|
|
Optimization of Wireless Networks Infrastructure Using Artificial Intelligence Methods
Šeda, Pavel ; Assoc. Prof. Sergey Andreev, D.Sci. (Tech.) (oponent) ; Araniti, Giuseppe (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
The dissertation is focused on optimization of network infrastructures using artificial intelligence algorithms. The growing requirements for network traffic in 5G+ networks require decisive modifications to the network infrastructures. The main aim of this dissertation is to design an optimization model and algorithms for selecting suitable locations for the base station deployment. The proposed optimization model reflects the essential requirements of wireless coverage in today's networks, such as the required capacity (base stations and end-users), existing infrastructure, interference between base stations, or coverage range. Since the model represents an exponential problem that is not possible to solve for larger instances exactly in the available time, it was essential to apply artificial intelligence methods. For the computation the heuristic algorithms were selected and implemented, these are discussed in detail in the dissertation text. The proposed optimization models and algorithms are subsequently verified using suitable simulations for urban, suburban, or rural areas. The practical use of the proposed solution is considered as an additional module to existing tools, recommending the locations to deploy new base stations when the network parameters change (e.g., higher capacity requirements in certain areas), serving as a basis for further practical verification. To conclude, the main contributions are in the design of models extending classical covering problems together with the implementation using modified heuristic algorithms. Including their subsequent verification at instances with hundreds of thousands of nodes and their publication in impact journals and at international conferences.
|
|
|
Optimization of Wireless Networks Infrastructure Using Artificial Intelligence Methods
Šeda, Pavel ; Assoc. Prof. Sergey Andreev, D.Sci. (Tech.) (oponent) ; Araniti, Giuseppe (oponent) ; Hošek, Jiří (vedoucí práce)
The dissertation is focused on optimization of network infrastructures using artificial intelligence algorithms. The growing requirements for network traffic in 5G+ networks require decisive modifications to the network infrastructures. The main aim of this dissertation is to design an optimization model and algorithms for selecting suitable locations for the base station deployment. The proposed optimization model reflects the essential requirements of wireless coverage in today's networks, such as the required capacity (base stations and end-users), existing infrastructure, interference between base stations, or coverage range. Since the model represents an exponential problem that is not possible to solve for larger instances exactly in the available time, it was essential to apply artificial intelligence methods. For the computation the heuristic algorithms were selected and implemented, these are discussed in detail in the dissertation text. The proposed optimization models and algorithms are subsequently verified using suitable simulations for urban, suburban, or rural areas. The practical use of the proposed solution is considered as an additional module to existing tools, recommending the locations to deploy new base stations when the network parameters change (e.g., higher capacity requirements in certain areas), serving as a basis for further practical verification. To conclude, the main contributions are in the design of models extending classical covering problems together with the implementation using modified heuristic algorithms. Including their subsequent verification at instances with hundreds of thousands of nodes and their publication in impact journals and at international conferences.
|
|
|
The Optimisation Of Large Scale Logical Circuits
Seda, Pavel
In the phase of designing the logical circuits, it is essential to minimise the number of elements because it leads to the more reliable, more secure, and cheaper solution. For the logical functions with less than 4 variables, the Karnaugh maps are suitable. However, in practice, we encounter usually a much more complex function, in those cases, we could apply Boolean algebra laws directly or use the Quine-McCluskey method, which is based on their systematic use. Unfortunately, this method does not usually provide a minimal form of logical function for really large scale logical functions, and in a result may be redundant expressions. For that reason, we show that we could apply an additional phase which leads to the set covering problem which needs to cover all the inputs by the obtained outputs. Since this problem is N P-hard, it is necessary to use heuristic methods, such as simulated annealing.
|
|
|
Řešení optimalizačních úloh inspirované živými organismy
Popek, Miloš ; Peringer, Petr (oponent) ; Martinek, David (vedoucí práce)
S řešením optimalizačních problémů se setkáváme v každodenním životě, kdy se snažíme zadané úkony provést nejlepším možným způsobem. Ant Colony Optimization je algoritmus inspirovaný chováním mravenců při hledání potravy. Ant Colony Optimization se úspěšně používá na optimalizační úlohy, na které by nebylo možné klasické optimalizační metody použít. Genetický algoritmus je inspirován přenosem genetické informace při křížení. Stejně jako ACO algoritmus se používá pro řešení optimalizačních úloh. Výsledkem mé diplomové práce je vytvořený simulátor pro řešení zvolených optimalizačních úloh pomocí ACO algoritmu a GA a porovnání dosažených výsledků na implementovaných úlohách.
|
|
|
Optimální rozmístění státem poskytovaných auditních služeb v rámci Moravskoslezského kraje
Janiczková, Lucie ; Jablonský, Josef (vedoucí práce) ; Fábry, Jan (oponent)
Obce České republiky nakládají se svým rozpočtem, který je mimo jiné tvořen poskytnutými dotacemi od kraje, státu, Evropské unie či jiné organizace. Jak ale obce hospodaří s tímto rozpočtem, v současné době nikdo nekontroluje. V budoucnu by bylo tedy vhodné zavést jakýsi externí dohled, který by nad výdaji vedl kontrolu. Zavést auditní servis pro každou obec by bylo finančně nereálné. Nabízí se proto poskytnutí státní auditní služby pouze v některých obcích, které by tuto službu sdílely s ostatními, a to vždy v rámci jednoho kraje. Rozmístění těchto auditních center a přiřazení konkrétních obcí vedou na řešení lineárního problému spadající do třídy pokrývacích úloh. Vytvoření auditních center je v práci pouze ilustrativní, na obdobném principu by mohlo být postaveno využití více sdílených státních služeb.
|
|
|
Logické úlohy a hlavolamy jako optimalizační problémy
Lukesová, Kristýna ; Chýna, Vladislav (vedoucí práce) ; Šindelářová, Irena (oponent)
V této práci aplikuji klasické optimalizační problémy, jako jsou například přiřazovací nebo pokrývací problém, na logické hádanky či hlavolamy. Matematický model, popis a typický příklad ke každému v práci použitému optimalizačnímu problému je vypsán v první části práce. Druhá část práce obsahuje aplikaci těchto modelů na samotné logické úlohy, příkladem budiž Sudoku či Einsteinův hlavolam. Hádanky jsou rozděleny na jednodušší a složitější. Ke každé z nich je vždy uvedeno její zadání, zdroj a popsán způsob řešení. K výpočtům příkladů jsem použila Lingo nebo MS Excel, popřípadě obojí. Cílem práce je ukázat možnost řešit logické hádanky a hlavolamy za použití optimalizačních problémů a tím jen potvrdit široké možnosti využití těchto modelů. Řešené příklady mohou posloužit jako zpestření či objasnění učiva.
|
host ::
RSS.