Collective agent strategies in the GRADIS environment

• Autorzy: Sędziwy A.

Warianty tytułu

PL

Kolektywne strategie agentowe w środowisku GDADIS

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The common obstacle in using a graph representation of the problems, used successfully in many areas (e.g. pattern recognition) is time complexity of related computations. In some cases only using the parallel computations applied to the graph grammars with quadratic parsing time make the graph approach applicable in practical use. The paper focuses on the multiagent methods of obtaining the graph partitions in the GRADIS framework, that are optimal for further effective parallel computations (decomposing of a graph representation). Various criteria of optimum are discussed. Also the results of performed tests are presented.

PL

Częstą przeszkodą w stosowaniu grafowych reprezentacji problemów, tak skutecznych w wielu obszarach (np. rozpoznawanie obrazu), jest złożoność obliczeniowa operacji wykonywanych na tych reprezentacjach. W niektórych przypadkach jedynie połączenie techniki zrównoleglenia obliczeń oraz zastosowania gramatyk grafowych o kwadratowym czasie parsingu pozwala na praktyczne wykorzystanie grafowego modelu problemu. Artykuł niniejszy skupia się na metodach wieloagentowych pozwalających na optymalną dekompozycję reprezentacji grafowej problemu w środowisku GRADIS, przygotowującą do efektywnego zrównoleglenia obliczeń. W pracy omówiono różne kryteria optymalności, przedstawiono schemat i przebieg testów oraz ich wyniki.

Słowa kluczowe

EN

distributed graph transformations; multiagent systems; GRADIS framework

PL

rozproszone transformacje grafowe; systemy wieloagentowe; platforma GRADIS

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 13, z. 3/1
• Strony: 987--994
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., wykr., tab.

Twórcy

autor

Sędziwy A.

• Department of Automatics, AGH University of Science and Technology, Krakow

Bibliografia

• [1] Flasiński M., On the Parsing of Deterministic Graph Languages for Syntactic Pattern Recognition. Pattern Recognition, vol. 26, 1993, 16-93.
• [2] Flasiński M., Power Properties of NCL Graph Grammars with a Polynomial Membership Problem. Theoretical Computer Science, vol. 201, 1998, 189-231.
• [3] Kotulski L., Distributed Graphs Transformed by Multiagent System. Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC, LNAI 5097, 2008, 1234-1242.
• [4] Kotulski L., Sędziwy A., Agent Framework For Decomposing a Graph Into the Equally Sized Subgraphs. WORLDCOMP'08 Conference, Foundations of Computer Science, 2008, 2-250.
• [5] Kotulski L., Sędziwy A., Stochastyczne metody generacji IE-grafów. Automatyka (półrocznik AGH), t. 12, z. 3, 2008, 853-861.
• [6] Kreowski H.J., Kluskę S., Graph Multiset Transformation as a Framework for Massive Parallel Computation. 4-th International Conference ICGT, LNCS 5214, 2008, 351-365.