Ústav teorie informace a automatizace

AS

Zpětnovazební řízení silničního provozu v Praze

Název práce v Aj: 
Feedback control of the traffic in Prague
Školitel: 
Typ práce: 
disertační
Pracoviště/Tel.: 
ÚTIA AV ČR, v.v.i., oddělení AS, 266052358
Klíčová slova: 
Adaptivní systémy, modelování a automatické řízení dopravy, bayesovské učení, pravděpodobnostní návrh řízení

Inteligentní řadiče ovládající světelné křižovatky, průběžné měření hustot a intensit dopravního proudu a přenos aktuálních dat do ústředen umožňují efektivní koordinované řízení rozsáhlých městských oblastí. Tím se otvírá nová aplikační oblast pro rozvoj klasických i nových metodik hierarchického řízení. Navrhovaná oblast výzkumu navazuje na konkrétní dlouhodobé projekty tohoto typu v rozvíjejícím se a modernizujícím se pražském dopravním systému.

Literatura: 
  1. Kratochvílová J., Nagy I.: Local traffic control of microregion. In: Multiple Participant Decision Making. (Andrýsek J., Kárný M., Kracík J. eds.). (International Series on Advanced Intelligence. 9). Advanced Knowledge International, Adelaide 2004, pp. 161-171.
  2. Nagy I., Kárný M., Nedoma P., Voráčová .: Bayesian estimation of traffic lane state. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 17 (2003), 1, 51-65
Poznámka: 
Téma zadáno na katedře řízení FEL ČVUT, možno též na katedře matematického inženýrství FJFI ČVUT, katedře kybernetiky ZČU Plzeň či dle dohody.

Aproximace plně pravděpodobnostní verze dynamického programování jako základ univerzálních učících se rozhodovacích a řídících systémů

Školitel: 
Typ práce: 
disertační
Pracoviště/Tel.: 
ÚTIA AV ČR, v.v.i., oddělení AS, 266052274
Klíčová slova: 
Adaptivní systémy, bayesovské učení a rozhodování, pravděpodobnostní návrh strategií, aproximace implicitně popsaných funkcí mnoha proměnných

Plně pravděpodobnostní návrh dynamických rozhodovacích strategií tvoří dobře propracovaný teoretický základ učících se rozhodovovacích systémů s širokým rozsahem využitelnosti v technických, přírodních i společenských oborech. Tato využitelnost je silně omezena složitostí spjaté optimalizace. V uvažovaném případě je potřeba aproximovat řešení speciální verze dynamického programování. Tímto řešením je skalární funkce velmi mnoha proměnných, která je zadána implicitně nelineární integrálně-diferenční rovnicí.

Literatura: 
  1. M. Kárný, T.V.Guy, Fully probabilistic control design, Systems & Control Letters, 55:4, 259-265, 2006
  2. M. Kárný et al, Optimized Bayesian Dynamic Advising: Theory and Algorithms, Springer, London
  3. J. Si et al, Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming, Wiley-IEEE Press, Danvers, 2004, ISBN 0-471-66054-X
Poznámka: 
Téma lze zadat na MFF UK, FEL ČVUT, FJFI ČVUT a FAV ZČU či dle dohody.

Normativní teorie a algoritmy distribuovaného dynamického rozhodování za neurčitosti a neúplné znalosti

Název práce v Aj: 
Normative theory and algorithms of distributed decision making under uncertainty and incomplete knowledge
Školitel: 
Typ práce: 
disertační
Pracoviště/Tel.: 
ÚTIA AV ČR, v.v.i., oddělení AS, 266052274
Klíčová slova: 
Adaptivní systémy, distribuované systémy, poradní systémy, bayesovské učení, pravděpodobnostní návrh, pravděpodobnostní kooperace
Reálné procesy jsou výslednicí relativně samostatně se rozhodujících, ale vzájemně se ovlivňujících částí, modelovaných v současnosti nejčastěji pomocí multi-agentních systémů. Ucelená normativní a algoritmizovaná teorie vedoucí při řešení konkrétních problémů však chybí. Předběžné výsledky naznačují, že takovou teorii je možno vytvořit kombinací bayesovského rozhodování, modelování pomocí dynamických směsových modelů a plně pravděpodobnostního návrhu rozhodovacích strategií.
Literatura: 
Andrýsek J., Kárný M., Kracík J. (Eds.): Multiple Participant Decision Making. (International Series on Advanced Intelligence. 9). Advanced Knowledge International, Adelaide 2004, 182 pp. Kárný M., Guy T. V.: On dynamic decision-making scenarios with multiple participants. In: Multiple Participant Decision Making. (Andrýsek J., Kárný M., Kracík J. eds.). ( International Series on Advanced Intelligence. 9). Advanced Knowledge International, Adelaide 2004, pp. 17-28.
Poznámka: 
Téma zadáno na katedře řízení FEL ČVUT, možno též na katedře matematického inženýrství FJFI ČVUT, katedře kybernetiky ZČU Plzeň či dle dohody.

Teorie, algoritmy a software pro pravděpodobnostní podporu dispečerského řízení

Název práce v Aj: 
Theory, algorithms and software for probabilistic support of operators
Školitel: 
Typ práce: 
disertační
Pracoviště/Tel.: 
ÚTIA AV ČR, v.v.i., oddělení AS, 266052274
Klíčová slova: 
Adaptivní systémy, poradní systémy, bayesovské učení, pravděpodobnostní návrh
Hierarchické řízení a rozhodování spjaté se složitými procesy obsahuje vždy vrstvu, v níž jsou rozhodnutí prováděna člověkem "dispečerem". Navrhované téma souvisí se skupinou existujících a rozbíhajících se projektu, které mají za cíl vytvořit moderní počítačovou podporu takového rozhodování. Existující původní ucelená teorie pravděpodobnostního návrhu se ukázala jako velmi efektivní pro řešení této úlohy.
Literatura: 
He L., Kárný M.: Bayesian Modelling and Estimation of ARMAX Model and Its Finite Mixtures. (Research Report No. 2080). ÚTIA AV ČR, Praha 2003, 108 pp. Kárný M., Böhm J., Guy T. V., Nedoma P.: Mixture-based adaptive probabilistic control. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 17 (2003), 2, 119-132. Kárný M., Nedoma P., Guy T. V., Knížek J., Nagy I.: Automatický systém podporující operátory složitých procesů. Automatizace, 46 (2003), 3, 177-179
Poznámka: 
Téma zadáno na katedře řízení FEL ČVUT, možno též na katedře matematického inženýrství FJFI ČVUT, katedře kybernetiky ZČU Plzeň či dle dohody.

Může optimální rozhodování a učení obelstít jednorukého banditu?

Název práce v Aj: 
Is the optimal decision making with learning able to win over one-arm bandit?
Školitel: 
Typ práce: 
diplomová
Pracoviště/Tel.: 
ÚTIA AV ČR, v.v.i., oddělení AS, 266052274
Klíčová slova: 
Rozhodování za neurčitosti, bayesovské odhadováni, adaptivní řízení
Pravděpodobnostní dynamické systémy nachází uplatnění v široké škále oborů od techniky přes ekonomi a medicínu až po elektronickou demokracii. Lze jimi modelovat například složitá průmyslová zařízení, dopravní toky, lymfatický systém končetiny, nebo třeba výherní automat známý jako jednoruký bandita. Často se setkáváme s případy, kdy je znám parametrizovaný model daného systému, ale jeho parametry nejsou přesně známy. Základní problém, který je pak nutno řešit, bývá odhadování těchto parametrů z pozorovaných (naměřených) dat - učení.
Úkoly: 
1. Seznamte se se základy dynamického rozhodování za neurčitosti. 2. Porovnejte různé strategie řízení systému s neznámými parametry. 3. Najděte tyto strategie pro jednoduchý systém a implementujte je. 4. Experimentálně porovnejte získané výsledky řízení.
Literatura: 
Kárný M., Nagy I.: Dynamic Bayesian Decision-making: Part I. (Research Report No. 1971). ÚTIA AV ČR, Praha 1999, 99 pp.
Poznámka: 
Téma zadáno na katedře matematického inženýrství FJFI ČVUT, lze však řešit téměř kdekoliv, dle dohody.

Basics of Bayesian Decision Making

Oddělení: 
AS
Fakulta: 
Fakulta dopravní ČVUT
Přednášející: 
Vyučován: 
Ne
Typ kurzu: 
doktorandský
Semestr: 
zimní

Control and Parameter Identification of AC Electric Drives under Critical Operating Conditions

Vedoucí projektu: Doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D.
Oddělení: AS
Podporováno (ID): GAP102/11/0437
Poskytovatel: Grantová agentura ČR
Trvání: 2011 - 2014
Další informace: zde

Duální řízení: inteligentní řízení systémů s neurčitostí

Název práce v Aj: 
Dual control: intelligent control of uncertain systems
Školitel: 
Typ práce: 
bakalářská
diplomová
Pracoviště/Tel.: 
UTIA, Pod vodárenskou věží 4, Praha
Klíčová slova: 
dualní řízení, inteligentní systémy, systémy s neurčitostí

Naše znalost o skutečném světě není nikdy dokonalá. V reálném světě existují náhodné jevy, poruchy nebo nepředpovídané situace, které nazýváme jednotně neurčitostí. Pokud chceme reálné soustavy ovlivňovat (řídit) je třeba vyřešit dva úkoly: 1) řízený objekt co nejlépe poznat a 2) dosáhnout cíle řízení tj. požadovaného chování.

Úkoly: 
  1. Seznamte se s teorií duálního rízení a s metodami aproximativního dynamického programování. 
  2. Zvolte jednoduchý systém (například inverzní kyvadlo) a metodu duálního řízení. 
  3. Aplikujte zvolenou metodu na zvolený systém.
Literatura: 
  • D.P. Bertsekas. Dynamic Programming and Optimal Control. Athena Scientific, Nashua, US, 2001. 2nd edition. 
  • J. Si, A.G. Barto, W.B. Powell, and D. Wunsch, editors. Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming, Danvers, May 2004. Wiley-IEEE Press.

Analýza scintigrafických obrazových sekvencí pro lékařskou diagnostiku

Název práce v Aj: 
Analysis of scintigraphic image sequences for medical diagnostics
Školitel: 
Typ práce: 
bakalářská
diplomová
Pracoviště/Tel.: 
UTIA, Pod vodárenskou věží 4, Praha 8
Klíčová slova: 
Analýza hlavních komponent, Bayesovská statistika, matematické modelování, nukleární medicína
Funkce orgánů a tkání se v lékařské zobrazovací diagnostice posuzuje pomocí dynamických sekvencí snímků. Analýza obrazových sekvencí je založena na odhadování neznámých parametrů matematického modelu. Za určitých zjednodušujících předpokladů má model jednoduché řešení. V praktických aplikacích však nelze zaručit platnost předpokladů a tedy ani správnost výsledků analýzy. Bylo publikováno několik rozšíření matematického modelu, která poskytují spočitatelné řešení. Přínos nových metod pro praktické uplatnění v lékařské diagnostice však nebyl dosud studován.
Literatura: 
  1. V. Šmídl, A. Quinn, "The Variational Bayes Method in Signal Processing", Springer 2005. 
  2. M. Šámal, M. Kárný, H. Benali, W. Backfrieder, A. Todd-Pokropek, and H. Bergmann, "Experimental comparison of data transformation procedures for analysis of principal components," Physics in Medicine and Biology, vol. 44, pp. 2821-2834, 1999.

Seminars

News  | Seminars ]

Nadpis Date&Time
AS seminář: Návrh a aplikácia frézovacieho systému pre zvary potrubia 15.05.2017 - 11:00
AS seminar: Lazy-learning fully probabilistic decision making 24.04.2017 - 11:00
AS seminar: Identification of Thyroid Gland Activity in Radioiodine Therapy 06.03.2017 - 11:00
seminář AS: Jak uvést algoritmické obchodování do praxe? 30.01.2017 - 11:00
AS seminar: Selection of tuning parameter in sparse linear regression 12.12.2016 - 11:00
AS seminar: Tokamak plasma boundary estimation using Variational Bayes 07.11.2016 - 11:00
AS seminář: Using CMA-ES for tuning coupled PID controllers within models of combustion engines 03.10.2016 - 11:00
Seminář AS: Odhadování stavového modelu tepelné sítě s neznámými parametry 30.05.2016 - 11:00
seminář AS: Poznámky k použití běžné mnohorozměrné nelineární regresní analýzy k inverznímu modelování (Další metodický rozvoj výsledků grantu MV-VG20102013-018 pro potřeby rozhodování v krizových situacích) 04.04.2016 - 11:00
AS seminář: Probabilistic Distributed Industrial System Monitor 07.12.2015 - 11:00
AS seminář: Poměřování (ne)podobnosti pravděpodobnostních distribucí 02.11.2015 - 09:30
AS seminar: Markov Decision Process in Cellular Model of Evacuation 12.10.2015 - 11:00
seminář AS: Odhadování zdrojového členu při radiačním úniku 07.09.2015 - 11:00
Sips of SIP 02.02.2015 - 11:00
AS seminář: Pravděpodobnostní distribuovaný monitor - postup v řešení projektu 08.12.2014 - 11:00
AS seminář: Slepá separace a dekonvoluce dynamických medicínských studií 10.11.2014 - 11:00
CSKI seminar: Inverse modelling for source term reconstruction 20.10.2014 - 14:00
AS seminář: Distribuované dynamické odhadování v difuzních sítích 06.10.2014 - 11:00
AS seminář: Rozdělení časových rozestupů pro systémy interagujících částic 08.09.2014 - 11:00
ČSKI seminář: Částicové stochastické systémy spojované s modelovaním dopravních jevů 17.06.2014 - 14:00
Syndikovat obsah
Ustav teorie informace a automatizace