Show simple item record

Použití programování s omezujícími podmínkami pro verifikaci HW/SW
dc.contributor.advisorBarták, Roman
dc.creatorCigler, Luděk
dc.date.accessioned2017-04-10T10:41:35Z
dc.date.available2017-04-10T10:41:35Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/14853
dc.description.abstractConstraint satisfaction techniques (CSP) are a powerful framework for modeling and solving various problems in artificial intelligence and operations research. Verification of HW and SW can profit from employing constraint satisfaction for test generation. The essential property of a CSP algorithm (wrt. test generation) is the uniform generation of solution samples. We present several algorithms for sampling solutions of a CSP and extend them so that they can be used for sampling solutions of CSP with preferences. We test the performance of our algorithms on various benchmark problems.en_US
dc.description.abstractProgramování s omezujícími podmínkami (CSP) je silným nástrojem pro modelování a řešení mnoha problémů v umělé inteligenci a operačním výzkumu. Verifikace HW a SW může využít CSP pro automatické vytváření testů. Hlavním požadavkem na CSP algorithmus (vzhledem ke generování testů) je rovnoměrné rozložení nalezených řešení. Studujeme několik stávajících algoritmů pro náhodné generování řešení klasických CSP problémů, a prezentujeme naše rozšíření těchto algoritmů na problémy s ohodnocenými podmínkami. Naše algoritmy testujeme na různých benchmarkových problémech.cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titleConstraint satisfaction for HW/SW verificationen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2008
dcterms.dateAccepted2008-05-26
dc.description.departmentDepartment of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
dc.description.departmentKatedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId46268
dc.title.translatedPoužití programování s omezujícími podmínkami pro verifikaci HW/SWcs_CZ
dc.contributor.refereeVomlelová, Marta
dc.identifier.aleph001099750
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineTheoretical Computer Scienceen_US
thesis.degree.disciplineTeoretická informatikacs_CZ
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csTeoretická informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enTheoretical Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csProgramování s omezujícími podmínkami (CSP) je silným nástrojem pro modelování a řešení mnoha problémů v umělé inteligenci a operačním výzkumu. Verifikace HW a SW může využít CSP pro automatické vytváření testů. Hlavním požadavkem na CSP algorithmus (vzhledem ke generování testů) je rovnoměrné rozložení nalezených řešení. Studujeme několik stávajících algoritmů pro náhodné generování řešení klasických CSP problémů, a prezentujeme naše rozšíření těchto algoritmů na problémy s ohodnocenými podmínkami. Naše algoritmy testujeme na různých benchmarkových problémech.cs_CZ
uk.abstract.enConstraint satisfaction techniques (CSP) are a powerful framework for modeling and solving various problems in artificial intelligence and operations research. Verification of HW and SW can profit from employing constraint satisfaction for test generation. The essential property of a CSP algorithm (wrt. test generation) is the uniform generation of solution samples. We present several algorithms for sampling solutions of a CSP and extend them so that they can be used for sampling solutions of CSP with preferences. We test the performance of our algorithms on various benchmark problems.en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV