Data mining algorithms allow to analyze large amount of information and the results of analysis help to make efficient decisions. The application of data mining algorithms in the system of client and employee relationship management (CRM) is under consideration. Decision trees and association rules algorithms are included into the processes of existing system; they are used to generate the proposals and to apply discounts for clients, also to add supplements to salary and to assign the tasks for workers that would best correspond to their competence. The application of data mining methods let to create intelligent–adaptive CRM system.

Pateikti dažniausiai naudojami algoritmai bei pasiūlyti 6 jų pagerinimai. Pasiūlytos euristikos: dviejų stulpelių euristika(2C), vieno stulpelio euristika(1C), rūšiavimas pagal aukštį(SH), rūšiavimas pagal plotį(SW), rūšiavimas pagal plotą(SS) ir rūšiavimas pagal stačiakampių kvadrantingumą(SSN). Eksperimentui buvo pasirinkti septynių skirtingų klasių Hopper and Turton testiniai duomenys (2002). Eksperimento rezultatai įvertinti F-testu, chi-kvadrato testu bei pjaustymo efektyvumu. / During the period of implementation we implemented a number of level heuristics from the literature and proposed possible improvements to some of these algorithms. 6 algorithms were compared in terms of their solution qualities and their ability to obtain the smallest strip height. The results of the analyses of variance indicate that statistically, there is difference between the mean strip heights obtained by the algorithms at a 5% level of significance. The algorithms were also compared in terms of how close the strip heights obtained were to the optimal solution.

Šiame darbe yra trumpai aprašomas algoritmas, kuris naudoja nereikalingus skaičiavimus, ieškant iškilojo apvalkalo taškų. Pateikiamas naujas „Artimiausio taško“ algoritmas, kuris iškilojo apvalkalo taškus randa įterpimo būdu. Pateikiamos ir dvi „Artimiausio taško“ algoritmo realizacijos. „Preparata“ bei „Artimiausio taško“ algoritmai, bei „Artimiausio taško“ algoritmo dvi realizacijos realizuojamos skirtingose operacinėse sistemose: Windows ir Linux. Realizavus algoritmus („Preparata“, „Artimiausio taško“) ir dvi „Artimiausio taško“ algoritmo realizacijas, buvo analizuojamas algoritmų atlikimo laikas. / This work shortly describes the algorithms, that uses unnecessary calculations for the search of convex hull points. A new algorithm called “Nearest point” is presented in this work. This algorithm founds the points of convex hull by using the method of insertion. Two realisations of the “Nearest point” realisation are presented in the current work.. The “Preparata” algorithm, the “Nearest point” algorithm, and two realisations of the “Nearest point” algorithm were build both for Windows and Linux operating systems. After the realisation of the algorithms (“Preparata” and “Nearest point”) and two versions of the “Nearest point”, the action time of them has been analysed.

Sukurta strategija skaičių spėliojimui nuo vienaženklio iki keturženklio skaičiaus. Žaidimas realizuotas PHP programavimo kalba, vartotojams turintiems prieigą prie interneto. Žaidimas patalpintas Šiaulių Universiteto Informatikos katedros serveryje, adresu http://ik.su.lt/~darlas/zaidimas. / For the speculation on the single-digit to four-digit number created strategy. The game implemented in PHP programming language for users with access to the Internet. Game located at Šiauliai University, Department of Informatics server http://ik.su.lt/~darlas/zaidimas.

Šiame darbe nagrinėjamas stochastinių algoritmų vystymas ir taikymas mechaninių sistemų elementų geometrijai optimizuoti. Inžinerinėje praktikoje geometrijos optimizacijos uždaviniai dažniausiai yra netiesiniai, turintys triukšmo komponenčių, diskretiniai – išreikšti skaičių eilutėmis, o tikslo funkcija ir apribojimai gali būti netolydūs. Jiems spręsti geriausiai tinka stochastiniai metodai. Tai įrodo daugybės sėkmingų stochastinių algoritmų (pvz., evoliucinių algoritmų) taikymas tokiems optimizacijos uždaviniams išspręsti, kuriems deterministiniai metodai (pvz., gradiento metodai) beveik netinka. Inžinerinėje praktikoje mechaninių sistemų elementų geometrija optimizuojama ją parametrizuojant – apibrėžiant optimizacijos kintamuosius ir taikant optimizacijos algoritmą – randant optimalias šių kintamųjų reikšmes. Geometrijos parametrizacijos būdo pasirinkimas lemia optimizacijos uždavinio sprendimo kokybę ir daro įtaką optimizacijos algortimo pasirinkimui. Todėl efektyvių parametrizacijos ir optimizacijos metodų plėtotė yra du lygiavertės svarbos uždaviniai, sprendžiami mechanikos inžinerijoje. Šiame darbe nagrinėjama tik optimizacijos metodų plėtra, kai optimizacijos kintamieji yra realieji – tolydūs skaičiai. / The thesis addresses the development of stochastic algorithms to mechanical-structure optimisation problems. Since structure optimisation problems encountered in mechanical engineering are usually highly nonlinear, nosy, and discrete, stochastic algorithms represent reasonable optimisation methods for them. This evidence is justified by many successful applications of stochastic algorithms (e.g. evolutionary algorithms) on those mechanical engineering problems, where deterministic methods are hardly applicable. This work embodies four new original approaches concerning about (1) the theoretical measures of the algorithmic efficiency, (2) the further development of existing and (3) the design of new stochastic algorithms. Thus, the first approach aims at predicting the run-time efficiency of evolutionary algorithms through the calculation of higher-order statistical moments, namely the skewness and the kurtosis, and the use of a new proposed statistic–the best fitness frequency. The performed statistical analysis is based on two hypothesises: (1) a population, considered as a distribution of fitness values, varies over run-time by changing its shape, and (2) such a variance of the fitness-distribution shape reflects fitness landscape regions. The optimisation results performed on some theoretical test functions support the stated hypotheses. The presented statistical efficiency analysis can be used only in population-based stochastic algorithms. The following two approaches... [to full text]

Šiame darbe yra trumpai apžvelgiami dalelių spiečių sistemų algoritmai, skirstymo uždaviniai ir jų formuluotės, bei praktinės interpretacijos, plačiau apžvelgiami ir analizuojami dirbtinių bičių kolonijų algoritmai. Taip pat šiame darbe galima rasti dirbtinių bičių kolonijų algoritmo pritaikymą skirstymo uždaviniams spręsti, bei sukurtos programos skaičiavimo rezultatų analizę. / This paper consists of short descriptions of swarm systems algorithms, assigment problems and longer overview of artificial bee colony algorithms and it‘s analysis. Moreover, you can find an Artificial Bee Colony Algorithm's Application to one of an Assigment Problems and it's computational results analysis.

Darbe nagrinėjami euristiniai algoritmai NPC aibės uždaviniams spręsti ir jų taikymas lygiagrečiųjų ir paskirstytųjų skaičiavimų (angl. GRID) tinkle. NPC aibės uždaviniai, taikant įprastus algoritmus, nėra išsprendžiami per polinominį laiką, todėl jiems taikomi euristiniai algoritmai, kurie pasižymi gebėjimu, per priimtiną laiko tarpą, rasti geros kokybės sprendinius, bet didėjant uždavinių apimtims, euristinių algoritmų vykdymo laikas taip pat sparčiai ilgėja. Norint gauti geresnės kokybės sprendinius, reikia daugiau kompiuterinių išteklių. Darbe detaliau nagrinėjami trys populiarūs euristiniai algoritmai: genetinis, modeliuoto atkaitinimo ir skruzdžių kolonijų. Visi šie algoritmai buvo pritaikyti keliaujančio prekeivio uždaviniui (angl. Traveling salesman problem) spręsti GRID skaičiavimo tinkle. Atlikti bandymai su 20 didelės apimties TSPLIB bibliotekos testinių pavyzdžių leidžia teigti, kad kompiuterinių išteklių problemą, sėkmingai galima išspręsti euristinius algoritmus vykdant GRID skaičiavimo tinkle. Gauti rezultatai rodo, kad euristinių algoritmų efektyvumas, juos vykdant GRID skaičiavimo tinkle yra labai aukštas. Daugelyje bandymų pavyko rasti optimalius sprendinius, o kitais atvejais rasti sprendiniai nedaug skyrėsi nuo optimalių. Darbo autorius euristinių algoritmų bandymams siūlo naudoti „DAG“ tipo GRID užduotis. Tokio tipo užduotys leidžia ta patį bandymą atlikti skirtinguose skaičiavimo klasteriuose tuo pačiu metu, tokiu būdu galima įvykdyti daug pakartotinų... [toliau žr. visą tekstą] / The main goal of this work is to implement and test heuristic algorithms for GRID computing network to solve NP-complete problems. The problems of NP-complete set are not solved in polynomial time. To solve such problems, researchers have to use heuristic algorithms. Heuristic algorithms always give result in polynomial time, but it doesn’t mean that result is optimal, also computing time grows together with problem scope, and in this case bigger computing recourses are needed. Three popular heuristic algorithms are included in this works: genetic, simulated annealing and ant colony. All of them were implemented to solve traveling salesman problem in GRID computing network. With mentioned heuristic algorithms 20 TSP instances of TSPLIB library were solved. Experiential results shows that efficiently of heuristic algorithms are high and with 12 tested instances optimal solution was found. Author of this work recommends to use “DAG” type GRID tasks. Such type tasks allows to execute algorithms in different clusters at same time, so in same time researcher can execute a lot of tests and final test will give best results.

Mokslinių tyrimų sritis – genetinių algoritmų ir agregatinio metodo panaudojimas modeliuojant sudėtingas sistemas. Darbo tikslas – genetinių algoritmų taikymas formaliuose sistemų aprašymo metoduose, sistemų imitaciniame modeliavime, sistemų parametrams nustatyti. Mokslinis naujumas. Šiame darbe siūlomas naujas genetinio algoritmo ir agregatinio metodo taikymas sistemos modeliams aprašyti. Sistemos modelio parametrai genetiniame algoritme laikomi kaip individo chromosomos, o sistemos modelis tai naudingumo funkcija genetiniame algoritme. Padarytos prielaidos leidţia nustatyti sistemos parametrų optimalias reikšmes, kad sistema efektyviai dirbtų. Kitas siūlomas taikymo atvejis, kai genetinis algoritmas naudojamas perėjimo operatoriuje, nustatyti sekančios populiacijos struktūrai. Tai leidţia imituoti biologines, agentines, savireguliuojančias sistemas. / Research area - genetic algorithms approach to aggregate and use modeling complex systems. Work objective - the application of genetic algorithms in formal methods, systems imitation modeling, to find optimal settings. This work proposed new usage of aggregate method and genetic algorithm to describe system models. The system parameters of the model are used as the individual's chromosomes in genetic algorithm, and the system model used as a utility function of genetic algorithm. It also proposed other aggregate approach, the genetic algorithm used for the transition operator, followed by the population structure. This allows the simulation of biological, agent, self-regulating systems.

Parallel computations are used in many areas where large computation amounts are required and/or faster response is critical. The development of parallel algorithms and parallel programming are complicated and require additional knowledge. To ease the parallel programming and algorithm parallelization many tools are developed. One class of such tools is algorithm templates. The idea of algorithm templates is to separate the problem specific and general parts of the algorithm. The general part can be implemented as a reusable module. The problem specific part of the algorithm should be implemented by the user. When these ideas are used for parallel programming, the template has to specify the main parts of the parallel algorithm: partitioning, communications, mapping, synchronization. Master – slave algorithms are very popular and widely used in parallel programming. It is efficient both for homogeneous and heterogeneous parallel computers. Parallelization tools of master – slave algorithms using popular communication libraries are useful. Many problems of engineering, economics and other fields are formulated as optimization problems. Optimization problems are often complicated and computation intensive. Therefore the creation of automatic parallelization tools of popular branch and bound optimization algorithms is relevant. Grillage type foundations are popular in case of weak grounds. It consists of beams that are supported by piles or reside on other beams. In order to... [to full text]

Šiame magistro baigiamajame darbe yra nagrinėjami tiesinės algebros uždavinių sprendimai, panaudojant įvairias skaičiavimo priemones bei specializuotas bibliotekas. Pagrindinis darbo tikslas yra ištirti tokių uždavinių sprendimo būdus bei išnagrinėti jų išlygiagretinimo galimybes. Išanalizavus susijusią literatūrą, ištyrus pasirinktų tiesinių lygčių sistemų sprendimo algoritmus bei atlikus susijusius praktinius bandymus buvo pateikta detali algoritmų analizė bei jų panaudojimo rekomendacijos. Be to, panaudojant BalticGrid technologines galimybes, pavyko paskirstyti tiesinės algebros uždavinių sprendimą tarp keliasdešimties kompiuterių, tuo pačiu sumažinus bendrą užduočių skaičiavimo laiką. / The title of this work is “Parallel algorithms for linear algebra problems”. The main goal of Master thesis is to research solving possibilities of linear algebra problems, using different kind of computing machines and dedicated linear algebra libraries. In the beginning of the work author introduces the comparison of the system for parallel computing such as symmetric multi-processing and massively parallel processing. Later in this chapter the main linear algebra problems and theirs solutions were introduced. In the beginning of the second part, different kinds of algorithms for solving linear equation systems, such as LU factorization and SVD – singular value decomposition, were researched. In the next part of this chapter author looked for possibility to make computations of linear equation system in a parallel way. In the practical part of the work, the author developed few programs, which were used for analysis of different kind of algorithms and used BalticGrid technologies for parallel solving of linear equation systems. In the closing part of the work author presents the main results of the work and suggests some recommendations.