Parallel algorithms of discrete optymization in manufacturing

Książka ta różni się od znanych na polskim rynku pozycji poświęconych algorytmice, dotyczy bowiem jej strony praktycznej. Taki sposób potraktowania tego działu informatyki wynika z coraz większego zainteresowania zarówno uczniów, jak i studentów udziałem w różnego rodzaju konkursach programistycznych.

Czytelnik znajdzie w niej przegląd implementacji podstawowych algorytmów i struktur danych, które można zastosować bezpośrednio bądź zaadaptować w prosty sposób przy rozwiązywaniu zadań konkursowych. Fundamentem książki jest biblioteczka algorytmiczna, która była tworzona i rozbudowywana podczas przygotowań zespołu Warsaw Predators z Uniwersytetu Warszawskiego do reprezentowania tej uczelni na międzynarodowych zawodach.

Na niepowtarzalny charakter książki składają się następujące elementy:
* prezentacja wszystkich ważniejszych z punktu widzenia konkursów działów algorytmiki;
* intuicyjne podejście do przedstawianych zagadnień algorytmicznych;
* zwięzła, efektywna implementacja omawianych algorytmów w języku C++;
* liczne przykładowe zadania konkursowe wraz ze wskazówkami stopniowo nakierowującymi na właściwe rozwiązanie zadania, a także z adresem strony internetowej, na której można znaleźć programy stanowiące rozwiązania tych zadań;
* tematyczne wykazy zadań z całego świata z możliwością testowania ich rozwiązań na stronach internetowych konkursów;
* odsyłacze do literatury umożliwiającej szczegółowe poznanie opisywanych zagadnień od strony teoretycznej;
* cenne rady dotyczące strategii uczestnictwa w konkursach.

Po pracę tę powinna sięgnąć każda osoba pragnąca doskonalić swoje umiejętności algorytmiczne i programistyczne.

Książka Dawno temu był sobie algorytm wyjaśnia koncepcje informatyki poprzez znane historie i codzienne sytuacje.
Autor tłumaczy przetwarzanie informacji jako coś, co dzieje się poza komputerami,
a informatykę jako studium systematycznego rozwiązywania problemów. Martin Erwig pokazuje, że wiele codziennych czynności dotyczy rozwiązywania problemów. Na przykład poranne wstawanie: wstajemy z łóżka, bierzemy prysznic, ubieramy się, jemy śniadanie. Ta prosta codzienna rutyna rozwiązuje powtarzający się problem za pomocą serii dobrze zdefiniowanych kroków. W informatyce takie rutynowe działanie nazywamy algorytmem.
Książka wyjaśnia pojęcia z zakresu przetwarzania za pomocą przykładów z życia i popularnych opowieści. Na przykład Jaś i Małgosia wykonują algorytm powrotu z lasu do domu. Film Dzień świstaka ilustruje problem nierozwiązywalności; Sherlock Holmes manipuluje strukturami danych podczas rozwiązywania zagadek kryminalnych; magię w świecie Harry’ego Pottera można zrozumieć dzięki typom i abstrakcjom; natomiast Indiana Jones pokazuje złożoność wyszukiwania. Po drodze autor omawia reprezentacje i różne sposoby organizacji danych; trudne problemy; język, składnię i niejednoznaczność; struktury sterujące, pętle i problem stopu; różne rodzaje rekurencji; a także reguły znajdowania błędów w algorytmach.
Książka zdobyła nagrodę American Book Fest za najlepszą książkę w kategorii Edukacja / Nauka.

Dzięki tabelom i wykresom przestawnym dostępnym w Microsoft 365 i Excel 2021, opracowanie solidnych i dynamicznych ra-portów jest kwestią minut: zyskajmy pełną kontrolę nad swoimi danymi i przedsięwzięciem biznesowym! Nawet jeśli nigdy wcze-śniej nie tworzyliśmy tabel przestawnych, czytając tę książkę skorzystamy z ich niesłychanej elastyczności i możliwości analitycz-nych wraz z cennymi ulepszeniami wprowadzonymi w programie Microsoft 365. Bill Jelen („MrExcel”), odznaczony tytułem MVP i posiadający ponad 30-letnie doświadczenie w pracy z programem Excel, korzysta ze swojej wiedzy oferując praktyczne „przepisy” na rozwiązanie rzeczywistych problemów biznesowych. Dzięki nim unikniemy typowych błędów, a także poznamy unikalne wska-zówki i sztuczki.

Po przeczytaniu książki Czytelnik będzie umiał:
• Opanować skuteczne sposoby tworzenia, dostosowywania, modyfikowania i kontrolowania tabel przestawnych.
• Przekształcać wielkie zbiory danych w czytelne raporty.
• Wyróżniać klientów, produkty lub regiony o najwyższych przychodach.
• Szybko analizować dane z różnych źródeł przy użyciu modelu danych i Power Query.
• Tworzyć potężne raporty krzyżowe za pomocą Power Query i nowych tablic dynamicznych.
• Tworzyć tabele przestawne zawierające dane geograficzne.
• Tworzyć i udostępniać nowoczesne dynamiczne pulpity.
• Ulepszać wyniki analiz w locie, przeciągając i upuszczając pola.
• Budować dynamiczne samoobsługowe systemy raportujące.
• Udostępniać współpracownikom tabele przestawne.
• Łączyć dane korzystając z możliwości technologii Power Pivot.
• Generować tabele przestawne za pomocą VBA w wersji klasycznej lub za pomocą języka Typescript w Excel Online.
• Oszczędzać czas i unikać problemów z formatowaniem dostosowując raporty za pomocą funkcji GetPivotData.
• Anulować przestawienie danych źródłowych w celu ułatwienia pracy z nimi.
• Tworzyć tabele przestawne na podstawie pytań w języku naturalnym przy użyciu nowych funkcji analizy danych opartych na sztucznej inteligencji.
O tej książce
• Dla każdego, kto chce w krótszym czasie osiągnąć więcej przy użyciu Microsoft Excel
• Dla profesjonalistów biznesu i finansów, przedsiębiorców, naukowców, studentów i wszystkich tych, którzy potrze-bują wydajnie analizować dane i zarządzać nimi

Bill Jelen, Excel MVP i gospodarz witryny MrExcel.com, przez przeszło 12 lat wykorzystywał arkusze kalkulacyjne jako analityk finansowy, zanim założył stronę MrExcel.com w 1998 roku. Był regularnym gościem programu Call for Help z Leo Laporte. Wyprodukował ponad 2400 epizodów podkastu wideo Learn Excel from MrExcel. Jest autorem 64 książek o programie Microsoft Excel i współtwórcą comiesięcznego felietonu w magazynie Strategic Finance.

Spis treści:
1. Wprowadzenie do tematyki agentowej w Informatyce
2. Agent a dekompozycja algorytmu

2.1. Geneza agenta
2.2. Model algorytmu i problemy związane z jego dekompozycją
2.3. Dekompozycja inspirowana podziałem zbioru
2.4. Dekompozycja inspirowana pojęciem iloczynu kartezjańskiego
2.5. Zastosowanie iloczynu kartezjańskiego do zbioru U
2.6. System wieloagentowy jako rezultat dekompozycji algorytmu
2.7. Zastosowanie iloczynu kartezjańskiego w kategorii algorytmów
2.8. Podsumowanie - dekompozycja, agent, autonomia

3. M-agent

3.1. Wprowadzenie
3.2. Pojęcie agenta i koncepcja jego architektury
3.3. M-agent w systemie agentowym
3.4. Model oparty na architekturze M-agenta
3.5. Koncepcja profilu agenta i model agenta wieloprofilowego
3.6. Rozszerzenia i zastosowania koncepcji M-agenta

4. Równoważenie rozłożenia zasobów

4.1. Wprowadzenie
4.2. Agentowe środowisko równoważenia rozkładu zasobów
4.3. System agentowy
4.4. Informacja w systemie agentowym
4.5. Stabilizacja i skalowanie systemu wieloagentowego
4.6. Przykładowe wyniki badania równoważenia zasobów w strukturze wieloprocesorowej
4.7. Podsumowanie

5. Przykłady zastosowań systemów agentowych

5.1. Agenty w zarządzaniu współpracującymi robotami mobilnymi
5.2. Agent w systemach zorientowanych na usługi (SOA)
5.3. Agentowy system rozpoznawania nietypowych zachowań
5.4. Agenty w systemach ewolucyjnych
5.5. Agent w symulacji procesów dynamicznych

6. Zakończenie

SPIS TREŚCI

Dedykacja
1. Wprowadzenie
1.1. Podstawowe oznaczenia
2. Wielosinusoidalne procesy losowe
2.1. Skalarny wielosinusoidalny proces losowy
2.2. Wektorowe ortogonalne procesy losowe
2.3. Nieergodyczny wektorowy nieortogonalny wielosinusoidalny proces losowy
2.4. Synteza i symulacja
3. Wielosinusoidalne procesy losowe o zadanych własnościach widmowych
3.1. Synteza procesów losowych
3.2. Własności asymptotyczne
3.3. Generacja procesów losowych z czasem ciągłym
4. Wielosinusoidalne aproksymacje białego szumu
4.1. Definicja białego szumu
4.2. Skalarny biały szum
4.3. Wektorowy biały szum
5. Transformacja wielosinusoidalna
5.1. Definicja i własności
5.2. Generacja liczb losowych o rozkładzie jednostajnym
5.3. Generacja realizacji wielosinusoidalnych procesów losowych
6. Wielosinusoidalny generator liczb losowych
6.1. Definicja generatora
6.2. Własności generatora
6.3. Generacja binarnych sekwencji losowych
6.4. Uwagi implementacyjne
7. Identyfikacja modeli dynamicznych obiektów wielowejściowych
7.1. Sformułowanie problemu identyfikacji
7.2. Błąd identyfikacji dla doświadczalnego estymatora transmitacji
7.3. Identyfikacja charakterystyk amplitudowo-fazowych obiektów wielowejściowych
7.4. Synteza optymalnego sygnału pobudzającego
8. Nieliniowe transformacje wielosinusoidalnych procesów losowych
8.1. Systemy nieliniowe pobudzane wielosinusoidalnymi procesami losowymi
8.2. Identyfikacja modeli
8.3. Zastosowania
9. Identyfikacja modeli dynamicznych z czasem ciągłym
9.1. Sformułowanie problemu
9.2. Nowe spojrzenie na zjawisko stroboskopowe
9.3. Sygnał pobudzający
9.4. Eksperyment identyfikacyjny i wstępne przetwarzanie danych
9.5. Estymacja charakterystyki amplitudowo-fazowej
9.6. Estymacja parametrów transmitancji operatorowej
10. Szyfrowanie danych
10.1. Idea metody
10.2. Algorytm szyfrowania
10.3. Algorytm deszyfrowania
10.4. Rozszerzenie metody
10.5. Odporność szyfrogramów na zakłócenia

Bibliografia

Celem monografii jest przedstawienie teoretycznych i narzędziowych zagadnień podstaw informatyki. Składa się ona z siedmiu rozdziałów. W rozdziale pierwszym Autor przedstawia podstawy przetwarzania informacji, w tym pojęcie algorytmu, jego dokładność i główne formy. Rozdział drugi omawia modele obliczeń, bazujące na modelu maszyny Turinga. Rozdział trzeci jest poświęcony złożoności obliczeniowej algorytmów. Następny rozdział przedstawia metody definiowania i rozpoznawania wzorców znakowych, w tym automaty skończone, wyrażenia regularne i gramatyki formalne. Rozdział piąty omawia obliczenia równoległe i ich algorytmy. Natomiast rozdział szósty prezentuje obliczenia kwantowe. W ostatnim rozdziale zawarte jest wprowadzenie do algorytmicznej teorii informacji, w tym związki entropii z jakością kodowania.