Inteligentni multiagentski sistemi zasnovani na distribuiranom ne-aksiomatskom rezonovanju

The agent technology represents one of the most consistent approaches to distributed artificial intelligence. Agents are characterized by autonomous, reactive, proactive, and social behavior. In addition, more complex, intelligent agents are often defined in terms of human-like mental attitudes, such as beliefs, desires, and intentions. This thesis deals with software agents and multiagent systems in several ways. First, it defines a new reasoning architecture for intelligent agents called Distributed Non-Axiomatic Reasoning System (DNARS). Instead of the popular Belief-Intention-Desire model, it uses Non-Axiomatic Logic, a formalism developed for the domain of articial general intelligence. DNARS is highly-scalable, capable of answering questions and deriving new knowledge over large knowledge bases, while, at the same time, concurrently serving large numbers of external clients.  Secondly, the thesis proposes a novel agent runtime environment named Siebog. Based on the modern web and enterprise stan-dards, Siebog tries to reduce the gap between the agent technology and industrial applications. Like DNARS, Siebog is a distributed system. Its server side runs on computer clusters and provides advanced functionalities, such as automatic agent load-balancing and fault-tolerance. The client side, on the other hand, runs inside web browsers, and supports a wide variety of hardware and software platforms. Finally, Siebog depends on DNARS for deploying agents with unique reasoning capabilities.Agentska tehnologija predstavlja dosledan pristup razvoju distribuirane veštačke  inteligencije. Ono što agente izdvaja od ostalih pristupa su autonomno, reaktivino,  pro-aktivno, i socijalno ponašanje. Pored toga, kompleksniji, inteligentni agenti se često definišu koristeći ljudske mentalne konstrukcije, kao sto su verovanja, želje i namere. Disertacija se bavi softverskim agentima i multiagentskim sistemima sa nekoliko aspekata. Prvo, definisana je nova  arhitektura za rasuđivanje sa primenom u razvoju  inteligentnih agenata, nazvana Distribuirani sistem za ne-aksiomatsko rasuđivanje  (eng. Distributed Non-Axiomatic Reasoning System) (DNARS). Umesto popularnog   BDI modela za razvoj inteligentnih agenata (eng. Belief-Desire-Intention),  arhitektura  se zasniva na tzv. ne-aksiomatskoj logici, formalizmu razvijenom u domenu veštačke  opšte inteligencije. DNARS je skalabilan softverski sistem, sposoban da odgovara na   pitanja i da izvodi nove zaključke na osnovu veoma velikih  baza znanja, služeći pri   tome veliki broj klijenata. Zatim, u disertaciji je predložena nova multiagentska platforma nazvana Siebog. Siebog je zasnovan na modernim standardima za razvoj veb aplikacija, čime pokušava da smanji razliku izmedu multiagentskih sistema i sistema koji se koriste u industriji. Kao DNARS, i Siebog je distribuiran sistem. Na serverskoj strani, Siebog se izvršava na računarskim klasterima, pružajući napredne funkcionalnosti, poput automatske distribucije agenata i otpornosti na greške. Sa klijentske strane, Siebog se izvršava u veb pretrazivačima i podržava široku lepezu hardverskih i softverskih platformi. Konačno, Siebog se oslanja na DNARS za ravoj agenata sa jedinstvenim sposobnostima za rasuđivanje

Uloga mera sličnosti u analizi vremenskih serija

The subject of this dissertation encompasses a comprehensive overview and analysis of the impact of Sakoe-Chiba global constraint on the most commonly used elastic similarity measures in the field of time-series data mining with a focus on classification accuracy. The choice of similarity measure is one of the most significant aspects of time-series analysis  -  it should correctly reflect the resemblance between the data presented in the form of time series. Similarity measures represent a critical component of many tasks of mining time series, including: classification, clustering, prediction, anomaly detection, and others. The research covered by this dissertation is oriented on several issues: 1.  review of the effects of  global constraints on the performance of computing similarity measures, 2.  a detailed analysis of the influence of constraining the elastic similarity measures on the accuracy of classical classification techniques, 3.  an extensive study of the impact of different weighting schemes on the classification of time series, 4.  development of an open source library that integrates the main techniques and methods required for analysis and mining time series, and which is used for the realization of these experimentsPredmet istraživanja ove disertacije obuhvata detaljan pregled i analizu uticaja Sakoe-Chiba globalnog ograničenja na najčešće korišćene elastične mere sličnosti u oblasti data mining-a vremenskih serija sa naglaskom na tačnost klasifikacije. Izbor mere sličnosti jedan je od najvažnijih aspekata analize vremenskih serija  -  ona treba  verno reflektovati sličnost između podataka prikazanih u obliku vremenskih serija.  Mera sličnosti predstavlјa kritičnu komponentu mnogih zadataka  mining-a vremenskih serija, uklјučujući klasifikaciju, grupisanje (eng.  clustering), predviđanje, otkrivanje anomalija i drugih. Istraživanje obuhvaćeno ovom disertacijom usmereno je na nekoliko pravaca: 1.  pregled efekata globalnih ograničenja na performanse računanja mera sličnosti, 2.  detalјna analiza posledice ograničenja elastičnih mera sličnosti na tačnost klasifikacije klasičnih tehnika klasifikacije, 3.  opsežna studija uticaj različitih načina računanja težina (eng. weighting scheme) na klasifikaciju vremenskih serija, 4.  razvoj biblioteke otvorenog koda (Framework for Analysis and Prediction  -  FAP) koja će integrisati glavne tehnike i metode potrebne za analizu i mining  vremenskih serija i koja je korišćena za realizaciju ovih eksperimenata.Predmet istraživanja ove disertacije obuhvata detaljan pregled i analizu uticaja Sakoe-Chiba globalnog ograničenja na najčešće korišćene elastične mere sličnosti u oblasti data mining-a vremenskih serija sa naglaskom na tačnost klasifikacije. Izbor mere sličnosti jedan je od najvažnijih aspekata analize vremenskih serija  -  ona treba  verno reflektovati sličnost između podataka prikazanih u obliku vremenskih serija.  Mera sličnosti predstavlja kritičnu komponentu mnogih zadataka  mining-a vremenskih serija, uključujući klasifikaciju, grupisanje (eng.  clustering), predviđanje, otkrivanje anomalija i drugih. Istraživanje obuhvaćeno ovom disertacijom usmereno je na nekoliko pravaca: 1.  pregled efekata globalnih ograničenja na performanse računanja mera sličnosti, 2.  detaljna analiza posledice ograničenja elastičnih mera sličnosti na tačnost klasifikacije klasičnih tehnika klasifikacije, 3.  opsežna studija uticaj različitih načina računanja težina (eng. weighting scheme) na klasifikaciju vremenskih serija, 4.  razvoj biblioteke otvorenog koda (Framework for Analysis and Prediction  -  FAP) koja će integrisati glavne tehnike i metode potrebne za analizu i mining  vremenskih serija i koja je korišćena za realizaciju ovih eksperimenata

Uloga mera sličnosti u analizi vremenskih serija

The subject of this dissertation encompasses a comprehensive overview and analysis of the impact of Sakoe-Chiba global constraint on the most commonly used elastic similarity measures in the field of time-series data mining with a focus on classification accuracy. The choice of similarity measure is one of the most significant aspects of time-series analysis  -  it should correctly reflect the resemblance between the data presented in the form of time series. Similarity measures represent a critical component of many tasks of mining time series, including: classification, clustering, prediction, anomaly detection, and others. The research covered by this dissertation is oriented on several issues: 1.  review of the effects of  global constraints on the performance of computing similarity measures, 2.  a detailed analysis of the influence of constraining the elastic similarity measures on the accuracy of classical classification techniques, 3.  an extensive study of the impact of different weighting schemes on the classification of time series, 4.  development of an open source library that integrates the main techniques and methods required for analysis and mining time series, and which is used for the realization of these experimentsPredmet istraživanja ove disertacije obuhvata detaljan pregled i analizu uticaja Sakoe-Chiba globalnog ograničenja na najčešće korišćene elastične mere sličnosti u oblasti data mining-a vremenskih serija sa naglaskom na tačnost klasifikacije. Izbor mere sličnosti jedan je od najvažnijih aspekata analize vremenskih serija  -  ona treba  verno reflektovati sličnost između podataka prikazanih u obliku vremenskih serija.  Mera sličnosti predstavlјa kritičnu komponentu mnogih zadataka  mining-a vremenskih serija, uklјučujući klasifikaciju, grupisanje (eng.  clustering), predviđanje, otkrivanje anomalija i drugih. Istraživanje obuhvaćeno ovom disertacijom usmereno je na nekoliko pravaca: 1.  pregled efekata globalnih ograničenja na performanse računanja mera sličnosti, 2.  detalјna analiza posledice ograničenja elastičnih mera sličnosti na tačnost klasifikacije klasičnih tehnika klasifikacije, 3.  opsežna studija uticaj različitih načina računanja težina (eng. weighting scheme) na klasifikaciju vremenskih serija, 4.  razvoj biblioteke otvorenog koda (Framework for Analysis and Prediction  -  FAP) koja će integrisati glavne tehnike i metode potrebne za analizu i mining  vremenskih serija i koja je korišćena za realizaciju ovih eksperimenata.Predmet istraživanja ove disertacije obuhvata detaljan pregled i analizu uticaja Sakoe-Chiba globalnog ograničenja na najčešće korišćene elastične mere sličnosti u oblasti data mining-a vremenskih serija sa naglaskom na tačnost klasifikacije. Izbor mere sličnosti jedan je od najvažnijih aspekata analize vremenskih serija  -  ona treba  verno reflektovati sličnost između podataka prikazanih u obliku vremenskih serija.  Mera sličnosti predstavlja kritičnu komponentu mnogih zadataka  mining-a vremenskih serija, uključujući klasifikaciju, grupisanje (eng.  clustering), predviđanje, otkrivanje anomalija i drugih. Istraživanje obuhvaćeno ovom disertacijom usmereno je na nekoliko pravaca: 1.  pregled efekata globalnih ograničenja na performanse računanja mera sličnosti, 2.  detaljna analiza posledice ograničenja elastičnih mera sličnosti na tačnost klasifikacije klasičnih tehnika klasifikacije, 3.  opsežna studija uticaj različitih načina računanja težina (eng. weighting scheme) na klasifikaciju vremenskih serija, 4.  razvoj biblioteke otvorenog koda (Framework for Analysis and Prediction  -  FAP) koja će integrisati glavne tehnike i metode potrebne za analizu i mining  vremenskih serija i koja je korišćena za realizaciju ovih eksperimenata