Název:
Paralelní optimalizační metody
Překlad názvu:
Parallel optimization methods
Autoři:
Marcina, Tomáš ; Kozovský, Matúš (oponent) ; Kozubík, Michal (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2023
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [slo][eng]
Práca je zameraná na porovnanie rôznych algoritmov určených pre optimalizáciu viacrozmerných funkcií. Konkrétne sa zaoberá populačnými metódami optimalizácií, ktoré sú vo všeobecnosti vhodné pre paralelizovanie výpočtu optimálnej hodnoty funkcie. Funkcie sú implementované v programe Matlab a na platforme NVIDIA CUDA. Porovnáva niekoľko rôznych algoritmov na to vhodných. Na záver sú zhrnuté výhody a nevýhody jednotlivých algoritmov.
The work is concerned on the comparison of different algorithms designed for the optimization of multidimensional functions. Specifically, it deals with population optimization methods, which are generally suitable for parallelizing the calculation of the optimal function value. The functions are implemented in program Matlab and on the NVIDIA CUDA platform. It compares several different algorithms suitable for this. At the end, the advantages and disadvantages of individual algorithms are summarized.
Klíčová slova:
artificial bee colony algorithm; CUDA.; differential Evolution; firefly algorithm; grey wolf optimalization; Optimalization; parallel optimizations; particle swarm optimization
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/210972