Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2 Sędziwy A.

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: distributed graph transformations

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Środowisko agentowe w syntaktycznym rozpoznawaniu obrazów

Sędziwy A.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2010

T. 14, z. 3/1

373-381

Czynnikiem istotnie ograniczającym praktyczne zastosowanie metod syntaktycznych w zadaniach rozpoznawania obrazu jest złożoność obliczeniowa parsingu, którą można obniżyć tylko kosztem siły opisowej języka. Gramatyki klasy ETPL(k), posiadające złożoność O(N2), stanowią sprawdzony formalizm dla zadań rozpoznawania obrazu. W przypadku zadań o dużym rozmiarze istotna jest także możliwość zrównoleglenia obliczeń i rozproszenie ich w środowisku agentowym. Wiedzę agenta stanowi wówczas zarówno znajomość fragmentu struktury grafowej, jak i produkcji gramatyki. Równomierna inicjalna dystrybucja tej wiedzy w systemie agentowym pozwala dodatkowo poprawić efektywność systemu.

A computational complexity of parsing is the major limitation of syntactic pattern recognition methods applicability. That complexity may be decreased only by using grammars having weaker expressive power. ETPL(k) graph grammars, having quadratic complexity, are a compromise between complexity and descriptive power. For problems having large sizes however it's necessary to parallelize computations by distributing them over a multiagent system. Effectiveness of a system may be additionally boosted by even knowledge distribution enabling a balanced workload of agents. The knowledge consists of given subgraphs and grammar productions.

Collective agent strategies in the GRADIS environment

Sędziwy A.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2009

T. 13, z. 3/1

987-994

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.

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.