This paper aims at providing a multi-objective real-time scheduling algorithm suitable for schedu... more This paper aims at providing a multi-objective real-time scheduling algorithm suitable for scheduling of real-time tasks in multiprocessor system with multi-objective criteria. In this proposed Mo-QIGA, scheduling of multi-objective realtime tasks have been targeted for minimizing completion time and total tardiness of each real-time task simultaneously. The exploration of quantum computation in the suggested Mo-QIGA mimics the principles and basic concepts of quantum mechanics. Variable length chromosomes are used in Mo-QIGA and in order to exhibit full Hilbert hyperspace, qubits representation is preferred. In addition, Quantum rotation gate is employed to update the schedules and it obviates classical genetic operators. In order to obtain Pareto-optimal solutions, a random key distribution has been adopted to convert the qubits particles to valid schedule solutions. Moreover, permutation based trimming technique has been introduced for population diversification which leads to good quality schedules. The experiments have been carried out using number of processors varying with real-time tasks priority and processing time. It has been found that the suggested multi-objective quantum inspired genetic algorithm outperforms its classical counterpart in terms of scheduling accuracy and time in multi-objective sense.
Streszczenie Sztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzi... more Streszczenie Sztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach. Słowa kluczowe: sztuczne sieci neuronowe, inwestowanie na giełdzie papierów wartościowych, metody ewolucyjno-neuronowe Wstęp Sztuczne sieci neuronowe (ANN, od ang. Artificial Neural Networks) stosowane są coraz częściej do wspomagania inwestycji giełdowych. Aplikacje tej klasy używane są jako jedna z wielu platform doradczych, co szeroko opisał w swojej pracy Gately. ANN wykorzystują dane historyczne, które dostępne są w ramach analizy technicznej. Sztuczne sieci neuronowe stosuje się także do predykcji kryzysów w sektorze bankowym, co jest istotne do "wczesnego ostrzegania" przed zachwianiem stabilności sektora finansowego. Bankowość to system naczyń połączonych, w którym upadłość jednego z banków mogą wywołać efekt domina. Kryzysy finansowe występują względnie często, a kryzysy w zakresie bankowości obserwuje się rzadziej. W ciągu ostatnich czterdziestu lat zaobserwowano około 100 kryzysów bankowych w różnych częściach świata. Warto także zauważyć, że kryzys bankowy w Polsce w 2009 roku zachwiał dosyć mocno gospodarką krajową, gdyż PKB spadło o 13,5%, z 364 mld euro do 315 mld euro. Załamanie nie było długotrwałe, gdyż już w 2010 roku gospodarka została odbudowana do poziomu PKB 360 mld euro, a w 2014 roku PKB osiągnęło 408 mld euro wg danych Eurostatu.
DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals), Jun 1, 2016
Artificial neural networks can be used to predict share investment on the stock market, assess th... more Artificial neural networks can be used to predict share investment on the stock market, assess the reliability of credit client or predicting banking crises. Moreover, this paper discusses the principles of cooperation neural network algorithms with evolutionary method, and support vector machines. In addition, a reference is made to other methods of artificial intelligence, which are used in finance prediction.
Supercomputers for Aiding Economic Processes with Reference to the Financial Sector
Contemporary Economy, 2014
The article discusses the use of supercomputers to support business processes with particular emp... more The article discusses the use of supercomputers to support business processes with particular emphasis on the financial sector. A reference was made to the selected projects that support economic development. In particular, we propose the use of supercomputers to perform artificial intel-ligence methods in banking. The proposed methods combined with modern technology enables a significant increase in the competitiveness of enterprises and banks by adding new functionality.
Multi-objective Tabu-based Differential Evolution for Teleportation of Smart Virtual Machines in Private Computing Clouds
2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)
We propose a multi-objective approach for using differential evolution algorithm with tabu search... more We propose a multi-objective approach for using differential evolution algorithm with tabu search algorithm as an additional mutation for live migration (teleportation) of virtual machines. This issue is crucial in private computing clouds. Teleportation of virtual machines is supposed to be planned to determine Pareto-optimal solutions for several criteria such as workload of the bottleneck host, communication capacity of the critical node, electric power of hosts, and computer costs. Some numerical results are presented for the experimental cloud based on OpenStack platform for smart city and smart education systems.
W artykule omówiono wybrane paradygmaty sztucznej inteligencji w kontekście ich zastosowań w info... more W artykule omówiono wybrane paradygmaty sztucznej inteligencji w kontekście ich zastosowań w informatycznych systemach finansowych. Zaproponowane podejście cechuje się istotnym potencjałem w zakresie wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstw, w tym instytucji finansowych. Wymaga jednak efektywnego wykorzystania superkomputerów, gridów i chmur obliczeniowych, W tym kontekście odniesiono się do środowiska obliczeniowego dla cyberwaluty Bitcoin. Ponadto, scharakteryzowano programowanie genetyczne i sztuczne sieci neuronowe do przygotowania strategii inwestycyjnych na giełdzie papierów wartościowych.
Metoda ewolucyjno-neuronowa oraz metoda wektorów nośnych w bankowości
W pracy omowiono wykorzystanie metody ewolucyjno-neuronowe do oceny wiarygodności kredytobiorcow.... more W pracy omowiono wykorzystanie metody ewolucyjno-neuronowe do oceny wiarygodności kredytobiorcow. Ponadto, doprecyzowano zastosowanie metody wektorow wspierających do prognozowania kryzysow bankowych. Na zakonczenie odniesiono sie do alternatywnych metod sztucznej inteligencji, ktore stosowane są w bankowości.
Methods for Improving Availability and Efficiency of Computer Infrastructure in Smart Cities
Contemporary Economy, 2017
This paper discusses methods for increasing the availability and efficiency of information infras... more This paper discusses methods for increasing the availability and efficiency of information infrastructure in smart cities. Two criteria have been formulated to assign some key resources in smart city system. The process of finding some compromise solutions from Pareto-optimal solutions has been illustrated. Metaheuristics of collective intelligence, including particle swarm optimization PSO, ant colony optimization ACO, algorithm of bee colony ABC, and differential evolution DE have been described due to smart city infrastructure improving. Other application of above metaheuristics in smart city have been also presented.
Streszczenie W pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zasto... more Streszczenie W pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych automatycznie. W celu uzyskania przewagi konkurencyjnej uczenie maszynowe może być wykorzystane do zarządzania zasobami samoorganizujących się mgieł i chmur obliczeniowych do realizacji obliczeń biznesowych w firmie. Opisano także wybrane zastosowania gospodarcze samoorganizujących się systemów rozproszonych, w tym odniesiono się do badań nad wiarygodnością kredytobiorców, a także wskazano na metody stosowane do szacowania ryzyka sektora bankowego. Na zakończenie przedstawiono kluczowe wnioski oraz kierunki dalszych badań. Słowa kluczowe: pred...
Artificial neural networks can be applied for interpolation of function with multiple variables. ... more Artificial neural networks can be applied for interpolation of function with multiple variables. Because of concurrent processing of data by neurons, that approach can be seen as hopeful alternative for numerical algorithms. From these reasons, the analysis of capabilities for some models of neural networks has been carried out in the purpose for identification of the underwater object properties. Features of the underwater objects can be recognized by characteristics of a amplitude according to the frequency of measured signals. The feed-forward multi-layer networks with different transfer functions have been applied. Those network models have been trained by some versions of back-propagation algorithm as well as the Levenberg-Marquardt gradient optimization technique. Finally, for determination of the amplitude for the frequency of signal by the two-layer network with the hidden layer of the radial neurons has been proposed.
Some Paradigms of Artificial Intelligence in Financial Computer Systems
Contemporary Economy, 2015
The article discusses some paradigms of artificial intelligence in the context of their applicati... more The article discusses some paradigms of artificial intelligence in the context of their applications in computer financial systems. The proposed approach has a significant po-tential to increase the competitiveness of enterprises, including financial institutions. However, it requires the effective use of supercomputers, grids and cloud computing. A reference is made to the computing environment for Bitcoin. In addition, we characterized genetic programming and artificial neural networks to prepare investment strategies on the stock exchange market.
Special issue: Evolutionary and Local Search Heuristics in Multiple Objective Optimization-Adaptive evolutionary algorithms for multiobjective task assignments in distributed computer systems
Uploads
Papers by Jerzy Balicki