<p>U bežičnoj mreži senzora i robota, senzorski moduli vrše nadzor<br />fizičkih veličina od značaja, a roboti imaju ulogu izvršilaca<br />zadataka koji im se dodeljuju primenom odgovarajućeg algoritma. Nakon<br />detekcije događaja od strane statičkih senzorskih čvorova i<br />prosleđivanja informacija o događajima robotima, potrebno je<br />dodeliti zadatke robotima na efikasan način. Dodela zadataka vrši<br />se u skladu sa prirodom različitih scenarija koji se mogu javiti u<br />praksi. U okviru disertacije razmatran je slučaj kada se konkurentno<br />javlja više događaja kojima je potrebno dodeliti izvršioce. U pogledu<br />energetske efikasnosti, u ovakvim sistemima kao ključni problemi<br />javljaju se minimizacija ukupne dužine kretanja robota i optimizacija<br />komunikacije u mreži. Od komunikacinih protokola za otkrivanje<br />izvršilaca, u ovoj disertaciji predstavljena su poboljšanja<br />postojećeg iMesh protokola i uveden je novi vCell protokol zasnovan na<br />lokalizovanom formiranju ćelija Voronoi dijagrama. Takođe,<br />upoređene su performanse novog protokola sa postojećim (pravougaoni<br />kvorum i iMesh) u gustim mrežama, retkim mrežama i mrežama sa<br />rupama u topologiji. Uz to, uvedeni su algoritmi za ažuriranje lokacije<br />kojima mreža reaguje na kretanje robota. Rezultati simulacija pokazuju<br />da vCell postiže efikasnost blizu 100% u nalaženju najbližeg robota u<br />gustim mrežama. U retkim mrežama, efikasnost mu je do 40% bolja u<br />odnosu na ostala rešenja.</p><p>Kao glavni rezultat u disertaciji prikazani su novi algoritmi za<br />dodelu robota kao izvršilaca zadataka događajima, čime su<br />prevaziđni nedostaci više do sada poznatih rešenja ovog problema.<br />Za zadati skup događaja i skup robota, svakom događaju dodeljen je po<br />jedan robot koji je zadužen za obilazak lokacije događaja. Tokom<br />pojedinačnih rundi, robotima je dozvoljen obilazak jednog događaja<br />kada se vrši uparivanje, ili više događaja, kada se vrši<br />sekvencijalna dodela. U distribuiranom slučaju, statički senzorski<br />uređaji detektuju događaje i prijavljuju ih obližnjim robotima.<br />Algoritam PDM koji se odnosi na unapređeno uparivanje sa mogućnošću<br />razmene partnera, eliminiše dugačke ivice koje se mogu javiti<br />prilikom uparivanja. Algoritam SQD za sekvencijalnu dodelu događaja<br />robotima iterativno pronalazi par robot-događaj sa najmanjim<br />međusobnim rastojanjem, uvrštava izabrani događaj u listu za oblazak<br />izabranog robota i ažurira poziciju robota. Takođe su predložene<br />generalizacije koje omogućavaju da događaji budu posećeni od strane<br />više robota i koje uzimaju u obzir vremenska ograničenja.<br />Distribuirani algoritam MAD, koji je zasnovan na iMesh<br />informacionoj strukturi i lokalnim aukcijama u robotskoj mreži,<br />vrši dodelu robota događajima na lokalizovan i energetski efikasan<br />način. Rezultati simulacija potvrđuju prednosti predloženih<br />algoritama u odnosu na postojeća rešenja, kako u pogledu skraćivanja<br />dužina putanja robota, tako i u produženju životnog vremena sistema.</p> / <p>In a typical wireless sensor and robot network, sensor nodes monitor physical<br />values of interest, while robots perform some automated tasks. The tasks are<br />assigned to robots by means of an appropriate algorithm. Upon the<br />occurrence of events which are detected by sensor nodes, the information<br />about the events needs to be delivered to robots. Afterwards, it is necessary<br />to assign tasks to robots in an efficient way. Task assignment is performed<br />according to the nature of different scenarios which might occur in practice.<br />This thesis is focused on the case when multiple events, all of which require<br />to be visited by robots, happen simultaneously. Regarding energy efficiency,<br />the key issues which arise in such systems are minimization of robot travel<br />paths, and optimization of the network traffic. In this thesis, the following<br />service discovery protocols are presented: improvements of the existing<br />iMesh protocol, and the novel vCell protocol, which is based on localized<br />formation of an information structure which resembles Voronoi diagram.<br />Furthermore, the performaces of new vCell protocol is compared with the<br />existing protocols (Quorum and iMesh) in dense networks, sparse networks,<br />and networks with holes in topology. Also, location update algorithms are<br />introduced, which deal with robot mobility. The simulations show that vCell<br />achieves nearly 100% success rate in finding the nearest robot in dense<br />networks. In sparse networks, it outperforms the other existing solutions by up<br />to 40%.<br />As a key contributtion, the novel dispatch lgorithms have been introduced.<br />Given a set of events and a set of robots, the dispatch problem is to allocate<br />one robot for each event to visit it. In a single round, each robot may be<br />allowed to visit only one event (matching dispatch), or several events in a<br />sequence (sequence dispatch). In a distributed setting, each event is<br />discovered by a sensor and reported to a robot. In this thesis, novel<br />algorithms are presented, whichh are aimed at overcoming the shortcomings<br />of several existing solutions. Pairwise distance based matching algorithm<br />(PDM) eliminates long edges by pairwise exchanges between matching pairs.<br />Sequence dispatch algorithm (SQD) iteratively finds the closest event-robot<br />pair, includes the event in dispatch schedule of the selected robot and<br />updates its position accordingly. When event-robot distances are multiplied by<br />robot resistance (inverse of the remaining energy), the corresponding energybalanced<br />variants are obtained. Also, generalizations are introduced which<br />handle multiple visits and timing constraints. Distributed algorithm MAD is<br />based on information mesh infrastructure and local auctions within the robot<br />network for obtaining the optimal dispatch schedule for each robot. The<br />simulations conducted confirm the advantages of our algorithms over other<br />existing solutions in terms of average robot-event distance and lifetime.</p>

<p>Proces glodanja tvrdih (kaljenih) čelika, vretenastim loptastim glodalima,<br />najčešće se primenjuje u operacijama završne obrade kompleksnih<br />površina. Modelovanje ovog procesa i optimizacija njegovih parametara su<br />veoma važni, kao pomoć za razumevanje samog procesa tako i za rešavanje<br />praktičnih problema. Za modelovanje izlaznih performansi procesa obrade<br />i nalaženje optimalnih vrednosti ulaznih parametara, korišteno je<br />nekoliko klasičnih i prirodom-inspirisanih metoda. Od klasičnih metoda<br />modelovanja i optimizacije, u radu su primenjene: metodologija odzivne<br />površine-RSM, Taguči metoda i Taguči metoda sa sivom relacionom<br />analizom. Korištene prirodom-inspirisane metode modelovanja i<br />optimizacije su: genetski algoritam&ndash;GA, sivi vuk optimizer&ndash;GWO i<br />nedominantno sortirajući genetski algoritam II&ndash;NSGA II. Dobijeni pouzdani<br />matematički modeli izlaznih performansi procesa obrade i optimalni<br />ulazni parametri obrade, potvrđuju opravdanost primene svih navedenih<br />metoda u procesu glodanja vretenastim loptastim glodalima tvrdih<br />(kaljenih) čelika. Posebno treba izdvojiti rezultate dobijene pomoću metode<br />sivi vuk optimizer&ndash;GWO. Ova prirodom-inspirisana metoda je potpuno nova<br />metoda i do sada nije bilo literaturnih informacija o mogućnostima njene<br />primene u procesima obrade rezanjem.</p> / <p>The ball end milling process of hard (hardened) steel, is usually applied in the<br />finishing operations of machining comlex surfaces. Modeling of this process and<br />optimization of its parameters are very important as an aid to understanding the<br />processes and to solve practical problems. Several classic and nature-inspired<br />methods were used for modeling of the output process performances and finding<br />the optimal values of input parameters. From traditional methods of modeling and<br />optimization Response Surface Methodology-RSM, Taguchi method and Taguchi<br />method with Gray Relational Analysis, and nature-inspired methods of modeling<br />and optimization Genetic Algorithm-GA, Gray Wolf Optimizer-GWO and Nondominant<br />Sorting Genetic Algorithm II- NSGA-II, were applied in the paper. Reliable<br />mathematical models of the output process performances and the optimal input<br />parameters, confirm the validity of the application of these methods in the process<br />of ball end milling hard (hardened) steel. The results obtained by the method of the<br />Gray Wolf Optimizer-GWO should be particulary noted. This nature-inspired<br />method is quite a new method, and so far there was no literature information on<br />the possibilities of its application in the cutting processes.</p>

<p>U tezi je predstavljena implementacija metode teorija funkcionala gustine (DFT) bazirana na metodi za sklapanje naelektrisanja (CPM) koja koristi bazise gausijanskih funkcija. Metod je baziran na pretpostavci da se elektronska gustina naelektrisanja velikih sistema, može predstaviti kao suma doprinosa pojedinačnih atoma, takozvanih motiva gustine naelektrisanja, koji se dobijaju računanjem malog prototip sistema. Talasna funkcija,<br />kao i gustina naelektrisanja, se u na&scaron;oj implementaciji reprezentuju uz pomoć bazise gausijanskih funkcija, dok se motivi opisuju kori&scaron;ćenjem prostornih koordinata. Uz pomoć procedure za minimizaciju se iz motiva opisanih koordinatama, dobija gustina naelektrisanja predstavljena u bazisu Gausijana. Implementacija serijskog programa pokazuje značajno pobolj&scaron;anje u performansama u odnosu na prethodne implementacije bazirane na ravnim talasima. Ova implementacija re&scaron;ava sistem od približno 1000 atoma na jednom procesorskom jezgru za svega nekoliko sati. Paralelna implementacija uz pomoć naprednih metoda paralelizacije i distribucije podataka omogućava re&scaron;avanje sistema od vi&scaron;e desetina hiljada atoma. Najveći testirani sistem ima približno<br />20000 atoma i testiran je na 256 paralelnih procesa.</p> / <p>We present the implementation of the density functional theory (DFT) based charge patching method (CPM) using the basis of Gaussian functions. The method is based on the assumption that the electronic charge density of a large system is the sum of contributions of individual atoms, so called charge density motifs, that are obtained from calculations of small prototype systems.In our implementation wave functions and electronic charge density are represented using the basis of Gaussian functions, while charge density motifs are represented using a real space grid. A constrained minimization procedure is used to obtain Gaussian basis representation of charge density from real space representation of motifs. The code based on this&nbsp; implementation exhibits superior performance in comparison to previous implementation of the charge patching method using the basis of plane waves. It enables calculations of electronic structure of systems with around 1000 atoms on a single CPU core with computational time of just several hours. The parallel implementation enables calculations for the system with more than ten thousand atoms. The largest system tested has around 20000 atoms and was computed on 256 parallel processes.</p>

Abstract The focus of this thesis is to study direction of arrival (DoA) estimation algorithms for reconfigurable leaky-wave antennas and advanced antenna arrays. Directional antennas can greatly improve the spectrum reuse, interference avoidance, and object and people localization. DoA estimation algorithms have also been shown to be useful for applications such as positioning for user tracking and location-based services in wireless local area networks (WLANs). The main goal is to develop novel DoA estimation algorithms for both advanced antenna arrays and composite right/left-handed (CRLH) leaky-wave antennas (LWAs). The thesis introduces novel modifications to existing DoA estimation algorithms and shows how these can be modified for real-time DoA estimation using both antenna types. Three modified DoA estimation algorithms for CRLH-LWAs are presented: 1) modified multiple signal classification (MUSIC), 2) power pattern cross-correlation (PPCC), and 3) adjacent power pattern ratio (APPR). Additionally, the APPR algorithm is also applied to advanced antenna arrays. The thesis also presents improvements to the modified MUSIC and APPR algorithms. The complexity of the algorithms is reduced by selecting a smaller number of received signals from different directions. The results show that the selection of the radiation patterns is very important and that the proposed algorithms can successfully estimate the DoA, even in a real-world environment. Based on the results, this thesis provides a good starting point for future research of DoA estimation algorithms to enhance the performance of future-generation wireless networks and the accuracy of localization. / Tiivistelmä Tässä väitöskirjassa tutkitaan suunnanestimointialgoritmeja uudelleen konfiguroituville vuotoaaltoantenneille (LWA, leaky wave antenna) ja kehittyneille antenniryhmille. Suuntaavilla antenneilla voidaan parantaa huomattavasti spektrin uudelleen käyttöä ja esineiden ja ihmisten sijaintipaikannusta sekä pienentää häiriöitä. Suunnanestimointialgoritmit ovat myös osoittautuneet hyödylliseksi esimerkiksi seuranta- ja sijaintipaikannuspalvelusovelluksille langattomissa lähiverkoissa. Työn päätavoite on kehittää uusia suunnanestimointialgoritmeja sekä kehittyneille antenniryhmille että vuotoaaltoantenneille (composite right/left-handed (CRLH) LWA). Työssä osoitetaan, miten olemassa olevia suunnanestimointialgoritmeja voidaan muokata uudella tavalla, jotta ne soveltuisivat molemmille antennityypeille reaaliaikaiseen suunnanestimointiin. Vuotoaaltoantennille on kehitetty kolme erilaista suunnanestimointialgoritmia: 1) muunneltu MUSIC- (multiple signal classification), 2) säteilykyvioiden tehojen ristikorrelaatio- (PPCC, power pattern cross correlation) ja 3) vierekkäisten säteilykuvioiden tehosuhdealgoritmi (APPR, adjacent power pattern ratio). APPR-algoritmia on myös käytetty kehittyneelle antenniryhmälle. Työssä esitetään myös parannuksia muunnelluille MUSIC- ja APPR-algoritmeille. Algoritmien kompleksisuutta voidaan pienentää valitsemalla vähemmän vastaanotettuja signaaleja. Tulokset osoittavat, että signaalien valinta on hyvin tärkeää ja ehdotetut algoritmit estimoivat onnistuneesti saapuvan signaalin suunnan todellisessa mittausympäristössä. Yhteenvetona voidaan sanoa, että tämä väitöstyö on hyvä lähtökohta suunnanestimointialgoritmitutkimukselle, jonka tavoitteena on parantaa tulevien sukupolvien langattomien verkkojen suorituskykyä ja paikannuksen tarkkuutta.

<p>Polazeći od prostog aukcijskog algoritma (SAP) za izbor izvršioca u<br />bežičnim senzorskim i aktuatorskim mrežama u ovoj disertaciji su<br />uvedena dva poboljšanja tog algoritma (multi-hop komunikacija i<br />lokalizacija). Predloženo je i pet novih aukcijskih agregacionih<br />algoritama koji koriste tehniku agregacije da bi smanjili<br />komunikacione troškove. Treća grupa doprinosa ove disertacije se<br />odnosi na primenu aukcija za poboljšanje postojećeg iMesh algoritma<br />za pronalaženje izvršioca. Eksperimentalni rezultati pokazuju<br />svojstva algoritama i njihove prednosti u odnosu na postojeće.</p> / <p>Two improvements of the simple auction protocol (SAP) for the task<br />assignment in wireless sensor and actuator networks is proposed in this<br />dissertation (multi-hop communications and localization). Five new auction<br />aggregation algorithms for the task assignment are proposed with the goal to<br />minimize the communication costs. One of the auction aggregation algorithms<br />is also used to improve existing iMesh service discovery algorithm.<br />Experimental results show the characteristics of the proposed algorithms and<br />advantages over the existing ones.</p>

<p>U radu je predstavljeno istraživanje vezano za poboljšanje performansi rada velikih nadzorno-upravljačkih sistema poput DMS-a. Ovaj cilj je postignut koordinacijom izvršavanja tokova aktivnosti, što podrazumeva efikasnu raspodelu zadataka na računarske resurse. U te svrhe razvijeni su i testirani različiti algoritmi. Ovakav pristup je obezbedio veći stepen iskorišćenja računarskih resursa, što je rezultiralo boljim performansama.</p> / <p>Thе paper presents an approach how to improve performance of larger scale distributed utility management system such as DMS. This goal is accomplished by using an intelligent workflow management. Workflows are divided into the atomic tasks which are scheduled to computing resources for execution. For these purposes various scheduling algorithms are developed and thoroughly tested. This approach has provided greater utilization of computing resources which further have resulted in better performance.</p>

<p>Uvod: Karcinom jajnika predstavlja značajan zdravstveni problem.Karakteri&scaron;e ga najveća smrtnost od svih ginekolo&scaron;kih maligniteta. Najveći broj slučajeva karcinoma jajnika dijagostikuje se u uznapredovalim stadijumima bolesti (FIGO st. III i IV), kod kojih petogodi&scaron;nje preživljavanje iznosi ispod 30%, dok se svega 25% slučajeva otkrije u prvom stadijumu gde petogodi&scaron;nje preživljavanje iznosi preko 90%. Do danas nije otkrivena dijagnostička metoda za rano otkrivanje početnog karcinoma jajnika u op&scaron;toj populaciji koja je dovoljno osetljiva i specifična da bi se koristila kao &bdquo;screening&ldquo; metoda. Uspeh u lečenju karcinoma jajnika direktno zavisi od rano postavljene dijagnoze. Cilj istraživanja: Utvrditi značaj tumorskih markera Ca125, HE4, Roma indexa, konvencionalne i dopler transvaginalne sonografije u dijagnostici karcinoma jajnika. Metodologija: Istraživanje je sprovedeno kao prospektivna klinička studija, na Klinici za ginekologiju i aku&scaron;erstvo u Novom Sadu. Ispitivanjem je obuhvaćeno 238 pacijenktinja sa adneksalnim tumorom za operativno lečenje. Preoperativno svim pacijentkinjama je uzeta detaljna anamneza, urađen konvencionalni i dopler transvaginalni ultrazvučni pregled i uzeta krv za određivanje tumorskih markera CA125, HE4, Roma indexa. U zavisnosti od definitivnog patohistolo&scaron;kog nalaza pacijentkinje su podeljene u dve grupe. Grupu A ili ispitivanu grupu su činile ispitanice sa karcinomom i border line tumorima,a grupu B ili kontrolnu grupu,pacijentkinje sa benignim tumorima jajnika. Rezultati: Prosečna starost pacijentkinja je 53 godine. U ukupnom ispitivanom uzorku bilo je statistički značajno vi&scaron;e pacijentkinja u premenopauzi(59,2%) u odnosu na postmenopauzalne pacijentkinje. U ispitivanoj grupi najče&scaron;će zastupljen patohistolo&scaron;ki tip karcinoma je high-grade serozni cistadenokarcinom. Kod najvećeg broja pacijentkinja(49,4%) karcinom je dijagnostikovan u I stadijumu bolesti. U diferencijaciji karcinoma jajnika i benignih tumora jajnika, AUC vrednosti za HE4,Ca125 i Roma index su 0.933, 0.831 i 0.932. Senzitivnost HE4,Ca125,Roma indexa iznosi 0.797/ 0.734 / 0.823. Specifičnost HE4,Ca125, Roma indexa je 0.881 / 0.838 / 0.774. Senzitivnost konvencionalne i dopler transvaginalne sonografije je 0,937/ 0,750, a specifičnost je 0,736/ 0,931 respektivno.Kod pacijentkinja sa endometriozom, vrednost tumorskog markera HE4 je povi&scaron;ena samo kod 6% pacijentkinja, za razliku od vrednosti Ca125 koje su povi&scaron;ene kod 76% pacijentkinja sa endometriozom. Zaključak: Najsnažniji prediktori u diferencijaciji karcinoma od benignih tumora jajnika su: tumorski marker HE4, Roma index, indeks otpora protoku krvi kroz tumorsko tkivo (RI), neravan unutra&scaron;nji zid tumora i ekrescencije unutar tumora. Najbolju senzitivnost u detekciji karcinoma jajnika pokazala je konvencionalna transvaginalna sonografija u odnosu na druge dve ispitivane metode, dok najbolju specifičnost u odvajanju benignih tumora od karcinoma jajnika pokazuje dopler transvaginalna sonografija.</p> / <p>Background: Ovarian cancer represents very important world health issue. It is characterized by the highest mortality rate of all gynecological malignancies. The majority of ovarian cancer cases are diagnosed in advanced stages (FIGO III and IV) in which 5 year survival rate is less than 30%, and only 25% of cases are diagnosed in stage I with survival rate of 90%. So far no diagnostic method has been discovered that is specific and accurate enough to diagnose ovarian cancer in early stage in general population, so that it can be used as screening method. Success rate of treatment of ovarian cancer is dependent on the stage in which the diagnosis has been made. Objective: to determine the importance of tumor markers CA 125, HE4, Roma index, conventional and Doppler transvaginal ultrasound in diagnosis of ovarian cancer. Method: Research was undertaken as prospective study at Clinic for Gynecology and Obstetrics in Novi Sad. The analysis included 238 women with adnexal tumors indicated for surgery. Preoperatively detailed medical history, blood analysis (CA125,HE4,ROMA index), conventional and Doppler transvaginal ultrasound were done for all patients. Patients were divided into two groups depending on their definite pathohistological finding. Group A included patients with carcinoma and border line tumors. Group B (control group) included patients with benign ovarian tumors. Results: Average age of patient was 53 years. More patients were premenopausal (59.2%). The most frequent pathohistological type of carcinoma was high grade serous cystadenocarcinoma. In most cases diagnosis was made in stage I (49.4%). In differentiation between ovarian carcinoma and benign ovarian tumors AUC for HE4, Ca125and Roma index were 0.933,0.831,0.932. Sensitivity of HE4,Ca125 and Roma index is 0.797,0.734,0.832. Specificity of HE4,Ca125 and Roma index is 0.881,0.838,0.774. Sensitivity of conventional and transvaginal ultrasound is 0.937, 0.750, and specificity is 0.736 and 0.931 respectively. In patients with endometriosis tumor marker HE4 levels were elevated in only 6% of cases, while Ca125 levels were elevated in 76% of cases. Conclusion: The most important predictors in carcinoma/benign tumor differentiation are tumor markers HE4, Roma index, RI, uneven inner walls of tumor and ekrescency inside tumor. The highest sensitivity in ovarian cancer detection showed conventional transvaginal ultrasound when compared to two other used methods. The highest specificity in carcinoma/bening tumor differentiation showed doppler transvaginal ultrasound.</p>

<p>Numerical methods and algorithms for solving of partial differential equations, especially parallel algorithms, are an important research topic, given the very broad applicability range in all areas of science. Rapid advances of computer technology open up new possibilities for development of faster algorithms and numerical simulations of higher resolution. This is achieved through paralleliza-tion at different levels that&nbsp; practically all current computers support.</p><p>In this thesis we develop parallel algorithms for solving one kind of partial differential equations known as nonlinear Schr&ouml;dinger equation (NLSE) with a convolution integral kernel. Equations of this type arise in many fields of physics such as nonlinear optics, plasma physics and physics of ultracold atoms, as well as economics and quantitative&nbsp; finance. We focus on a special type of NLSE, the dipolar Gross-Pitaevskii equation (GPE), which characterizes the behavior of ultracold atoms in the state of Bose-Einstein condensation.</p><p>We present novel parallel algorithms for numerically solving GPE for a wide range of modern parallel computing platforms, from shared memory systems and dedicated hardware accelerators in the form of graphics processing units (GPUs), to&nbsp;&nbsp; heterogeneous computer clusters. For shared memory systems, we provide an algorithm and implementation targeting multi-core processors us-ing OpenMP. We also extend the algorithm to GPUs using CUDA toolkit and combine the OpenMP and CUDA approaches into a hybrid, heterogeneous al-gorithm that is capable of utilizing all&nbsp; available resources on a single computer. Given the inherent memory limitation a single&nbsp; computer has, we develop a distributed memory algorithm based on Message Passing Interface (MPI) and previous shared memory approaches. To maximize the performance of hybrid implementations, we optimize the parameters governing the distribution of data&nbsp; and workload using a genetic algorithm. Visualization of the increased volume of output data, enabled by the efficiency of newly developed algorithms, represents a challenge in itself. To address this, we integrate the implementations with the state-of-the-art visualization tool (VisIt), and use it to study two use-cases which demonstrate how the developed programs can be applied to simulate real-world systems.</p> / <p>Numerički metodi i algoritmi za re&scaron;avanje parcijalnih diferencijalnih jednačina, naročito paralelni algoritmi, predstavljaju izuzetno značajnu oblast istraživanja, uzimajući u obzir veoma &scaron;iroku primenljivost u svim oblastima nauke. Veliki napredak informacione tehnologije otvara nove mogućnosti za razvoj bržih al-goritama i&nbsp; numeričkih simulacija visoke rezolucije. Ovo se ostvaruje kroz para-lelizaciju na različitim nivoima koju poseduju praktično svi moderni računari. U ovoj tezi razvijeni su paralelni algoritmi za re&scaron;avanje jedne vrste parcijalnih diferencijalnih jednačina poznate kao nelinearna &Scaron;redingerova jednačina sa inte-gralnim konvolucionim kernelom. Jednačine ovog tipa se javljaju u raznim oblas-tima fizike poput nelinearne optike, fizike plazme i fizike ultrahladnih atoma, kao i u ekonomiji i kvantitativnim finansijama. Teza se bavi posebnim oblikom nelinearne &Scaron;redingerove jednačine, Gros-Pitaevski jednačinom sa dipol-dipol in-terakcionim članom, koja karakteri&scaron;e pona&scaron;anje ultrahladnih atoma u stanju Boze-Ajn&scaron;tajn kondenzacije.<br />U tezi su predstavljeni novi paralelni algoritmi za numeričko re&scaron;avanje Gros-Pitaevski jednačine za &scaron;irok spektar modernih računarskih platformi, od sis-tema sa deljenom memorijom i specijalizovanih hardverskih akceleratora u ob-liku grafičkih procesora, do heterogenih računarskih klastera. Za sisteme sa deljenom memorijom, razvijen je&nbsp; algoritam i implementacija namenjena vi&scaron;e-jezgarnim centralnim procesorima&nbsp; kori&scaron;ćenjem OpenMP tehnologije. Ovaj al-goritam je pro&scaron;iren tako da radi i u&nbsp; okruženju grafičkih procesora kori&scaron;ćenjem CUDA alata, a takođe je razvijen i&nbsp; predstavljen hibridni, heterogeni algoritam koji kombinuje OpenMP i CUDA pristupe i koji je u stanju da iskoristi sve raspoložive resurse jednog računara.<br />Imajući u vidu inherentna ograničenja raspoložive memorije koju pojedinačan računar poseduje, razvijen je i algoritam za sisteme sa distribuiranom memorijom zasnovan na Message Passing Interface tehnologiji i prethodnim algoritmima za sisteme sa deljenom memorijom. Da bi se maksimalizovale performanse razvijenih hibridnih implementacija, parametri koji određuju raspodelu podataka i računskog opterećenja su optimizovani kori&scaron;ćenjem genetskog algoritma. Poseban izazov je vizualizacija povećane količine izlaznih podataka, koji nastaju kao rezultat efikasnosti novorazvijenih algoritama. Ovo je u tezi re&scaron;eno kroz inte-graciju implementacija sa najsavremenijim alatom za vizualizaciju (VisIt), &scaron;to je omogućilo proučavanje dva primera koji pokazuju kako razvijeni programi mogu da se iskoriste za simulacije realnih sistema.</p>

<p>The topic of the research in this dissertation is the application of machine<br />learning in solving problems characteristic to biosystems, with special<br />emphasis on agriculture. Firstly, an innovative regression algorithm based on<br />big data was presented, that was used for yield prediction. The predictions<br />were then used as an input for the improved portfolio optimisation algorithm,<br />so that appropriate soybean varieties could be selected for fields with<br />distinctive parameters. Lastly, a multi-objective optimisation problem was set<br />up and solved using a novel method for categorical evolutionary algorithm<br />based on NSGA-III.</p> / <p>Предмет истраживања докторске дисертације је примена машинског учења у решавању проблема карактеристичних за биосистемe са нагласком на пољопривреду. Најпре је представљен иновативни алгоритам за регресију који је примењен на великој количини података како би се са предиковали приноси. На основу предикција одабране су одговарајуће сорте соје за њиве са одређеним карактеристикама унапређеним алгоритмом оптимизације портфолија. Напослетку је постављен оптимизациони проблем одређивања сетвене структуре са вишеструким функцијама циља који је решен иновативном методом, категоричким еволутивним алгоритмом заснованом на NSGA-III алгоритму.</p> / <p>Predmet istraživanja doktorske disertacije je primena mašinskog učenja u rešavanju problema karakterističnih za biosisteme sa naglaskom na poljoprivredu. Najpre je predstavljen inovativni algoritam za regresiju koji je primenjen na velikoj količini podataka kako bi se sa predikovali prinosi. Na osnovu predikcija odabrane su odgovarajuće sorte soje za njive sa određenim karakteristikama unapređenim algoritmom optimizacije portfolija. Naposletku je postavljen optimizacioni problem određivanja setvene strukture sa višestrukim funkcijama cilja koji je rešen inovativnom metodom, kategoričkim evolutivnim algoritmom zasnovanom na NSGA-III algoritmu.</p>

<p>Dono&scaron;enje odluka u poljoprivredi i vodoprivredi podrazumeva uvažavanje ekonomskih, dru&scaron;tvenih i&nbsp;kriterijuma za&scaron;tite životne sredine. Proces je složen jer se odluke zbog nemogućnosti kvantifikacije&nbsp;često donose na osnovu kvalitativnih podataka, ili jo&scaron; če&scaron;će, u kombinaciji sa postojećim kvantitativnim&nbsp;podacima. Analitički hijerarhijski proces (AHP) je teorijsko-metodolo&scaron;ki koncept vi&scaron;ekriterijumske<br />analize i optimizacije za podr&scaron;ku složenih procesa individualnog i grupnog odlučivanja, koji se pokazao&nbsp;kao jedan od najpogodnijih da podrži takve procese i zato je u svetu &scaron;iroko rasprostranjen. Kod&nbsp;odlučivanja u poljoprivredi i vodoprivredi, zbog složenosti procesa, podrazumeva se interdisciplinarni&nbsp;pristup sa uče&scaron;ćem vi&scaron;e interesnih strana (donosilaca odluka). Kod grupnih primena AHP, odluka se<br />najče&scaron;će dobija objedinjavanjem individualnih ocena ili objedinjavanjem individualnih prioriteta. U&nbsp;novije vreme AHP se sve vi&scaron;e kombinuje sa modelima za postizanje konsenzusa.<br />U disertaciji je predložen mogući novi način objedinjavanja individualnih odluka u grupnu zasnovan na&nbsp;minimizaciji odstupanja grupne od individualnih odluka. Ideja je da se na osnovu individualnih&nbsp;vrednovanja elemenata odlučivanja po metodologiji AHP generi&scaron;e grupni vektor pomoću algoritma&nbsp;simuliranog kaljenja (SA - simulated annealing) iz klase inteligentnih stohastičkih optimizacionih&nbsp;algoritama, posebno pogodnog kada re&scaron;enje treba tražiti u beskonačnim diskretnim prostorima. Po&scaron;to se<br />u AHP mogu koristiti različiti metodi za određivanje vektora prioriteta, koji se uobičajeno nazivaju&nbsp;&quot;prioritizacioni metodi&quot;, da bi se postupak objedinjavanja učinio nezavisnim od metoda prioritizacije, u&nbsp;disertaciji je definisan univerzalni pokazatelj grupne konzistentnosti nazvan grupno euklidsko rastojanje&nbsp;(GED - group Euclidean distance). Inteligentnim približavanjem grupnog vektora prioriteta&nbsp;individualnim odlukama, odnosno minimizacijom GED, identifikuje se grupni vektor koji dovoljno<br />dobro predstavlja individualne odluke. Predloženi postupak nazvan je metod SAAP (SA aggregation&nbsp;procedure). Za testiranje ispravnosti metoda SAAP kori&scaron;ćena su tri primera i rezultati predloženog&nbsp;metoda su poređeni sa rezultatima najče&scaron;će kori&scaron;ćenih kombinacija metoda grupnog objedinjavanja,<br />konsenzus modela i metoda prioritizacije koje su nazvane &scaron;eme objedinjavanja. Dobijeni rezultati su&nbsp;pokazali da je SAAP konkurentan sa ostalim &scaron;emama objedinjavanja.<br />U disertaciji je predložena i transparentna metodologija za grupno vi&scaron;ekriterijumsko ocenjivanje&nbsp;pogodnosti lokaliteta za navodnjavanje na datoj teritoriji. U FAO dokumentima je sugerisano da treba&nbsp;vr&scaron;iti ocenu pogodnosti lokaliteta za navodnjavanje a ne isključivo zemlji&scaron;ta i da treba uzeti u obzir sve<br />faktore (kriterijume) koji utiču na uspe&scaron;nost uvođenja navodnjavanja. Vi&scaron;ekriterijumsko određivanje&nbsp;pogodnosti lokaliteta za navodnjavanje je zasnovano na kombinaciji AHP i geografskog informacionog&nbsp;sistema (GIS) u grupnom kontekstu. Metodologija se sastoji iz četiri faze. U prvoj fazi se identifikuju&nbsp;podkriterijumi za određivanje pogodnosti lokaliteta za navodnjavanje od interesa za dato područje.<br />Podkriterijumi se zatim grupi&scaron;u u kriterijume (kao &scaron;to su osobine zemlji&scaron;ta, klima, socio-ekonomski&nbsp;kriterijum, tehničko-pravni kriterijum i za&scaron;tita životne sredine) i na taj način se formira hijerarhija&nbsp;problema odlučivanja. Identifikovani donosioci odluka vrednuju elemente hijerarhije, takođe po metodu&nbsp;AHP, a zatim se vrednovanja koriste za izračunavanje individualnih težina podkriterijuma.<br />Sastavni deo druge faze metodologije je predloženi vi&scaron;ekriterijumski metod za određivanje težina&nbsp;donosilaca odluka. Koristeći individualne težine podkriterijuma izračunate u prvoj i težine donosilaca&nbsp;odluka izračunate u ovoj fazi, &quot;otežanim&quot; aritmetičkim osrednjavanjem određuju se grupne (konačne&nbsp;težine) podkriterijuma (GIS slojeva). Da bi rastersko preklapanje slojeva bilo moguće, u trećoj fazi se<br />standardizuju GIS slojevi. Množenjem vrednosti piksela u svakom sloju sa pripadajućim grupnim&nbsp;težinama slojeva i njihovim sabiranjem dobija se konačna mapa pogodnosti lokaliteta za navodnjavanje i&nbsp;ona predstavlja osnovu za definisanje prostornih prioriteta izgradnje novih sistema za navodnjavanje na&nbsp;datom području. U četvrtoj fazi (analiza osetljivosti) se prvo isključuju slojevi koji predstavljaju<br />antropogene podkriterijume, a zatim i slojevi zasnovani na prirodnim &nbsp;karakteristikama. Na ovaj način se&nbsp;dobijaju dve nove mape pogodnosti lokaliteta za navodnjavanje koje pružaju dodatne informacije za&nbsp;definisanje prostornih prioriteta izgradnje novih sistema za navodnjavanje.</p> / <p>Agricultural and water management decision problems are usually complex because many criteria (such<br />as economical, social and environmental) need to be considered. For this kind of problems, decision<br />making process is often based only on qualitative data or sometimes on combination of quantitative and<br />qualitative data. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is a multi criteria decision-making method that<br />has been used in many applications related with decision-making based on qualitative data, and is<br />applicable to both individual and group decision making situations. Because of the increasing<br />complexity of decision making problems in agriculture and water management and the necessity to<br />include all interested participants in problem solving, nowadays many AHP decision making processes<br />take place in group settings. There are various aggregation procedures for obtaining a group priority<br />vector within AHP-supported decision making, the most common of which are the aggregation of<br />individual judgments (AIJ), aggregation of individual priorities (AIP) and aggregations based on<br />consensus models.<br />A heuristic stochastic approach to group decision making is proposed in this dissertation as an<br />aggregation procedure which searches for the best group priority vector for a given node in an AHP&ndash;<br />generated hierarchy. The group Euclidean distance (GED) is used as a group consistency measure for<br />deriving the group priority vector for a given node in the AHP hierarchy where all participating<br />individuals already set their judgments. The simulated annealing (SA) algorithm tries to minimize the<br />GED, of the process of which can be considered an objective search for maximum consensus between<br />individuals within the group. The group priority vector obtained in this way is invariant to any<br />prioritization method; that is, there is no need to have individual priority vectors as is required by some<br />other aggregation procedures. This approach is named simulated annealing aggregation procedure<br />(SAAP). In order to check validity of this approach, three examples are used to compare it&#39;s results with<br />results obtained by various combinations of aggregations (AIJ and AIP), consensus models and<br />prioritization methods. In this dissertation, SAAP and other known combinations of aggregation<br />procedures and prioritization methods are labeled as aggregation schemes. Results shows that the SAAP<br />performs better or at least equally to several other well known combinations of prioritization and<br />aggregation in AHP group decision making frameworks.<br />The second objective of this dissertation was to establish a transferable and transparent procedure for<br />multi criteria group evaluations of land suitability for irrigation. The multi criteria approach is<br />recommended because according to FAO documents all aspects of the problem (environment, social<br />aspect, economy) need to be considered in the evaluation, not just soil. To make a decision on where to<br />build new, sustainable irrigation systems, here we propose multi criteria group decision making<br />approach which combines AHP and Geographic Information System (GIS). This approach is presented<br />as four-phase decision making framework. In the first phase, subcriteria relevant in validating land<br />suitability were grouped into five major criteria: soil, climate, economy, infrastructure and environment.<br />Considered as spatially determined decision making elements, criteria and subcriteria were evaluated<br />within the AHP framework by identified experts in the subject area.<br />In the second phase new multi criteria method is developed for deriving decision makers&#39; weights. Using<br />this weights and individual priority weights of subcriteria from first phase final group weights of<br />subcriteria (GIS layers) are computed. In third phase each subcriterion (GIS layer) is standardized. Then,<br />the cell values in each of the subcriterion layers are multiplied by the corresponding final weights of the<br />subcriteria and aggregated into the final land suitability maps for irrigation in GIS environment. Finally,<br />in the fourth phase, a sensitivity analysis is applied to check the influence of different criteria on the<br />result. By changing the weights of criteria, two more maps were generated showing land suitability for<br />irrigation regarding natural conditions and economy-water infrastructure.</p>