|
|
Automatic scheduling, execution and monitoring of computational workflows on distributed systems
Jaroš, Marta ; Corbalan Gonzales, Julita (referee) ; Martinovič, Jan (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Rutinní automatizované vykonávání složitých výpočetních procesů, tzv. workflows, se stalo naprosto klíčovým pro dosažení vysoké produktivity v různých oblastech vědy a výzkumu. Výpočetní workflows se v posledních několika letech staly důležitou abstrakcí mnoha reálných procesů a jevů, jako např. digitálních dvojčat, personalizované medicíny či na simulaci založené vědě obecně. Vykonání workflow lze vnímat jako orchestraci mnoha úloh s různými výpočetními požadavky a vzájemnými závislostmi. Vzhledem k výpočetní složitosti reálných workflows je jejich provádění možné pouze na výpočetních klastrech nebo v cloudu, kde hraje efektivní plánování a optimalizace provedení workflows klíčovou roli. Hlavním cílem této práce je umožnit automatizované a spolehlivé vykonání výpočetních workflows. Tyto workflows se často skládají z distribuovaných úloh, které jsou schopny běžet na několika výpočetních prostředcích najednou, dokonce umožňují toto množství měnit. Anglicky se tyto úlohy nazývají moldable tasks. Množství přiřazených prostředků ovlivňuje jak dobu vykonání workflow, tak i cenu výpočtu, ovšem ne stejnou měrou díky rozdílné výpočetní efektivitě. Proto tato práce zkoumá různé přístupy k plánování a optimalizaci vykonání workflows, převážně se zabývá optimalizačními technikami založenými na genetických algoritmech. Práce představuje tři optimalizační přístupy zkoumající dynamicky i staticky přidělované výpočetních zdroje. V procesu optimalizace hraje důležitou roli výkonnostní databáze, která je průběžně vytvářena a jejíž úlohou je uchovávat paralelní škálování prováděných úloh při různých vstupech. Řídkost a neúplnost výkonnostní databáze je řešena různými interpolačními metodami. Navrhované přístupy vykazují lepší využití výpočetních prostředků a umožňují prioritizaci různých optimalizačních kritérií, např. doby provádění workflow či ceny výpočtu. Finální implementace byla experimentálně ověřena na reálných workflows vykonávaných na klastrech v národním superpočítačovém centru IT4Innovations. Tato práce rovněž představuje návrh a implementaci komplexního systému pro automatické plánování, vykonávání a monitorování workflows na výpočetních klastrech. Systém rovněž disponuje dalšími funkcemi jako jsou účtování, reportování či odolnost vůči chybám. Tento systém, zvaný k-Dispatch, byl úspěšně komercializován v oblasti ultrazvukové neurostimulace a je nabízen společností Brainbox, Ltd.
|
|
|
Application of genetic algorithms for optimisation of agricultural machinery operation in precision farming systems
BUMBÁLEK, Roman
Metaheuristic methods, inspired by physical, biological, chemical, semantic and social phenomena, are used to optimise problems with a large number of possible solutions in a wide range of fields, including agriculture, with a significant part of evolutionary computation, of which genetic algorithms are mainly used for precision agriculture. This paper deals with their implementation in the context of the problem of planning the routes of agricultural machines with the aim of reducing the length of the trajectory of movement both on the headlands and in the inner part of the plot. The developed algorithm consists of several parts, where first the coordinates of the partial routes are calculated and then genetic algorithms are applied to optimise the rotation of the im-plements on the headlands through a suitable combination of their passes with respect to the input parameters, including the turning radius and the tool sweep. The quality of the results obtained is influenced by many factors, such as the size of the population, the number of generations or the type of selection chosen, with better solutions being generated as the number of chromosomes in the population and generations increases, allowing a reduction of more than 37 % in the distance travelled when turning on he-adlands, which can directly translate into savings in working time, fuel and reduced soil compaction.
|
|
|
Utilization of artificial intelligence in vibrodiagnostics
Dočekalová, Petra ; Huzlík, Rostislav (referee) ; Zuth, Daniel (advisor)
The diploma thesis deals with machine learning, expert systems, fuzzy logic, genetic algorithms, neural networks and chaos theory, which fall into the category of artificial intelligence. The aim of this work is to describe and implement three different classification methods, according to which the data set will be processed. The GNU Octave software environment was chosen for the data application for licensing reasons. Further evaluate the success of data classification, including visualization. Three different classification methods are used for comparison, so that we can compare the processed data with each other.
|
|
|
Diffusion Evolutionary Algorithm
Mészáros, István ; Pospíchal, Petr (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
There are new trends in artificial intelligence nowadays. Methods known as evolutionary algorithms are one of them. These algorithms allow us to design and optimize systems using computers. One of the variants of evolutionary algorithms is the diffusion evolutionary algorithm. This type of algorithms is able to run in parallel, and besides that it brings many positive features. The question is under what conditions the diffusion variant of evolutionary algorithms can effectively be used. Is it possible to use for planning systems and for problem optimization? Why are they more favorable than other types of evolutionary algorithms? This work tries to answer these questions and explain the behavior of these algorithms.
|
|
|
Optimization of concrete structures using stochastic optimization methods
Slowik, Ondřej ; Pukl,, Radomír (referee) ; Novák, Drahomír (advisor)
The thesis focuses the reader on the sense of optimization and its importance for civil engineering. It outlines the principles used by some optimization methods and discusses the possibility of combination of any type of methods LHS with other optimization method. The result is a new type of optimization method named Nested LHS described in the text of the third chapter. The fifth chapter applies some of the lessons learned to solve practical optimization problem - reinforced concrete bridge solved by nonlinear finite element analysis using pseudostochastic optimization method LHS mean.
|
|
|
Image registration of ultrasound sequences using evolutionary algorithms
Hnízdilová, Bohdana ; Odstrčilík, Jan (referee) ; Mézl, Martin (advisor)
This master´s thesis deals with the registration of ultrasound sequences using evolutionary algorithms. The theoretical part of the thesis describes the process of image registration and its optimalization using genetic and metaheuristic algorithms. The thesis also presents problems that may occur during the registration of ultrasonographic images and various approaches to their registration. In the practical part of the work, several optimization methods for the registration of a number of sequences were implemented and compared.
|
|
| |
|
| |
|
|
Intelligent Web Work Planner
Kmeť, Miroslav ; Vrábel, Lukáš (referee) ; Čermák, Martin (advisor)
This thesis describes basic principles governing the use of evolutionary algorithms. Thesis deals with the usage of the evolutionary algorithms for scheduling the work between group of employees. Genetic algorithms, which represents intelligent stochastic optimization techniques based on the mechanism of natural selection and genetics are mainly used to solve this problem. Each solution is represented as an individual in population and only the most adapted ones are selected for the process of reproduction.
|
|
|
Optimization of network position prediction
Pospíšil, Petr ; Pfeifer, Václav (referee) ; Burget, Radim (advisor)
This work is about position prediction in network, it is focused to find Landmark closest to the Host in the network (with lowest distance vector). The algorithm is based on GNP system. In terms of GNP system simulation was selected method for mathematical part of position prediction. The method was Simplex Downhill. The designed algorithm was implemented in Java. In the first step chose Host continent by meassuring the distance vector. In next step is selected nearest part in the continent. In conclusion estimate Host its position and then closest Landmark. Results from this work is important for designing TTP protocol. The verdict is that the GNP can be used for TTP, but Landmarks must be located in uniform density.
|
guest ::
