ALGORYTMY INTELIGENCJI OBLICZENIOWEJ DLA ROZPROSZONYCH ŚRODOWISK SIECIOWYCH

Wstęp

1. Wybrane zagadnienia z zakresu inteligencji obliczeniowej dla rozproszonych środowisk sieciowych

1.1. Sztuczne sieci neuronowe i sieci o radialnych funkcjach bazowych
1.2. Teoria zbiorów i systemów rozmytych
1.3. Algorytmy ewolucyjne
1.4. Podsumowanie

2. Zagadnienie komunikacji czasu rzeczywistego w rozproszonym środowisku sieciowym

2.1. Wprowadzenie z zakresu komunikacji czasu rzeczywistego w rozproszonym środowisku sieciowym
2.2. Analiza dostępnych metod komunikacji czasu rzeczywistego
2.3. Algorytm komunikacji czasu rzeczywistego o wysokiej przepustowości i krótki czasie reakcji
2.4. Analiza wydajności proponowanego rozwiązania
2.5. Podsumowanie

3. Metoda modelowania rozmytego i sprzętowej implementacji składowych rozproszonych środowiska sieciowego

3.1. Wprowadzenie z zakresu modelowania nieliniowych obiektów dynamicznych
3.2. Emulatory obiektów pracujących w środowisku rozproszonym
3.3. Metoda modelowania rozmytego nieliniowych obiektów dynamicznych
3.4. Implementacja w technologii FPGA wybranej klasy struktur rozmytych
3.5. Metoda sprzętowej implementacji w technologii FRGA inteligentnego emulatora nieliniowych obiektów dynamicznych
3.6. Podsumowanie

4. Inteligentne wsparcie działania składowych rozproszonego środowiska sieciowego

4.1. Wprowadzenie z zakresu generacji trajektorii referencyjnych dla obrabiarek numerycznych
4.2. Algorytm generatora gładkiej trajektorii ruchu bazujący na metodach inteligencji obliczeniowej
4.3. System rozmyto-neuronowy w generacji trajektorii gładkich
4.4. Wyniki badań eksperymentalnych
4.5. Podsumowanie

5. Projektowanie składowych rozproszonych środowiska sieciowego z wykorzystaniem podejścia ewolucyjnego

5.1. Wprowadzenie z zakresu projektowania układów regulacji automatycznej
5.2. Ewolucyjny algorytm optymalizacji wielokryterialnej systemów sterowania
5.3. Podsumowanie

6. Podsumowanie i uwagi końcowe
Literatura