Магістерські роботи (ММСА)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/21849

Переглянути

Перегляд Магістерські роботи (ММСА) за Ключові слова "004.421.2"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз недоступний
    ДокументВідкритий доступ
    Алгоритм кластеризації Маркова для платформ розподілених обчислень Spark та Hadoop
    (2018) Ходак, Антон Романович; Дідковська, Марина Віталіївна
    Магістерська дисертація: 112 с., 31 рис., 30 табл., 2 додатки, 29 джерел. Об’єкт дослідження: задача кластеризації графів. Мета роботи – створення модифікації алгоритму кластеризації Маркова для платформ розподілених обчислень Spark та Hadoop. Метод досліджень - методи аналізу і синтезу, системного аналізу, порівняння, логічного узагальнення результатів, проектування логічних структур даних. У даній роботі було розроблено модифікацію алгоритму кластеризації Маркова на основі файлової системи HDFS, планувальника задач Apache YARN та платформи розподілених обчислень Apache Spark та створений відповідний програмний продукт для розподіленої кластеризації графів. Апробація моделі була проведена на віртуальному кластері на локальному комп'ютері, що складався з трьох вузлів. Отримані результати показують, що дана розподілена реалізація з трьома обчислювальними вузлами на графах з кількістю вершин у 60000 є вдвічі швидшою за однопотокову канонічну імплементацію, зі збільшенням кількості вузлів, швидкість обробки зростає. Також, розподілена імплементація починає бути швидшою за однопотокову на графах з кількістю вершин більшою, ніж 2500. Отримані результати можуть використовуватись у розподілених системах для аналізу великих даних, представлених у вигляді графів, у предметній області соціальних мереж, комп’ютерних мереж, біології, тощо.
  • Ескіз недоступний
    ДокументВідкритий доступ
    Система створення балансу в асиметричних іграх
    (2019) Мороз, Влада Вікторівна; Дідковська, Марина Віталіївна
    Магістерська дисертація: 107 с., 2 Рисунока, 18 табл., 20 джерел літератури, 1 додаток. Об’єкт дослідження: системи балансування асиметричних ігор. Предмет дослідження: побудова балансу гри. Цілі дослідження: створення системи балансування ігор, як інструменту для інді-розробників, або для поліпшення балансу в уже існуючих іграх. Задачі роботи: розробити алгоритм балансування гри при автоматичному заданні складності гри, тобто розробити систему з інтерфейсом, що могла б із введених даних користувачем провести автоматичне балансування, а також надавати рекомендації щодо поліпшення при ускладнені чи полегшені рівня складності гри. Під час виконання роботи було проведено аналіз сучасних методів з балансування ігор, а особливо асиметричних ігор, серед методів був обраний метод Монте-Карло як найбільш популярний, інтерфейс системи буде розміщеній в табличному файлі з використанням мови Python. Була розроблена архітектура мережі для середньої складності балансу асиметричної гри, на основі якого розроблена система, що виконує поставлену задачу. Актуальність проекту мотивується відсутністю аналогічних рішень і потенційною зацікавленістю з боку бізнесу. Результати роботи можуть бути використані як комерційними організаціями для балансування вже існуючих рішень, так і ентузіастами та інді-початківцями, що прагнуть розробити нову гру.