępność sprzętu komputerowego o architekturze wieloprocesorowej powodują, że umiejętność projektowania i budowania aplikacji przetwarzających informacje współbieżnie staje się wręcz niezbędna każdemu zawodowemu programiście. W większości współczesnych języków programowania bezpośrednio zaimplementowano metody tworzenia zadań wykonywanych równolegle oraz wysokopoziomowe mechanizmy komunikacji i synchronizacji procesów. Tworzenie efektywnych aplikacji współbieżnych wciąż jednak wymaga dużej, specjalistycznej wiedzy dotyczącej systemów operacyjnych oraz programowania nisko- i wysokopoziomowego, o czym przekonało się wielu studentów kierunków informatycznych i profesjonalnych programistów. Na szczęście teraz wszyscy mogą sięgnąć po książkę "Programowanie współbieżne. Systemy czasu rzeczywistego". Pomoże ona uniknąć wielu typowych błędów związanych z tworzeniem aplikacji współbieżnych i pokaże, jak rozwiązywać problemy specyficzne dla tej dziedziny. Lektura ułatwi też zdobycie praktycznej umiejętności projektowania architektury niezawodnego współbieżnego oprogramowania, a także przybliży wiedzę na temat mechanizmów i metod wykorzystywanych przy tworzeniu systemów równoległych czasu rzeczywistego.
Helion, 2013
ISBN (druk): 978-83-246-4302-8, 9788324643028
ISBN (ebook): 978-83-246-6822-9, 9788324668229
Optimal Sensor Network Scheduling in Identification of Distributed Parameter Systems
Features
Brief summary
Sensor networks have recently come into prominence because they hold the potential to revolutionize a wide spectrum of both civilian and military applications. An ingenious characteristic of sensor networks is the distributed nature of data acquisition. Therefore they seem to be ideally prepared for the task of monitoring processes with spatio-temporal dynamics which constitute one of most general and important classes of systems in modelling of the real-world phenomena. It is clear that careful deployment and activation of sensor nodes are critical for collecting the most valuable information from the observed environment. Optimal Sensor Network Scheduling in Identification of Distributed Parameter Systems discusses the characteristic features of the sensor scheduling problem, analyzes classical and recent approaches, and proposes a wide range of original solutions, especially dedicated for networks with mobile and scanning nodes. Both researchers and practitioners will find the case studies, the proposed algorithms, and the numerical examples to be invaluable.
Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, 2012
Lecture Notes in Control and Information Sciences, Volume 425
ISBN 978-3-642-28229-4
DOI: 10.1007/978-3-642-28230-0
Analysis and Control of Multi-dimensional (nD) Spatio-temporal Systems with Non-causal Spatial Variables
Tematyka pracy dotyczy analizy stabilności i syntezy sterowania liniowych procesów powtarzalnych (ang. Linear Repetitive Processes, LRP), a także iteracyjnego sterowania z uczeniem (ang. Iterative Learning Control, ILC). Liniowe procesy powtarzalne mogą być rozpatrywane jako podklasa układów 2D, tj. takich gdzie istnieją dwa niezależne kierunki przesyłania informacji, a wszystkie funkcje są funkcjami dwóch zmiennych. W przypadku procesów powtarzalnych, są to kierunek z pasa (iteracji) na pas i wzdłuż pasa (iteracji). Procesy powtarzalne opisują zjawiska występujące w przyrodzie i technice, które mają naturę powtarzalną, tzn. taką, w której dana czynność powtarza się wielokrotnie. Aparat liniowych procesów powtarzalnych jest z powodzeniem używany do opisu wielu procesów fizycznych i przemysłowych (wydobywanie węgla, walcowanie metalu), do sterowania przepływem danych w sieci internet i metod algorytmicznych (iteracyjne sterowanie z uczeniem) dla potrzeb np. robotyki. W odróżnieniu od układów klasycznych (1D), w układach 2D matematyczna definicja przyczynowości jest bardziej skomplikowana. Najsilniejsza jej forma, tzw. przyczynowość w prawej górnej ćwiartce traktuje obie zmienne tak jakby miały charakter czasowy. Jako, że przeważnie tylko jedna zmienna ma charakter czasowy ta forma przyczynowości nie jest niezbędna. Dzieje się tak w przypadkach układów opisanych układami równań różniczkowych o pochodnych cząstkowych, czyli o parametrach rozłożonych. Układy takie można traktować jako systemy z dynamiką czasoprzestrzenną i znajdują one wiele zastosowań w modelowaniu zjawisk fizycznych spotykanych w technice, jak równania falowe, przewodnictwa cieplnego, czy też równania Lagrange'a. Okazuje się, że dyskretyzacja za pomocą metody skończonych różnic prowadzi do układów o charakterze procesu powtarzalnego, lecz niespełniającego wymogu przyczynowości, choć należy tu dodać, że rekurencyjność jest zachowana. Jest to związane z faktem, że dynamika układu w danej próbie, pasie czy iteracji nie zależy tylko od jednego punktu z iteracji poprzedniej, jak to jest w klasycznych procesach powtarzalnych, a od pewnego skończonego okna punktów. Procesy takie zostały nazwane pseudofalowymi. W wypadku, gdy okno to pokrywa się z całym pasem, mamy do czynienia z procesem z efektem "wygładzania". Procesy takie znajdują również samoistne zastosowania, nie tylko jako efekt dyskretyzacji układów o parametrach rozłożonych, np. w sterowaniu napędami dysków twardych lub w sterowaniu robotami. W książce dokonano nowego opracowania syntezy sterowania dla klasycznych procesów powtarzalnych. Powstały one w wyniku wprowadzenie nowych praw sterowania o strukturze procesu pseudofalowego i z "wygładzaniem". Nowe prawa sterowania umożliwiają efektywniejsze sterowanie procesami powtarzalnymi w stosunku do klasycznego prawa sterowania (dotychczas stosowanego), gdzie informacja była pobierana tylko z jednego poprzedniego wyliczonego punktu. Zastosowanie nowych praw umożliwia znalezienie odpowiedniego sygnału sterowania, który pozwala na stabilizację procesu, w wielu wypadkach, gdy nie jest to możliwe stosując klasyczne prawa sterowania. W pracy dokonano także analizy stabilności i syntezy sterowania(z uwzględnieniem niepewności) dla procesów powtarzalnych pseudofalowych i z "wygładzaniem" (2D) oraz procesów planarnych (3D). Dokonano również opracowania metody iteracyjnego sterowania z uczeniem dla klas układów o dynamice czasoprzestrzennej. W pracy wykorzystane zostały metody liniowych nierówności macierzowych (ang. Linear Matrix Inequalities, LMI) mające wiele zalet w przypadku układów wielowymiarowych (nD) oraz narzędzia umożliwiające rozwiązywanie tak postawionych zadań np. w środowiskuMatlab i Scilab.
University of Zielona Góra Press, 2012 ISBN: 978-83-7842-013-2
Self-organising Agent Communities for Autonomic Computing
W powyższej pracy przedstawione zostało nowatorskie podejście do sterowania rozproszonymi systemami informatycznymi opartymi na architekturze Cloud Computing. Zaprezentowane rozwiązanie oparte jest na zastosowaniu systemów wieloagentowych w których każdy z indywidualnych elementów (agent) jest autonomiczna jednostka systemu posiadająca zdolność do podejmowania samodzielnych decyzji. Dzięki tej charakterystyce sterowanie systemem jest w pełni rozproszone, a co za tym idzie, system charakteryzuje sie wysoka skalowalnością, odpornością na uszkodzenia oraz zdolnością do szybkiej adaptacji w zmiennym środowisku. Aby zweryfikować możliwość osiągnięcia tak wysoce wymaganych cech w architekturach Cloud, stworzony został model systemu autonomicznego na bazie którego zaproponowany został mechanizm samoorganizacji umożliwiający lokalnie komunikującym się agentom sterowanie określonym systemem. Wydajność zaproponowanego rozwiązania została zweryfikowana na podstawie zaprezentowanych eksperymentów. Ich analiza wykazała istnienie samoorganizujących sie struktur (tzw. społeczności agentowych), które odegrały decydującą role w stabilizacji działania oraz w osiągnięciu wysokiej wydajności symulowanego systemu Cloud. Na bazie osiągniętych rezultatów, w końcowej części książki zawarte zostały ogólne zasady inżynierii systemów autonomicznych cechujących się zdolnością do samoorganizacji. Przedstawiona praca jest podzielona na szereg rozdziałów wprowadzających czytelnika w problematykę sterowania współczesnymi systemami informatycznymi. W pierwszym rozdziale przedstawiona została architektura nowoczesnych systemów opartych na architekturze Cloud oraz problemy związane z ich wydajna administracja. Na końcu rozdziału zaprezentowana jest główna teza pracy oraz wyjaśniony sposób podejścia do badanego problemu. W rozdziale drugim przedstawiono charakterystykę systemów złożonych (których przykładem jest omawiany w książce system Cloud) oraz wynikające z tego problemy nad ich sterowaniem. Przegląd istniejących modeli studiujących zachowanie systemów tej klasy jest zawarty w rozdziale trzecim. Rozdział czwarty przedstawia nowatorski model systemu Cloud oparty na architekturze systemu wieloagentowego. Omawiany model składa się z wielu autonomicznie działających elementów (tzw. agentów) których zadaniem jest sterowanie serwerami współtworzącymi system Cloud. W dalszej części tego rozdziału przedstawione są nowatorskie algorytmy decyzyjne mające za zadanie skoordynować funkcjonowanie autonomicznych elementów systemu. Wydajność zaprezentowanego modelu jest zweryfikowana w trzech następnych rozdziałach. W rozdziale piątym przeprowadzone są eksperymenty testujące zdolność systemu do balansowania obciążeniem serwerów Cloud. W rozdziale szóstym przedstawione są rezultaty eksperymentów weryfikujących zdolność systemu do adaptacji oferowanych usług do preferencji użytkowników systemu. Rezultaty testujące zdolność systemu do optymalizacji zużytej energii zawarte są w rozdziale siódmym. Natomiast, w rozdziale ósmym przedstawiono ogólne zasady inżynierii systemów rozproszonych z budowanych z wielu autonomicznych elementów. Ostatni rozdział zawiera podsumowanie pracy, wnioski z osiągniętych rezultatów oraz dalsze kierunki rozwoju pracy.
University of Zielona Góra Press, 2012 ISBN: 978-83-7842-012-5
