Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej
| PRZEWODNICZĄCY I RADA DYSCYPLINY INFORMATYKI TECHNICZNEJ I TELEKOMUNIKACJI AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE |
|
|---|---|
| zapraszają na publiczną dyskusję nad rozprawą doktorską mgr inż. Mateusza Paciorka |
|
| Scalable simulation of social phenomena based on signal propagation modeling | |
| Termin: | 26 września 2022 roku o godz. 14:00 |
| Miejsce: | sala 1.20, Centrum Informatyki D-17, ul. Kawiory 21 |
| PROMOTOR: | dr hab. inż. Wojciech Turek, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie |
| RECENZENCI: | prof. dr hab. Wojciech Bożejko, Politechnika Wrocławska |
| dr hab. inż. Krzysztof Kurowski, Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe | |
| Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać w Czytelni Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30 |
|
Scalable simulation of social phenomena based on signal propagation modeling
Skalowalna symulacja zjawisk społecznych w oparciu o modelowanie z wykorzystaniem propagacji sygnału
Autor: mgr inż. Mateusz Paciorek
Promotor: dr hab. inż. Wojciech Turek (AGH)
Dyscyplina: Informatyka Techniczna i Telekomunikacja
Teza rozprawy
Jako tezę niniejszej rozprawy doktorskiej autor przedstawia następujące twierdzenie (j. ang.):
It is possible to create a highly scalable method of distribution for discrete spatial agent-based models and simulations that will not impact the correctness of the simulation, ensuring that the results obtained will not differ from its non-distributed version. Using the concept of signal propagation can allow representing a variety of models, with a focus on social phenomena. The method can be defined at the level of abstraction enabling its use with more complex environments, without the limitations of two-dimensional grid-based representation.
Streszczenie pracy
Obszary badawcze korzystające współcześnie z symulacji wymagają coraz większych rozmiarów środowiska i coraz dokładniejszego odzwierciedlenia modelowanych zjawisk, przez co zwiększa się skala i złożoność modeli symulacyjnych. Zapewnienie zasobów niezbędnych do zaspokojenia wymagań pamięciowych i minimalizacji czasu wykonywania wymaga rozproszenia modeli oraz procesu ich symulacji. Problem ten, choć poruszany w literaturze, nie posiada rozwiązania, które gwarantowałoby brak wpływu rozproszenia na wyniki symulacji, a jednocześnie wiele powszechnych podejść nie wspiera reprezentacji środowiska innych niż siatki 2D. Ta rozprawa koncentruje się na stworzeniu metody rozproszonej aktualizacji stanu w zdyskretyzowanych przestrzennych modelach i symulacjach agentowych, wykorzystującej metodę propagacji sygnału. Omawiane są trzy kluczowe cechy: dobra skalowalność, brak wpływu rozproszenia na wyniki oraz możliwość zastosowania do różnych typów modeli, ze szczególnym uwzględnieniem zjawisk społecznych. Wykazano, że stworzona metoda umożliwia wydajne skalowanie do tysięcy rdzeni. Zaproponowano schemat weryfikacji, umożliwiający ocenę wpływu rozproszenia na wyniki symulacji, za którego pomocą następnie wykazano poprawność proponowanej metody. Na koniec przedstawiono kilka modeli zjawisk społecznych, korzystających z proponowanej metody i jej uogólnionej reprezentacji środowiska.
Praca udostępniona publicznie:
Scalable simulation of social phenomena based on signal propagation modeling
Recenzje:
Recenzja - prof. dr hab. Wojciech Bożejko
Recenzja - dr hab. inż. Krzysztof Kurowski
Publikacje doktoranta
Narzędzia strony
