Search

У овој дисертацији представљене су универзалне реконфигурабилне архитектуре грубог степена гранулације за хардверску имплементацију DT (decision trees), ANN (artificial neural networks) и SVM (support vector machines) предиктивних модела као и хомогених и хетерогених ансамбала. Коришћењем ових архитектура реализоване су две врсте DT модела, две врсте ANN модела, две врсте SVM модела и седам врста ансамбала на FPGA (field programmable gate arrays) чипу. Експерименти, засновани на скуповима из стандардне UCI базе скупова за машинско учење, показују да FPGA имплементација омогућава значајно убрзање (од 1 до 6 редова величине) просечног времена потребног за предикцију, у поређењу са софтверским решењима., U ovoj disertaciji predstavljene su univerzalne rekonfigurabilne arhitekture grubog stepena granulacije za hardversku implementaciju DT (decision trees), ANN (artificial neural networks) i SVM (support vector machines) prediktivnih modela kao i homogenih i heterogenih ansambala. Korišćenjem ovih arhitektura realizovane su dve vrste DT modela, dve vrste ANN modela, dve vrste SVM modela i sedam vrsta ansambala na FPGA (field programmable gate arrays) čipu. Eksperimenti, zasnovani na skupovima iz standardne UCI baze skupova za mašinsko učenje, pokazuju da FPGA implementacija omogućava značajno ubrzanje (od 1 do 6 redova veličine) prosečnog vremena potrebnog za predikciju, u poređenju sa softverskim rešenjima., This thesis proposes universal coarse-grained reconfigurable computing architectures for hardware implementation of decision trees (DTs), artificial neural networks (ANNs), support vector machines (SVMs), and homogeneous and heterogeneous ensemble classifiers (HHESs). Using these universal architectures, two versions of DTs, two versions of SVMs, two versions of ANNs, and seven versions of HHESs machine learning classifiers, have been implemented in field programmable gate arrays (FPGA). Experimental results, based on datasets of standard UCI machine learning repository database, show that FPGA implementation provides significant improvement (1–6 orders of magnitude) in the average instance classification time, in comparison with software implementations.

U bežičnoj mreži senzora i robota, senzorski moduli vrše nadzor fizičkih veličina od značaja, a roboti imaju ulogu izvršilaca zadataka koji im se dodeljuju primenom odgovarajućeg algoritma. Nakon detekcije događaja od strane statičkih senzorskih čvorova i prosleđivanja informacija o događajima robotima, potrebno je dodeliti zadatke robotima na efikasan način. Dodela zadataka vrši se u skladu sa prirodom različitih scenarija koji se mogu javiti u praksi. U okviru disertacije razmatran je slučaj kada se konkurentno javlja više događaja kojima je potrebno dodeliti izvršioce. U pogledu energetske efikasnosti, u ovakvim sistemima kao ključni problemi javljaju se minimizacija ukupne dužine kretanja robota i optimizacija komunikacije u mreži. Od komunikacinih protokola za otkrivanje izvršilaca, u ovoj disertaciji predstavljena su poboljšanja postojećeg iMesh protokola i uveden je novi vCell protokol zasnovan na lokalizovanom formiranju ćelija Voronoi dijagrama. Takođe, upoređene su performanse novog protokola sa postojećim (pravougaoni kvorum i iMesh) u gustim mrežama, retkim mrežama i mrežama sa rupama u topologiji. Uz to, uvedeni su algoritmi za ažuriranje lokacije kojima mreža reaguje na kretanje robota. Rezultati simulacija pokazuju da vCell postiže efikasnost blizu 100% u nalaženju najbližeg robota u gustim mrežama. U retkim mrežama, efikasnost mu je do 40% bolja u odnosu na ostala rešenja. Kao glavni rezultat u disertaciji prikazani su novi algoritmi za dodelu robota kao izvršilaca zadataka događajima, čime su prevaziđni nedostaci više do sada poznatih rešenja ovog problema. Za zadati skup događaja i skup robota, svakom događaju dodeljen je po jedan robot koji je zadužen za obilazak lokacije događaja. Tokom pojedinačnih rundi, robotima je dozvoljen obilazak jednog događaja kada se vrši uparivanje, ili više događaja, kada se vrši sekvencijalna dodela. U distribuiranom slučaju, statički senzorski uređaji detektuju događaje i prijavljuju ih obližnjim robotima. Algoritam, In a typical wireless sensor and robot network, sensor nodes monitor physical values of interest, while robots perform some automated tasks. The tasks are assigned to robots by means of an appropriate algorithm. Upon the occurrence of events which are detected by sensor nodes, the information about the events needs to be delivered to robots. Afterwards, it is necessary to assign tasks to robots in an efficient way. Task assignment is performed according to the nature of different scenarios which might occur in practice. This thesis is focused on the case when multiple events, all of which require to be visited by robots, happen simultaneously. Regarding energy efficiency, the key issues which arise in such systems are minimization of robot travel paths, and optimization of the network traffic. In this thesis, the following service discovery protocols are presented: improvements of the existing iMesh protocol, and the novel vCell protocol, which is based on localized formation of an information structure which resembles Voronoi diagram. Furthermore, the performaces of new vCell protocol is compared with the existing protocols (Quorum and iMesh) in dense networks, sparse networks, and networks with holes in topology. Also, location update algorithms are introduced, which deal with robot mobility. The simulations show that vCell achieves nearly 100% success rate in finding the nearest robot in dense networks. In sparse networks, it outperforms the other existing solutions by up to 40%. As a key contributtion, the novel dispatch lgorithms have been introduced. Given a set of events and a set of robots, the dispatch problem is to allocate one robot for each event to visit it. In a single round, each robot may be allowed to visit only one event (matching dispatch), or several events in a sequence (sequence dispatch). In a distributed setting, each event is discovered by a sensor and reported to a robot. In this thesis, novel algorithms are presented, whichh are aimed at o