Doktoraty Wydziału IET

Ta strona jest tylko do odczytu. Możesz wyświetlić źródła tej strony ale nie możesz ich zmienić.
\\

^   **DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU**    \\    **INFORMATYKI, ELEKTRONIKI I TELEKOMUNIKACJI**    \\    **AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE**   ^^
|   zapraszają na    \\    publiczną dyskusję nad rozprawą doktorską    \\      \\   //mgr. inż. Łukasza Fabera//      \\                 ||
|  **Agent model based on stream processing in simulations and computational applications**  ||
^  Termin: |05 kwietnia 2019 roku o godz. 11:00  |
^  Miejsce:|Centrum Informatyki AGH, s. 1.20 \\ pawilon D-17, ul. Kawiory 21, 30-059 Kraków  |
^  **PROMOTOR:**|prof. dr hab. inż. Krzysztof Boryczko – Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie  |
^  **PROMOTOR POMOCNICZY:**|dr inż. Roman Dębski – Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie  |
^  ** RECENZENCI:**|dr hab. Joanna Kołodziej, prof. n. PK – Politechnika Krakowska  |
^  **            **|dr hab. inż. Paweł Czarnul, prof. n. PG – Politechnika Gdańska |
|  Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać \\ w Czytelni   Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30  ||


\\
----

\\

==== Agent model based on stream processing in simulations and computational applications ====
     
\\

//mgr inż. Łukasz Faber//

\\

**Promotor:** prof. dr hab. inż. Krzysztof Boryczko (AGH)\\
**Promotor pomocniczy:** dr inż. Roman Dębski (AGH)\\
**Dyscyplina:** Informatyka

\\


Symulacje i problemy obliczeniowe dużej skali wymagają narzędzi które wspierają równoległość i, czasami również, rozproszenie.
Problemy opierające się o modele wieloagentowe nie różnią się wiele pod tym względem.
Ponadto ciągle zwiększa się się udział rozwiązań sprzętowych typu GPU ogólnego zastosowania (//general purpose GPU//, GPGPU) i innych akceleratorów obliczeń.
Ich sposób działania opiera się na wykorzystaniu metod przetwarzania typu //pipeline// lub //strumień danych//, gdzie wiele jednostek danych umieszczonych zostaje w pamięci akceleratora, a następnie przetwarzane są one jednocześnie przez tzw. //kernele//.
Powszechnie przyjmuje się dla takiego stylu obliczeń nazwę Single Program-Multiple Data (SPMD) i jest on najbardziej dopasowany do programowaniu opartego o równoległość danych.
Ponadto, podobne rozwiązania programowe wspierające przetwarzanie strumieniowe lub przypominające strumieniowe, również zyskują na popularności.

Rozprawa ta pokazuje, iż możliwe jest rozszerzenie agentowego modelu obliczeń o przetwarzanie strumieniowe, aby zaimplementować efektywną i wszechstronną platformę do zastosowań symulacyjnych i obliczeniowych.
Robi to w trzech krokach.

Po pierwsze, przegląda ona i analizuje rozwiązania, które aktualnie istnieją i które są obecne w różnych platformach wieloagentowych używanych w agentowym modelowaniu i symulacji.
Pozwala to na zbudowanie zrozumienia zagadnień, którym należy się przyjrzeć podczas tworzenia modelu agentowego i jego implementacji programowej.

Po drugie, prezentuje ona prosty, teoretyczny model przetwarzania agentowego opartego o strumienie danych (nazywanego tutaj //streaming agents//) i dyskutuje jego implementację.
Pojęcia, takie jak przetwarzanie strumieniowe, równoległość danych oraz //pipeline//, używane są, aby skonstruować (a następnie zaimplementować) ogólny model wieloagentowy, który może zostać użyty w modelowaniu i symulacjach oraz zastosowaniach obliczeniowych opartych o agenty.
Aby dopełnić obraz realizacji, zaprezentowana zostaje również platforma programowa, która wykorzystuje ten model.

Po trzecie, dostarcza ona dwóch przypadków użycia, które pokazują, że to podejście do problemu tworzenia ogólnego modelu agentowego może dostarczyć bardziej elastycznego rozwiązania problemów związanych ze zrównolegleniem i rozproszeniem w systemach agentowych.
Pierwszy przypadek dotyczy symulacji nanorobotów pływających we krwi i próbujących lokalizować markery chorobowe.
Jego celem jest demonstracja tego, jak proponowany model i platforma pasują do obszarów rozbudowanych i hybrydowych symulacji.
Drugi przypadek używa wprowadzony model do reimplementacji dobrze znanego problemu wieloagentowych systemów ewolucyjnych (EMAS, //Evolutionary Multi-Agent Systems//) jako przykładu zastosowania obliczeniowego.

==== Recenzje ====

  * {{:2019:faber:czarnul-recenzja.pdf|Recenzja – dr. hab inż. Paweł Czarnul, prof. n. PG}}
  * {{:2019:faber:kolodziej-recenzja.pdf|Recenzja – dr. hab Joanna Kołodziej, prof. n. PK}}

==== Publikacje doktoranta ====

  * [[https://bpp.agh.edu.pl/autor/faber-lukasz-08245|BG AGH]]
  * [[https://dblp.uni-trier.de/pers/hd/f/Faber:Lukasz|DBLP]]

==== Uzasadnienie wyróżnienia pracy ====

Doktorant jest współautorem 14 artykułów naukowych, z czego część z nich opublikowana została w czasopismach z Listy Filadelfijskiej. Był kierownikiem grantu Preludium przyznanego przez NCN. Uczestniczył także w roli wykonawcy w 6 projektach badawczych i rozwojowych finansowanych z programów NCN, NCBiR i FP7.
Doktoraty Wydziału IET

Narzędzia użytkownika

Narzędzia witryny

Narzędzia strony
