Računarstvo

Konferencija polaznika srednjoškolskih programa Istraživačke stanice Petnica "Korak u nauku"

Poređenje efikasnosti simuliranja epidemije na centralnoj procesorskoj jedinici i grafičkoj procesorskoj jedinici

Nikola Kušlaković ()
učenik 3. razreda Gimnazije "Isidora Sekulić", Novi Sad

Mentorstvo: 
Stefan Nožinić

U ovom radu ispitan je model simulacije epidemije koji koristi metod zasnovan na agentima i bazira se na SIR modelu. Analiziran je način na koji algoritam ovakve simulacije može da se modifikuje, tako da se pored izvršavanja na procesoru, simulacija izvršava i na grafičkoj kartici. Model simulacije je imao 15 parametara koji su mogli da se menjaju i bio je testiran tako da se vidi kakve sve tipove epidemija može da simulira. Ispitana je i brzina izvršavanja ovakve simulacije na procesoru i grafičkoj kartici. Simulacije sa malim brojem agenata su se malo brže izvršavale na procesoru, a simulacije sa izuzetno puno agenata su se znatno brže izvršavale na grafičkoj kartici. Pored toga, zaključeno je da simulacije (izvršavane isključivo na grafičkoj kartici) koje su koristile atomske funkcije su se pokazale izuzetno boljim od onih simulacija koje nisu koristile te funkcije. Takođe, upoređeni su i rezultati simulacija, tako da se vidi kolika je razlika između predviđanja dobijenih od simulacija koje su se izvršavale na dve različite računarske komponente. Povećanjem agenata u simulaciji smanjuje se razlika u predviđanju simulacija.


PLASMA – algoritam za rešavanje nekooperativnih igara sa velikim brojem agenata

Ognjen Nešković ()
učenik 2. razreda Računarske gimnazije, Beograd

Mentorstvo: 
Nikola Bebić

U radu je predložen metod za rešavanje igara koji koristi ideje evolutivnog programiranja da pronađe najbolje aproksimatore funkcije stanja igre. Izložene su i neformalno analizirane dve varijante ovog postupka. Osmišljena je jednostavna nekooperativna igra za dva ili N igrača inspirisana ekosistemima i odnosima plen-predator u prirodi. Igra je korišćena za evaluaciju pomenute metode. Dobijeni rezultati upoređeni su sa poznatom metodom za učenje sa podsticajem Deep Q-learning koja je prethodno korišćena za rešavanje složenih igara. Ovako je pokazano da predložena metoda, u ovoj igri (u kratkom vremenskom periodu, na ograničenom hardveru) ostvaruje znatno bolji numerički rezultat u poređenju sa standardnim učenjem Q-vrednosti u okruženju sa jednim agentom.


Automatizovanje Bekdel testa na osnovu scenarija koristeći Naivni Bajesov algoritam

Anja Ekres ()
učenica 4. razreda Gimnazije "Jovan Jovanović Zmaj", Novi Sad

Mentorstvo: 
Aleksa Tešić

Bekdel test se sastoji od tri pitanja pomoću kojih se procenjuje prisustvo žena u nekom filmu. U ovom radu smo pokušali da automatizujemo ocenjivanje filmova na ovom testu koristeći Naivni Bajesov algoritam da bismo izbegli semantičku analizu teksta. Prikazali smo i alternativni način za proveru odgovora na pitanje da li lik ima ime. Na celom skupu ženskih likova ovaj metod je ostvario tačnost od 93,08%, dok je na nivou filma, u proseku, ostvario tačnost od 91,18%. Naivni Bajesov algoritam je za procenu prolaska filma na trećem pitanju (Da li žene pričaju o nečemu što nisu muškarci?) originalno ostvario tačnost od 71%, dok je nakon filtriranja data setova ostvario tačnost od 71,6%. Iako nije previše uticalo na kvalitet ocenjivanje filma, filtriranje data seta je povećalo tačnost određivanja razgovora o muškarcima sa 6,87% na 75,58%. Rezultati Naivnog Bajesovog algoritma zavise isključivo od skupa podataka, i nakon otklanjana dela šuma rezultati su se drastično popravili. Nije primetna velika promena u tačnosti ocene samih filmova zbog relativno malog broja filmova koji su korišćeni za testiranje. S obzirom na količinu šuma koju smo uklonili i drastično poboljšanje rezultata došli smo do zaključka da čak i u filmovima koji prolaze Bekdel test, žene najčešće pričaju o muškarcima.


Predviđanje rezultata izbora u realnom vremenu algoritmom višestruke linearne regresije pomoću analize sentimenta tvitova

Petra Avramović ()
učenica 2. razreda Srednje škole "Branislav Nušić", Sokobanja

Mentorstvo: 
Stefan Nožinić

U ovom radu ispitan je model simulacije epidemije koji koristi metod zasnovan na agentima i bazira se na SIR modelu. Analiziran je način na koji algoritam ovakve simulacije može da se modifikuje, tako da se pored izvršavanja na procesoru, simulacija izvršava i na grafičkoj kartici. Model simulacije je imao 15 parametara koji su mogli da se menjaju i bio je testiran tako da se vidi kakve sve tipove epidemija može da simulira. Ispitana je i brzina izvršavanja ovakve simulacije na procesoru i grafičkoj kartici. Simulacije sa malim brojem agenata su se malo brže izvršavale na procesoru, a simulacije sa izuzetno puno agenata su se znatno brže izvršavale na grafičkoj kartici. Pored toga, zaključeno je da simulacije (izvršavane isključivo na grafičkoj kartici) koje su koristile atomske funkcije su se pokazale izuzetno boljim od onih simulacija koje nisu koristile te funkcije. Takođe, upoređeni su i rezultati simulacija, tako da se vidi kolika je razlika između predviđanja dobijenih od simulacija koje su se izvršavale na dve različite računarske komponente. Povećanjem agenata u simulaciji smanjuje se razlika u predviđanju simulacija.


Optimizacija rada svetlosnih signala na izolovanoj raskrsnici upotrebom heurističkih algoritama

Aleksandra Milić ()
učenica 3. razreda Gimnazije Lebane, Lebane

Mentorstvo: 
Aleksa Tešić

Razvijene su metode za optimizaciju svetlosnih signala na izolovanoj raskrsnici u fiksnom režimu rada. Metode su bazirane na heurističkim algoritmima: gravitacioni pretraživački algoritam (GSA) i optimizacija rojem čestica (PSO). Data je formulacija problema optimizacije, kao i opis korišćenih algoritama. Oba algoritma su implementirana u razvojnom okruženju Visual Studio Code u programskom jeziku Python. Optimizacija je izvršena na osnovu proračuna kriterijumske (engl. fitness) funkcije koja minimizuje prosečne vremenske gubitke svih vozila u raskrsnici, pri odgovarajućim ograničejnima. Metode su testirane na hipotetičkim primerima iz literature i na primeru realne raskrsnice. Urađena je analiza konvergencije GSA i PSO algoritama. Dobijeni rezultati pokazuju da je PSO uspeo da nađe iste ili bolje signalne planove za skoro sve test primere, u poređenju sa algoritmom kolonije pčela iz literature. Komparacijom primenjenih metoda, pokazalo se da je GSA dao najlošije rezultate. Ipak, u poslednjem test primeru GSA je uspeo da nađe bolji signalni plan od postojećeg signalnog plana raskrsnice.


Analiza uticaja prosečnog vremena izvršavanja i broja otvorenih fajlova na prioritet i vreme izvršavanje procesa u Linuksu

Diana Šantavec ()
učenica 4. razreda Elektrotehničke škole "Mihajlo Pupin", Novi Sad

Mentorstvo: 
Stefan Nožinić

Rad opisuje dve modifikacije Linuksovog O(1) planera procesa (verzija jezgra: 2.6.22). Ideja je bila da se analizira kakav uticaj na prioritet i vreme izvršavanja procesa može da se postigne posmatrajući prosečno vreme izvršavanja i učestalost pokretanja nekog programa kao i broj otvorenih fajlova. Prvo je odrađena modifikacija koja je u heš tabeli pamtila prosečno vreme izvršavanja i broj pokretanja određenog izvršnog koda, određivanjem heš vrednosti izvršnog koda. Postignuto je duže vreme izvršavanje učitavanja procesa, ali na odrađenim testovima, koji su imitirali daemon procese, dobijeni su bolji rezultati nego u originalnom O(1) algoritmu, a slični onima u CFS algoritmu. U testovima koji su predstavljali CPU bound procese postignuti su bolji rezultati nego sa CFS algoritmom, a slični ili gori nego sa originalnim O(1) algoritmom. Druga modifikacija je brojala na ne manje od svakih pet sekundi otvorene fajlova svakog procesa. Produženo je vreme izvršavanja samog planera procesa, ali je omogućeno da procesi sa više otvorenih fajlova dobiju veći prioritet.


Automatsko određivanje progresija akorda analizom spektrograma dobijenih Furijevom transformacijom

Nemanja Vojnov ()
učenik 2. razreda Gimnazije "Koča Kolarov", Zrenjanin

Mentorstvo: 
Aleksa Tešić

U ovom radu je predložen algoritam za automatsku detekciju akorda iz polifonih zvučnih signala. Detekcija je postignuta analizom spektograma dobijenih Furijevom transformacijom i korekcijom dobijenih rezultata. Obuhvaćena su dva tipa ulaznih podataka: sintetički kreirane progresije i prave pesme. Merena je tačnost algoritma, poređenjem dobijenih rezultata sa ručno unetim, pravim rezultatima. Rezultati su pokazali da je pouzdana detekcija moguća jedino kod jednostavnijih sintetičkih progresija, gde je najveća postignuta tačnost 80% , dok kod pravih pesama prosečna tačnost pada na veoma nizak nivo, od svega 11 %.


WordPress Appliance - Powered by TurnKey Linux