Automatisierte Leistungsanalyse von Simulationsalgorithmen zur inkrementellen Algorithmenselektion
Automatisierte Leistungsanalyse von Simulationsalgorithmen zur inkrementellen Algorithmenselektion
批准号:
213221189
负责人:
Dr.-Ing. Roland Ewald
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2012
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2011-12-31 至 2013-12-31
中文摘要
Ziel des Projektes is die Konzeption and prototypische Entwicklung eines Systems zur automatischen Leistungsanalysis von Simulationsaltmen,welches zudem in der拉格ist,die mit der Leistungsanalysis gewonnen Ergebnisse zur schrittweisen Verbesserung einer automatischen leistungsselektion einzusetzen.该系统是一个自动化、自动化的试验系统,可以进行计划、试验和分析。在自动化选择的过程中,我们必须确保数据的正确性。在这一时期,学习数据自动化,这就需要对选择性教育的学习者进行韦尔登。在詹姆斯二世韦尔登设计的模拟系统中,教师们必须这样做,因为他们可以对模型和硬件进行(重新)配置。Beide Aspekte des Projektes,die empirische Leistungsanalysis und die inkrementelle Schemselection,greifen dabei nahtlos inander:der erste Aspekt ist fr die Gewinnung hinreichend vieler neuer Daten notwendig,während der zweite Aspekt von diesen Daten ausgeht um die Effizienz des Simulationssystems zu steigern.
英文摘要
Ziel des Projektes ist die Konzeption und prototypische Entwicklung eines Systems zur automatischen Leistungsanalyse von Simulationsalgorithmen, welches zudem in der Lage ist, die mit der Leistungsanalyse gewonnenen Ergebnisse zur schrittweisen Verbesserung einer automatischen Algorithmenselektion einzusetzen. Das zu entwickelnde System soll es ermöglichen, Experimentsequenzen automatisch zu planen, durchzuführen, und deren Ergebnisse zu analysieren. Darüber hinaus sollen die dabei gewonnen Erkenntnisse in bereits vorhandene Abbildungen zur automatischen Algorithmenselektion einfließen. Um diese Weiterverarbeitung der Leistungsdaten ebenfalls zu automatisieren, sollen Ansätze zum inkrementellen Lernen von Selektionsabbildungen erarbeitet werden. Die gelernten Abbildungen sollen anschließend so in das Simulationssystem James II integriert werden, dass es sich damit vollautomatisch hinsichtlich der zu berechnenden Modelle und der vorhandenen Hardware (re-)konfigurieren kann. Beide Aspekte des Projektes, die empirische Leistungsanalyse und die inkrementelle Algorithmenselektion, greifen dabei nahtlos ineinander: der erste Aspekt ist für die Gewinnung hinreichend vieler neuer Daten notwendig, während der zweite Aspekt von diesen Daten ausgeht um die Effizienz des Simulationssystems zu steigern.
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会议论文
Using AI planning to automate the performance analysis of simulators
使用AI规划自动化模拟器的性能分析
DOI:
10.4108/icst.simutools.2014.254635
发表时间:
2014
期刊:
影响因子:
--
作者:
[Roland]
通讯作者:
Roland
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