PLAN RADA SEMINARA ZA OKTOBAR 2023. GODINE
Predavanja na seminaru mogu se pratiti na daljinu preko linka
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So.
Registracija za on-line praćenje predavanja na Seminaru je na linku
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/xzGqvSp7aWbg8WpYX.
Utorak, 03.10.2023. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Tatjana Jakšić-Kruger, Matematički institut SANU
STATISTICAL CONSIDERATIONS ABOUT MODELING PERFORMANCE OF EXACT AND HEURISTIC ALGORITHMS ON PROBLEM INSTANCES OF P||Cmax
When assessing a new algorithmic solution for an optimization problem, a set of problem instances is required on which the proposed algorithms may be compared against existing state-of-the art solvers. To achieve proper evaluation, we must identify key predictors of hardness and performance, i.e., an algorithm's ability to produce an optimal or best-known solution for a given problem instance. Considering the scheduling problem P||Cmax, we find that the existing literature focuses on problem size and the ratio of tasks to processors. Furthermore, existing methods do not systematically assess the influence of problem features in algorithm tests by considering the full range of values and all combinations of these values. In our presentation we will cover recent papers that addressed this issues for several known optimization problems.
This is a work in progress, realized jointly with Maria Brackin, Mohammed VI Polytechnic University, Rabat, Morocco, and Jana Živković and Momčilo Tošić, research internship students from the Faculty of Mathematics, Belgrade University.
Četvrtak, 05.10.2023. u 13:00, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Live stream Niš
Nataša Pržulj, Barcelona Supercomputing Center, Spain
OMICS DATA FUSION FOR UNDERSTANDING MOLECULAR COMPLEXITY ENABLING PRECISION MEDICINE
We are flooded by increasing volumes of heterogeneous, interconnected, systems-level, molecular (multi-omic) data. They provide complementary information about cells, tissues and diseases. We need to utilize them to better stratify patients into risk groups, discover new biomarkers, and repurpose known and discover new drugs to personalize medical treatment. This is nontrivial, because of computational intractability of many underlying problems, necessitating the development of algorithms for finding approximate solutions (heuristics).
We develop a versatile data fusion (integration) machine learning (ML) framework to address key challenges in precision medicine from these data: better stratification of patients, prediction of biomarkers, and re-purposing of approved drugs to particular patient groups, applied to cancer, Covid-19, rare thrombophilia and Parkinson’s Disease. Our new methods stem from graph-regularized non-negative matrix tri-factorization (NMTF), a machine learning technique for dimensionality reduction, inference and co-clustering of heterogeneous datasets, coupled with novel network science algorithms. We utilize our new framework to develop methodologies for improving the understanding the molecular organization and disease from the omics network embedding space.
Zajednički sastanak sa seminarom Odlučivanje - teorija, thenologije i praksa.
Utorak, 10.10.2023. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Vladimir Polužanski, Elektrotehnički institut Nikola Tesla
PRIMENA VEŠTAČKE INTELIGENCIJE U IZRAŽAVANJU MERNE NESIGURNOSTI NEITERATIVNOG ALGORITMA ZA AKUSTIČKO LOCIRANJE PARCIJALNOG PRAŽNJENJA U MINERALNOM ULJU
Standardne metode za akustičko lociranje parcijalnog pražnjenja u mineralnom ulju koriste pretpostavku o konstantnoj vrednosti temperature mineralnog ulja pri izražavanju rezultata. Rezultat predmetnog istraživanja
je kvantifikacija uticaja promene temperature mineralnog ulja na budžet kombinovane merne nesigurnosti neiterativnog algoritma primenom metoda veštačke inteligencije, kao i utvrđivanje značajnosti odnosno doprinosa drugih ulaznih parametara (relativna konfiguracija senzora i izvora, korišćeni model mašinskog obučavanja) u budžetu merne nesigurnosti. Za izražavanje merne nesigurnosti modela mašinskog obučavanja predložen je novi postupak na osnovu izražavanja merne nesigurnosti tipa B i analogije između modela mašinskog obučavanja i realnog mernog uređaja.
Utorak, 17.10.2023. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Bogdana Stanojević, Matematički institut SANU
OPTIMIZATION-BASED FUZZY REGRESSION IN FULL COMPLIANCE WITH THE EXTENSION PRINCIPLE
The tools offered by a regression analysis can be used either to identify the correlation of a dependency between the observed inputs and outputs; or to provide a convenient approximation to the output data set, thus enabling its simplified manipulation. In this talk, we present an approach for predicting the outputs of a fuzzy in – fuzzy out system through a fuzzy regression analysis developed in full accordance with the extension principle. Within our approach, a couple of mathematical optimization problems are solved for each desired $\alpha-$level. The optimization models derive the left and right endpoints of the $\alpha-$cut of the predicted fuzzy output, as minimum and maximum of all crisp values that can be obtained as predicted outputs to at least one regression problem with observed crisp data in the $\alpha-$cut ranges of the corresponding fuzzy observed data. Relevant examples from the literature are recalled and used to illustrate the theoretical findings.
Utorak, 24.10.2023. u 14:15, Knez Mihailova 36, sala 301f i
Online
Milica Maričič, Fakultet organizacionih nauka, Univerzitet u Beogradu;
Tanja Živojinović, Saobraćajni fakultet, Univerzitet u Beogradu
EKONOMIJA DELJENJA U SRBIJI: TRENUTNO STANJE I PERSPEKTIVE
Ekonomija deljenja se definiše kao savremeni poslovni model koji omogućava pojedincima da posredstvom online platformi plaćaju za proizvode ili usluge koji drugi pojedinci nude na određeno vreme, pod određenim uslovima. Samo neki od pozitivnih efekata ekonomije deljenja izdvajaju se ponovna upotreba i aktiviranje potencijalno neiskorišćenih resursa, direktno angažovanje mase ljudi, favorizovanje privremenog i kratkotrajnog pristupa resursima umesto trajnog prenosa vlasništva, stavljanje fokusa na deljenje resursa ograničenog kapaciteta, kao i povećavanje ponude na postojećim tržištima uvođenjem novih proizvoda i usluga. Raspoloživi podaci dostupni od strane Eurostat-a pokazuju da postoje značajne razlike između zemalja EU-27 vezano za učešće u različitim oblicima ekonomije deljenja. Međutim, postavlja se pitanje kakvo je stanje u zajednici ekonomije deljenja u Srbiji, koji su to faktori koji utiču na to da se pojedinac (ne) opredeli da učestvuje u ekonomiji deljenja, kao i koje su prepreke na koje mogu naići i korisnici i pružaoci usluga. Ovo predavanje ima za cilj da predstavi osnovne koncepte ekonomije deljenja, trenutna saznanja o zajednici ekonomije deljenja u Srbiji, kao i da prikaže preliminarne rezultate istraživanja koji su sprovedeni u okviru projekta PANACEA (Postavljanje osnova za jačanje kapaciteta zajednice ekonomije deljenja u Srbiji), podržanog od strane Fonda za nauku Republike Srbije.
Utorak, 31.10.2023. u 14:15,
Online
Mihailo Micev, Elektrotehnički fakultet, Univerzitet Crne Gore
PRIMJENA METAHEURISTIČKIH ALGORITAMA KOD AVR SISTEMA
Sinhroni generatori, koji se nalaze u svim hidroelektranama i termoelektranama, predstavljaju najveće proizvođače električne energije. Sa aspekta stabilnosti elektroenergetskog sistema, izuzetno je važno održavati napon na krajevima sinhronog generatora na željenoj vrijednosti. Sistem sa zatvorenom povratnom spregom, koji ispunjava pomenuti cilj, naziva se sistem za automatsku regulaciju napona, tj. AVR (Automatic Voltage Regulation) system. Najvažnija komponenta AVR sistema jeste regulator, koji predstavlja centralni dio ovog predavanja. Naime, u ovom predavanju biće prikazana primjena različitih tipova regulatora kod AVR sistema. Optimizacija parametara raznih tipova regulatora izvršena je primjenom metaheurističkih algoritama, preciznije primjenom novih hibridnih i adaptivnih varijanti metaheuristika. Međusobnim poređenjem sa postojećim i često korišćenim metaheurističkim algoritmima, pokazana je prednost novih predloženih varijanti algoritama. Dodatno, u predavanju će biti dat kratak osvrt na proces estimacije parametara sinhronog generatora, takođe primjenom novih hibridnih i adaptivnih modifikacija metaheurističkih algoritama.
RUKOVODIOCI SEMINARA
MI SANU
Vera Kovačević-Vujčić =
Milan Dražić
FON
Zorica Bogdanovic
Marijana Despotovic-Zrakic
IEEE
Bozidar Radenkovic
