Prihlásenie

Táto práca si kladie dva ciele, ktoré obe súvisia s medicínskou informatikou. Prvým cie ľ om práce je návrh spôsobu analýzy spo ľ ahlivosti medicínskych systémov vo fáze návrhu. Na modelovanie medicínskych systémov sú použité viacstavové systémy, ktoré umožňujú väčšiu flexibilitu. Keďže súčasné metódy analýzy spoľahlivosti skúmajú systémové komponenty každý zvlášť, zjednocujúci prístup je potrebný a predstavený v tejto práci. Štrukturálne miery sú implementované na analýzu spoľahlivosti systému vo fáze návrhu. Pomocou navrhovaného prístupu je možné identifikovať kritické komponenty z hľadiska spoľahlivosti už v čase dizajnu. Druhým cieľom práce časti je návrh heuristiky určenej na riešenie kombinatorickej úlohy. Navrhovaná metóda sa nazýva Heterogénna hierarchická optimalizácia mravčou kolóniou. Skúma možnosť vytvorenia hierarchie agentov, ktorí potrebujú spolupracovať, aby mohli nájsť jediné riešenie optimalizačného problému. Aplikačnou oblasťou algoritmu je výživa a vytváranie individuálnych jedálnych plánov. Obe časti obsahujú experimentálne výsledky pre potreby overenia. Kľúčové slová: analýza spoľahlivosti, viacstavové systémy, medicínske systémy, optimalizácia mravčou kolóniou, fáza návrhu

This thesis states two objectives, both of which are related to medical informatics. The first objective of this work is to propose an approach to analyze reliability of medical systems in the design phase. Multi-state systems that allow greater flexibility are used for modelling of medical systems. Since current methods of reliability analysis examine system components separately, unifying approach is needed and presented in this work. Structural measures are implemented for reliability analysis of the system in the design phase. Using the proposed approach critical components in terms of reliability at the time of design can be identified. The second objective of the work is to design a heuristics determined to solve combinatorial problems. The proposed method is called Heterogeneous Hierarchical Ant colony Optimization. It explores the possibility of creating a hierarchy of agents that need to collaborate in order to find a single solution of the optimization problem. The application area of the algorithm is nutrition and individual meal plans. Both sections provide experimental results for the purpose of verification. Keywords: reliability analysis, multi-state systems, medical systems, design phase, ant colony optimization