Algorytmy inteligencji obliczeniowej dla rozproszonych środowisk sieciowych

SPIS TREŚCI 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