Projecten
Evolutionaire algoritmen voor de optimalisatie van systemen voor intrusiedetectie in netwerken KU Leuven
Systemen voor intrusiedetectie in netwerken hebben als doel het monitoren en detecteren van vijandige netwerkactiviteiten die zouden kunnen leiden tot een aanval of niet-geautoriseerde toegang tot netwerk-geconnecteerde systemen. Twee belangrijke categorieën van algoritmen voor intrusiedetectie in netwerken zijn probabilistische algoritmen en algoritmen gebaseerd op machine learning. In hoge-snelheidsnetwerken moeten beide soorten algoritmen ...
Optimalisatie van samenwerkende Draadloze Cognitieve en broadcastng netwerken voor lage-kost draadloze toegang in ontwikkelingslanden Universiteit Gent
Samenbestaande draadloze cognitieve en broadcasting netwerken zullen ontworpen worden om een echt kosteneffectieve oplossing voor internettoegang te bekomen voor landen zoals Cuba. Het ontwerp zal gebeuren met geschikte metrieken om lage-kost, energie-efficiëntie en optimaal spectraaal gebruik te realiseren. Een netwerkplanning tool voor deze optimalisaties zal ontworpen worden zodat een bepaalde capaciteit wordt geleverd voor een zekere ...
Optimalisatie van broncodering voor meerdere terminals in zelf-organiserende netwerken. Universiteit Gent
Low-power wide area networks (LPWAN) zijn getuige geweest van een snelle evolutie, met vele belangrijke actoren investeren massaal onderzoek op dit gebied. Deze netwerken verbinden laagvermogen sensoren die continu metingen uitvoeren en uitzenden kleine hoeveelheden gegevens. Belangrijke recente LPWAN ontwikkelingen zijn onder andere de lora, SigFox en IEEE 802.11ah technologieën. Vanuit een ander perspectief, als gevolg van steile ...
Optimalisatie van broncodering voor meerdere terminals in zelf-organiserende netwerken Vrije Universiteit Brussel
De optimalisatie van water distributie netwerken met behulp van metaheuristieken. Universiteit Antwerpen
Optimalisatie van media overdracht in media contributie netwerken (MECaNO). Universiteit Antwerpen
Controle en optimalisatie van grootschalige systemen en netwerken met vertragingen. KU Leuven
Integreren van machine learning in heuristische optimalisatie: Hoe kunnen we sterk performerende algoritmen ontwikkelen voor op grafen gebaseerde problemen uit de echte wereld? KU Leuven
In het voorgestelde onderzoek worden heuristische algoritmen ontwikkeld, waarin kennis wordt opgenomen die is opgedaan bij het analyseren van de grote hoeveelheid beschikbare gegevens.
Efficiënte universele numerieke multi-level oplossingsmethoden voor complexe electromagnetische optimalisatie- en inverse problemen Universiteit Gent
Het oplossen van complexe elektromagnetische inverse problemen zijn meestal moeilijk en tijdrovend. Het postdoctoraal onderzoek is erop gericht om versnellende en nauwkeurige nieuwe inverse methoden te ontwikkelen en die ook toe te passen op een aantal belangrijke gevalstudies. Het oplossen zal lijden tot geünificeerde algoritmes die een overkoepelend karakter hebben om complexe inverse en optimalisatieproblemen op te lossen.