Narzędzia użytkownika

Narzędzia witryny


2018:krzywicki:start
DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU
INFORMATYKI, ELEKTRONIKI I TELEKOMUNIKACJI
AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE
zapraszają na
publiczą dyskusję nad rozprawą doktorską

mgr inż. Daniela Krzywickiego
Concurrent Execution Models for Agent-Based Computing Systems
Termin:8 listopada 2018 roku o godz. 11.00
Miejsce:Centrum Informatyki AGH, s. 1.20
pawilon D-17, ul. Kawiory 21, 30-059 Kraków
PROMOTOR:dr hab. inż. Marek Kisiel-Dorohinicki, prof. n. – Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie
PROMOTOR
POMOCNICZY:
dr inż. Roman Dębski – Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie
RECENZENCI:dr hab. inż. Ireneusz Czarnowski, prof. n. - Akademia Morska w Gdyni
dr hab. inż. Jarogniew Rykowski, prof. n. - Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać
w Czytelni Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30




Concurrent Execution Models for Agent-Based Computing Systems


mgr inż. Daniel Krzywicki


Promotor: dr hab. inż. Marek Kisiel-Dorohinicki, prof. n. (AGH)
Promotor pomocniczy: dr inż. Roman Dębski (AGH)
Dyscyplina: Informatyka


Systemy wieloagentowe (ang. Multi-Agent Systems, MAS) są podejściem do modelowania złożonych problemów, gdzie skomplikowane cechy systemu są wypadkową interakcji prostych elementów składowych (mówi się wówczas o emergentnych właściwościach). Tematyka niniejszej rozprawy dotyczy wymagających obliczeniowo systemów agentowych, w których liczba agentów jest bardzo duża, a oddziaływania między nimi są intensywne lub nietrywialne

Głównym przedmiotem niniejszej pracy jest współbieżność oddziaływań między agentami, rozumiana jako sposób, w jaki agenci postrzegają swoje oddziaływania oraz ich skutki. Sposób, w jaki zorganizowane są interakcje między agentami zwany jest w niniejszej pracy modelem współbieżnego wykonania.

Teza rozprawy:– Jako tezę niniejszej rozprawy doktorskiej autor przedstawia następujące twierdzenie:

Wybór modelu współbieżnego wykonania interakcji agentów wpływa istotnie na właściwości systemu agentowego, zarówno pod kątem zachowania algorytmu jak i efektywności obliczeń.

Aby móc porównywać rożne modele współbieżnego wykonania dla danego algorytmu, w ramach pracy wprowadzany jest formalizm pozwalający rozdzielić semantykę algorytmu agentowego od jego modelu wykonania. Kilka takich modeli wykonania zostaje opisanych, zrealizowanych i poddanych ocenie eksperymentalnej poprzez zastosowanie ich do problemów optymalizacyjnych.

Głównym wkładem niniejszej pracy jest ilościowe zademonstrowanie, w jaki sposób wybór modelu wykonania wpływa na zachowanie algorytmu, poza samą wydajnością. Ponadto, formalizm wprowadzony w tej pracy pomaga w oddzieleniu semantyki algorytmu od jego modelu wykonania, co umożliwia miarodajne porównanie alternatyw dla danego problemu.



Praca udostępniona publicznie

Concurrent Execution Models for Agent-Based Computing Systems

Recenzje

Recenzja - dr hab. inż. Jarogniew Rykowski, prof. n. - Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Recenzja - dr hab. inż. Ireneusz Czarnowski, prof. n. - Akademia Morska w Gdyni




Ważniejsze publikacje doktoranta:

  1. Daniel Krzywicki, Łukasz Faber, Roman Dębski: „Concurrent agent-based evolutionary computations as adaptive dataflows”. Concurrency and Computation: Practice and Experience 30, no. 22 (2018)
  2. Daniel Krzywicki, Wojciech Turek, Aleksander Byrski, Marek Kisiel-Dorohinicki: „Massively concurrent agent-based evolutionary computing” Journal of Computational Science, 2015
  3. Wojciech Turek, Jan Stypka, Daniel Krzywicki, Piotr Anielski, Kamil Pietak, Aleksander Byrski, Marek Kisiel-Dorohinicki: „Highly scalable Erlang framework for agent-based metaheuristic computing.” Journal of Computational Science, 2016
  4. Daniel Krzywicki, Aleksander Byrski, Marek Kisiel-Dorohinicki: „Computing agents for decision support systems” Future Generation Computer Systems, 2014.
  5. Jan Stypka, Piotr Anielski, Szymon Mentel, Daniel Krzywicki, Wojciech Turek, Aleksander Byrski, Marek Kisiel-Dorohinicki: „Parallel patterns for agent-based evolutionary computing” Computer Science, 2016
2018/krzywicki/start.txt · ostatnio zmienione: 2018/11/05 22:14 przez Daniel Krzywicki