|
|
Efficient Representations and Conversions of Planning Problems
Toropila, Daniel
Název práce Efektivní reprezentace a konverze plánovacích problémů Autor Daniel Toropila Katedra Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí disertační práce prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D. Abstrakt Efektivita všech typů plánovacích systému je silně závislá na formulaci vstupu, strukturu kterého musí plánovače využít, chtějí-li dosáhnout zvýšení své výpočet- ní efektivity. Z tohoto důvodu se reprezentace založená na stavových proměnných (SAS+ ) stala oblíbenou formou kódování vstupu mnoha moderních plánovačů. Jelikož ale většina plánovacích problémů je vyvíjena pomocí klasické reprezen- tace, vzniklo v nedávné minulosti několik technik jejího převodu do reprezen- tace SAS+ . Tyto techniky ale bohužel ignorují informace specifiké pro jedno- tlivé instance plánovacích problémů. Proto představujeme nový algoritmus pro konstrukci SAS+ , který naplno využívá informace o cíli i o iniciálním stavu, a pomocí obsáhlých vypočetních experimentů ukazujeme, že pro mnohé plánovací problémy nový algoritmus pomáhá zvýšit efektivitu jejich řešení. V poslední části práce poté prezentujeme přehled několika modelů splňování podmínek pro plánování, založených na kodóvání SAS+ , a také na...
|
|
|
Planning operations of space probes
Kolombo, Martin ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Toropila, Daniel (oponent)
Práce popisuje řešení komplikovaného rozvrhovacího problému z problematiky vesmírných misí. V práci je popsán problem rozvrhování operací na družici Mars Express Orbiter, který byl původně prezentován jako zadání soutěže vypsané Evropskou vesmírnou agenturou. Práce popisuje a srovnává dva různé přístupy řešení popsaného problému. Prvním řešením je speciálně pro daný problém vyvinutý rozvrhovač, který pracuje na principu přiřazování akcí do časových oken a využívá techniky lokálního prohledávání. Druhé řešení modeluje problém pomocí programování s omezujícími podmínkami (CP) a pro výpočet řešení používá SICStus Prolog. Oba přístupy jsou v závěru práce experimentálně ověřeny. U obou přístupů se podařilo vytvořit funkční řešení. Závěrem práce je, že obecnější přístup pomocí CP je i bez složité heuristiky schopný vytvořit velmi kvalitní rozvrhy, ale selhává pro malou podmnožinu vstupů. Specificky vyvinutý rozvrhovač je schopný díky lokálnímu prohledávání řešit větší velikost vstupu, ale produkované rozvrhy jsou méně kvalitní.
|
|
|
Efficient Representations and Conversions of Planning Problems
Toropila, Daniel ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; McCluskey, Thomas Leo (oponent) ; Pěchouček, Michal (oponent)
Název práce Efektivní reprezentace a konverze plánovacích problémů Autor Daniel Toropila Katedra Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí disertační práce prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D. Abstrakt Efektivita všech typů plánovacích systému je silně závislá na formulaci vstupu, strukturu kterého musí plánovače využít, chtějí-li dosáhnout zvýšení své výpočet- ní efektivity. Z tohoto důvodu se reprezentace založená na stavových proměnných (SAS+ ) stala oblíbenou formou kódování vstupu mnoha moderních plánovačů. Jelikož ale většina plánovacích problémů je vyvíjena pomocí klasické reprezen- tace, vzniklo v nedávné minulosti několik technik jejího převodu do reprezen- tace SAS+ . Tyto techniky ale bohužel ignorují informace specifiké pro jedno- tlivé instance plánovacích problémů. Proto představujeme nový algoritmus pro konstrukci SAS+ , který naplno využívá informace o cíli i o iniciálním stavu, a pomocí obsáhlých vypočetních experimentů ukazujeme, že pro mnohé plánovací problémy nový algoritmus pomáhá zvýšit efektivitu jejich řešení. V poslední části práce poté prezentujeme přehled několika modelů splňování podmínek pro plánování, založených na kodóvání SAS+ , a také na...
|
|
|
Efficient Representations and Conversions of Planning Problems
Toropila, Daniel
Název práce Efektivní reprezentace a konverze plánovacích problémů Autor Daniel Toropila Katedra Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí disertační práce prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D. Abstrakt Efektivita všech typů plánovacích systému je silně závislá na formulaci vstupu, strukturu kterého musí plánovače využít, chtějí-li dosáhnout zvýšení své výpočet- ní efektivity. Z tohoto důvodu se reprezentace založená na stavových proměnných (SAS+ ) stala oblíbenou formou kódování vstupu mnoha moderních plánovačů. Jelikož ale většina plánovacích problémů je vyvíjena pomocí klasické reprezen- tace, vzniklo v nedávné minulosti několik technik jejího převodu do reprezen- tace SAS+ . Tyto techniky ale bohužel ignorují informace specifiké pro jedno- tlivé instance plánovacích problémů. Proto představujeme nový algoritmus pro konstrukci SAS+ , který naplno využívá informace o cíli i o iniciálním stavu, a pomocí obsáhlých vypočetních experimentů ukazujeme, že pro mnohé plánovací problémy nový algoritmus pomáhá zvýšit efektivitu jejich řešení. V poslední části práce poté prezentujeme přehled několika modelů splňování podmínek pro plánování, založených na kodóvání SAS+ , a také na...
|
|
|
Monte Carlo Techniques in Planning
Trunda, Otakar ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Toropila, Daniel (oponent)
Algoritmus Monte Carlo Tree Search (MCTS) v nedávné době prokázal, že dokáže úspěšně řešit těžké problémy v oblasti optimalizace i v oblasti hraní her. Pomocí tohoto algoritmu byly vyřešeny i některé problémy, které dlouho vzdorovaly konvenčním technikám. V této práci zkoumáme možnosti aplikace MCTS v oblasti plánování a rozvrhování. Problém zkoumáme z teoretického pohledu a snažíme se identifikovat případné potíže při použití MCTS v této oblasti. Navrhujeme řešení těchto problémů pomocí úpravy algoritmu a pomocí předzpracování plánovací domény. Představujeme techniky které jsme pro tyto účely vyvinuli a integrujeme je do funkčního celku. Výsledný algoritmus specializujeme na konkrétní typ plánovacích problémů - plánování přepravy. Vzniklý plánovač experimentálně porovnáváme se současnými plánovacími systémy.
|
|
|
Vulnerability Reports Analysis and Management
Domány, Dušan ; Toropila, Daniel (vedoucí práce) ; Galgonek, Jakub (oponent)
Různé slabiny v softvérových produktech můžou často představovat značnou bezpečnostní hrozbu jestliže jsou objeveny nebezpečnými útočníky. Je proto důležité tyto slabiny identifikovat a ohlásit jejich existenci zodpovědným osobám dřív než jsou zneužity nebezpečnými subjekty. V průběhu posledního desetiletí počet bezpečnostních hlášení o objevených slabinách v různých softvérových produktech rapidně vzrostl. Stává se stále naročnejším zpracovávat všechny tyto hlášení manuálně. Tato práce rozebírá různé metody, které je možné použít pro automatizaci několika důležitých procesů při sbíraní reportů a jejich třídení. Reporty jsou analyzované různými způsoby, které zahrnují techniky text miningu, a výsledky této analýzy jsou aplikovány ve formě praktické implementace.
|
|
|
Real-time Recognition of Typed Letters
Hámorník, Juraj ; Toropila, Daniel (vedoucí práce) ; Jančík, Pavel (oponent)
Zariadenia Tablet PC sú v dnešnej dobe čoraz obľúbenejšie. Keďže ne- obsahujú hardwarovú klávesnicu, užívateľ do nich vkladá text dvomi hlavnými spôsobmi: virtuálnou klávesnicou, kde sú vkladané jednotlivé znaky postupne a analýzou rukou napísaného textu, kde sú vkladané celé slová. Nami vytvorená metóda kombinuje po znakoch zadávaného textu s analýzou rukou písaných zna- kov. Rukou napísaný znak, ktorý môže pozostávať viacerých ťahov je prevedený na sekvencie čísiel. Na základe týchto sekvencii a užívateľom naučených znakov vyhodnotíme napísaný znak. Keď sme porovnali vstavané metódy pre zadávanie textu na operačnom systéme Windows 8 zistili sme, že pre skúsenejších užívatelov a isté jazyky môže byť naša metóda prínosná.
|
|
|
Algorithms for Detection and Correction of Local Degradations in Digital Audio Signals
Kúdela, Jakub ; Toropila, Daniel (vedoucí práce) ; Petříček, Martin (oponent)
Názov: Algoritmy detekcie a korekcie lokálnych znehodnotení digitálneho audio signálu Autor: Jakub Kúdela E-mailová adresa autora: jakub.kudela@gmail.com Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Veducí práce: Mgr. Daniel Toropila E-mailová adresa vedúceho: daniel.toropila@mff.cuni.cz Abstrakt: Lokálne znehodnotenia audio signálu sú nespojitosti v záznamovej stope. Sú zapričinené charakterom nahrávacieho procesu alebo stárnutím či po- škodením záznamového média. V mnohých prípadoch sú tieto nespojitosti pri posluchu nežiadúce a tak existuje množstvo metód, ktoré si kladú za ciel' po- škodené nahrávky reštaurovat'. V úvode práca oboznámi čitatel'a s vybranými algoritmami pre detekciu a korekciu lokálnych znehodnotení v digitálnych audio signáloch. Jeden z predostretých algoritmov v práci je vlastnou aplikáciou ume- lých neurónových sietí na danú problematiku. Súčast'ou práce je implementácia vybraných algoritmov spolu s experimentami. Ciel'om experimentov je objektívne aj subjektívne porovnat' výkony vybraných algoritmov. V práci je navrhnutá me- tóda pre objektívne hodnotenie kvality detekcie a korekcie, ktorá, ako sa ukáže, do značnej miery odpovedá subjektívnemu hodnoteniu. Výsledky experimentov ukazujú, že...
|
|
|
Petrobras Planning Domain: PDDL Modeling and Solving
Hanes, Martin ; Toropila, Daniel (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Práce se zabývá doménou Petrobras definovanou pro soutěž ICKEPS 2012. Popisuje příklad těžkého problému, který stojí na hranici mezi rozvrhováním a plánováním. Popisuje state-of-art techniky moderní umělé inteligence, které byly vybrány pro tento účel. Dále práce provází čtenáře procesem modelování v doméně Petrobras v jazyce PDDL a vysvětluje výsledky získané existujícími nástroji používanými v rámci komunity zabývající se plánováním. V závěru exper- imentálně srovnává výsledky zvoleného přístupu a ostatních přístupů používaných v soutěži ICKEPS 2012, které poukazují na použitelnost existujících sekvenčních plánovacích systémů pouze na malé instance problémů z řešené domény.
|
|
|
Plánovací algoritmy a simulace plánu v logistické doméně
Štefan, Zdeněk ; Toropila, Daniel (vedoucí práce) ; Valla, Tomáš (oponent)
Bakalářská práce se zabývá porovnáním některých technik pro řešení plánování v logistické doméně. Její cílem je porovnání schopností těchto technik z umělé inteligence řešit zadaný problém z hlediska optimality nejen mezi sebou, ale i s plány navrženými lidmi. Protože ne všechny plánovače vrací paralelní plány, je potřeba tyto plány paralelizovat. Práce ukazuje, že některé algoritmy dosahují dobré výsledky ve srovnání s lidskými plány, bohužel však kvůli časové a paměťové náročnosti nemůžou být v dnešní době běžně používány pro řešení náročnějších úkolů.
|
host ::
RSS.