prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D.

E-mail:   seda@fme.vutbr.cz 
Osobní stránka:   http://www.uai.fme.vutbr.cz/~mseda/
Pracoviště:   Ústav automatizace a informatiky
Odbor aplikované informatiky
Zařazení:   Profesor
Místnost:   A1/0640
Telefon:   +420 54114 3332

1421

Vzdělání a akademická kvalifikace

  • 1976, Ing., Fakulta elektrotechnická VUT v Brně, obor Technická kybernetika, specializace Řídicí technika
  • 1985, (Mgr.), Fakulta přírodovědecká UJEP v Brně, obor Matematická informatika
  • 1986, RNDr., Fakulta přírodovědecká UJEP v Brně, obor Matematická informatika
  • 1998, Ph.D., Fakulta strojní VUT v Brně, obor Technická kybernetika
  • 2001, Doc., Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně, obor Aplikovaná matematika
  • 2009, Prof., VUT v Brně, obor Konstrukční a procesní inženýrství

Přehled zaměstnání

  • 1976-1986: projektant, První brněnská strojírna Brno
  • 1986-1991: sam. odb. pracovník, Jednotné výpočetní pracoviště FS VUT v Brně
  • 1991-1994: odb. asistent, Katedra informatiky FS VUT v Brně,
  • 1994-2001: odb. asistent, Ústav automatizace a informatiky FS/FSI VUT v Brně
  • 2001-2009: docent, Ústav automatizace a informatiky FSI VUT v Brně
  • 2000-2010: ředitel Ústavu automatizace a informatiky FSI VUT v Brně
  • 2009-dosud: profesor, Ústav automatizace a informatiky FSI VUT v Brně
  • Další zaměstnavatelé: VŠLG Přerov

Pedagogická činnost

  • Bakalářské studium: Automatizace, Databázové systémy, Operační a systémová analýza, Informatika I
  • Navazující magisterské studium: Teorie grafů, Databázové systémy
  • Doktorské studium: Grafové algoritmy
  • školitel doktorandů (6 úspěšně obhájilo disertační práci)

Vědeckovýzkumná činnost

  • Teorie grafů a její aplikace (Steinerovy stromy, víceproduktové toky v sítích, ...)
  • Počítačová geometrie, její struktury a aplikace (Voronoiovy diagramy, Delaunayho triangulace, grafy viditelnosti; navigace robotů, ...)
  • Fuzzy modelování (fuzzy grafy, zpracování neurčitosti v databázích, ...)
  • Kombinatorická optimalizace (problémy rozvrhování výroby, rozvrhování projektů s omezenými zdroji, ...)

Akademické stáže v zahraničí

  • 2002, 1 měsíc, Technická univerzita ve Vídni (Rakousko)
  • 2003, 1 měsíc, Technická univerzita v Grazu (Rakousko)
  • 2004, 1 měsíc, Univerzita Split (Chorvatsko)
  • 2005, 2 týdny, Univerzita Malta, Msida (Malta)
  • 2005, 2 týdny, Katalánská univerzita v Barceloně (Španělsko)
  • 2006, 2 týdny, Norská univerzita v Trondheimu (Norsko)
  • 2007, 2 týdny, Technická univerzita v Gabrovu a v Plovdivu (Bulharsko)
  • 2008, 2 týdny, Technická univerzita v Bukurešti (Rumunsko)
  • 2009, 2 týdny, Technická univerzita v Bukurešti (Rumunsko)
  • krátkodobé pobyty: Kraków (1995), Helsinki (1997), Rotterdam (2001), Káhira (2002), Milán (2002), Zittau (2003), Warszawa (2004), Košice (2006), Dortmund (2006), Wien (2006), Kapfenberg (2006), Kielce (2008), Lublin (2008), San Francisco-Berkeley (2009)

Univerzitní aktivity

  • 2006-dosud: člen oborové rady doktorského studia Inženýrská mechanika
  • předseda rady studijních oborů Aplikovaná informatika a řízení a Inženýrská informatika a automatizace

Mimouniverzitní aktivity

  • 2006-dosud: člen Vědecké rady Fakulty aplikované informatiky na Univerzitě Tomáše Bati ve Zlíně
  • 2002-dosud: člen oborové rady doktorského studia Technická kybernetika na Univerzitě Tomáše Bati ve Zlíně
  • 2011-dosud: člen oborové rady doktorského studia Řizení strojů a procesů na VŠB-TU Ostrava
  • člen České a slovenské společnosti pro simulaci systémů

Ocenění vědeckou komunitou

  • Členství v organizačních a vědeckých výborech mezinárodních konferencí a předsednictví odborných sekcí
  • Pozvané přednášky v zahraničí
  • Recenze knih, oponentské posudky habilitačních a disertačních prací 
  • Oponentské posudky pro mezinárodní konference a časopisy

Projekty

  • 1999-2004, Netradiční metody studia komplexních a neurčitých systémů. Výzkumný záměr MSM 261100009.
  • 1999-2004, Automatizace technologií a výrobních procesů. Výzkumný záměr MSM 261100013.
  • 2002-2004, Výzkum a vývoj mechatronických soustav. Výzkumný záměr MSM 262100024.
  • 2005-dosud, Simulační modelování mechatronických soustav. Výzkumný záměr MSM 0021630518.
  • 2009-2011, Evoluční návrh řídicích algoritmů. GA ČR 102/09/1668.

Citace publikací podle SCOPUS (bez autocitací)

28

Citace publikací podle ISI Web of Knowledge (bez autocitací)

17

Citace ostatní (bez autocitací)

110

Aktuálně garantované předměty:

Vybrané publikace:

  • ŠEDA, M.; ŠEDA, P.:
    Minimised Weighted Covering of Service Networks,
    Proceedings of the 17th International Carpathian Control Conference ICCC 2016, pp.645-650, ISBN 978-1-4673-8605-0, (2016), Technical University Košice
    článek ve sborníku
    akce: 17th INTERNATIONAL CARPATHIAN CONTROL CONFERENCE, ICCC´2016, Tatranská Lomnica, 29.05.2016-01.06.2016
  • ŠEDA, M.; ŠEDA, P.:
    A Minimisation of Network Covering Services in a Threshold Distance,
    Recent Advances in Soft Computing, pp.159-169, ISBN 978-3-319-19823-1, (2015), Springer
    kapitola v knize
  • ŠEDA, M.:
    Computational Geometry and Heuristic Approaches for Location Problems,
    K. Chan, J. Yeh (eds.): Proceedings of the International Conference of Electrical, Automation and Mechanical Engineering EAME 2015, pp.545-549, ISBN 9789462520714, (2015), Atlantis Press
    článek ve sborníku
    akce: International Conference of Electrical, Automation and Mechanical Engineering EAME 2015, Phuket, Thailand, 26.07.2015-27.07.2015
  • ŠEDA, M.; ROUPEC, J.; ŠEDOVÁ, J.:
    Transportation Problem and Related Tasks with Application in Agriculture,
    International Journal of Applied Mathematics and Informatics, Vol.8, (2014), No.1, pp.26-33, ISSN 2074-1278
    článek v časopise
  • OŠMERA, P.; ŠEDA, M.; WEISSER, R.:
    Evolutionary Optimization of Controllers,
    Zelinka, I., Snášel, V., Abraham, A. (eds.): Handbook of Optimization. From Classical to Modern Approach., pp.869-887, ISBN 978-3-642-30503-0, (2012), Springer-Verlag
    kapitola v knize
  • ŠEDA, M.:
    Graph and Geometric Algorithms and Efficient Data Structures,
    Zelinka, I., Snášel, V., Abraham, A. (eds.): Handbook of Optimization. From Classical to Modern Approach., pp.73-95, ISBN 978-3-642-30503-0, (2012), Springer-Verlag
    kapitola v knize
  • MAUDER, T.; ŠANDERA, Č.; ŠTĚTINA, J.; ŠEDA, M.:
    Optimization of Quality of Continuously Cast Steel Slabs by Using Firefly Algorithm,
    Materiali in tehnologije, Vol.45, (2011), No.4, pp.347-350, ISSN 1580-2949, Inštitut za kovinske materiale tehnologije
    článek v časopise
  • ŠEDA, M.; OŠMERA, P.:
    Systems with Queueing and Their Simulation,
    World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol.2011, (2011), No.73, pp.713-719, ISSN 1307-6892, WASET
    článek v časopise

Seznam publikací na portálu VUT

Anotace nejvýznamnějších prací:

  • ŠEDA, M.; OŠMERA, P.:
    Systems with Queueing and Their Simulation,
    World Academy of Science, Engineering and Technology, Vol.2011, (2011), No.73, pp.713-719, ISSN 1307-6892, WASET
    článek v časopise

    V teorii hromadné obsluhy se předpokládá, že příchody požadavku zákazník do systému odpovídají Poissonově rozdělení a doba obsluhy má exponenciální rozdělení. Za těchto předpokladů lze chování systému hromadné obsluhy popsat pomocí Markovových řetězců a je možné odvodit vlastnosti systému. V příspěvku jsou prezentovány teoretické přístupy pro několik typů systému a je také ukázáno, jak charakteristiky určit v situaci, kdy tyto předpoklady nejsou splněny.
  • ZELINKA, I.; OPLATKOVÁ, Z.; ŠEDA, M.; OŠMERA, P.; VČELAŘ, F.:
    Evoluční výpočetní techniky. Principy a aplikace.,
    ISBN 978-80-7300-218-3, (2008), BEN - technická literatura
    odborná kniha

    Kniha se zabývá "klasickými" i moderními evolučními algoritmy, jako jsou například genetické algoritmy, diferenciální evoluce, simulované žíhání, swarm intelligence apod. Obsahuje část teoretickou a praktickou. V teoretické části se čtenář seznámí s matematickými principy jednotlivých algoritmů, v praktické části s programovou realizací jednotlivých algoritmů a jejich aplikováním v různých oblastech výzkumu a průmyslu. V knize jsou rovněž probírány pokročilejší evoluční techniky, jako je např. genetické programování či gramatická evoluce. Jednotlivé příklady realizace algoritmů jsou rovněž on-line dostupné na internetových stránkách, kde si může čtenář provádět vlastní simulace a výpočty bez znalosti specifického programovacího jazyka.
  • ŠEDA, M.:
    From Exact Methods to Heuristics,
    Vědecké spisy Vysokého učení technického v Brně Edice Habilitační a inaugurační spisy, Vol.2008, (2008), No.276, pp.1-40, ISSN 1213-418X, VUTIUM
    článek v časopise

    V této práci jsou popsány typické problémy rozvrhování výrobních procesů, návrhu logických obvodů, síťové optimalizace a robotiky. Zaměřili jsme se na problémy kombinatorické povahy, resp. takové problémy, které lze na problémy kombinatorické optimalizace převést. Bylo ukázáno, že pro malé instance lze použít deterministické metody, jako jsou metoda větví a mezí. Ve speciálním případě lze využít i přístup založený na dynamickém programování. Na druhé straně vzhledem k NP-úplnosti metoda větví a mezí a dynamické programování nejsou efektivní na řešení těchto problémů, jestliže mají velký počet vstupních parametrů, protože při použití metody větví a mezí exponenciálně roste čas výpočtu a u dynamického programování nároky na operační paměť pro statická pole. Ověřili jsme, že komerční softwarové nástroje, jako je GAMS, na velkých instancích těchto problémů rovněž selhávají. V těchto případech jsme volili heuristické techniky, zejména stochastické heuristiky (metaheuristiky), které definují obecný rámec výpočtu a uživatel musí najít vhodné problémově specifické nastavení parametrů a ověřit je na testovacích úlohách. Ukázalo se, že účinným nástrojem je v mnoha případech genetický algoritmus. Zajišťuje dobré výsledky v rozumném čase pro stovky vstupů a desítky omezení. Závěrem jsme ukázali, že použití stochastických heuristik nemusí být jediným způsobem řešení NP-úplných problémů a navrhli jsme přístupy založené na geometrických datových strukturách, jako jsou Delaunayho triangulace a Voroného diagramy. Tyto struktury byly použity v úlohách síťové optimalizace a robotiky spočívající v hledání minimálního Steinerova stromu v euklidovské rovině, resp. pro plánování dráhy pohybujícího se objektu (robotu) ve scéně s překážkami. Zmíněné přístupy zajišťují nalezení dobrých aproximací optimálního řešení a přitom nevyžadují tak rozsáhlá ladění parametrů jako stochastické heuristiky a navíc počítají v polynomiálním čase. To znamená, že jsou rovněž použitelné při výpočtech v reálném čase. Použití zobecněných Voroného diagramů dává účinný nástroj pro plánování pohybu robotu a generuje "hladké" trajektorie ve scéně s pohyblivými překážkami.
  • ŠEDA, M.:
    Mathematical Models of Flow Shop and Job Shop Scheduling Problems,
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, Vol.4, (2007), No.4, pp.241-246, ISSN 1307-6906
    článek v časopise

    V příspěvku jsou navrženy matematické modely permutačního rozvrhování proudové výroby a zakázkové výroby. Pro první problém je odvozen model smíšeného celočíselného programování. Protože jde o NP-úplný problém, lze tento model využít pouze pro menší instance problému, kde lze najít optimální řešení. Pro velké instance je navržen jiný model, který je vhodný pro řešení problému pomocí stochastických heuristických metod. Pro problém rozvrhování zakázkové výroby je odvozen matematický model a jsou uvedena hlavní reprezentační schémata.
  • ŠEDA, M.:
    Heuristic Set-Covering-Based Postprocessing for Improving the Quine-McCluskey Method,
    International Journal of Computational Intelligence, Vol.4, (2007), No.2, pp.139-143, ISSN 1304-2386
    článek v časopise

    Hledání minimálních logických funkcí má významné aplikace v návrhu logických obvodů. Tato úloha se řeší mnoha různými metodami, ty ale často nejsou vhodné pro implementaci v počítači. Stručně shrneme známou Quine-McCluskeyho metodu, která dává jednoznačný postup výpočtu, a tedy ji lze snadno implementovat, avšak dokonce i pro jednoduché příklady negarantuje nalezení optimálního řešení. Protože Petráčkovo rozšíření Quine-McCluskeyho metody není obecně použitelné pro nalezení minima logických funcí s větším počtem hodnot, soustředíme se na interpretaci výsledku Quine-McCluskeyho metody a ukážeme, že představuje problém pokrytí, který však bohužel patří mezi NP-lěžké kombinatorické problémy. Proto musí být řešen heuristickými nebo aproximativními metodami. Navrhujeme přístup založený na genetických algoritmech ukážeme vhodné nastavení jeho parametrů.