|
|
Pokročilá evoluční filtrace obrazu
Saranová, Ivana ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na použití celulárních automatů s přechodovou funkcí složenou z podmínkových přechodových pravidel navržených evoluční strategií pro odstranění šumů různých typů a intenzit z digitálního obrazu. Navržená metoda vylepšuje původní koncept podmínkových přechodových pravidel úpravou pravé strany pravidla a rozšiřuje ji z jedné hodnoty na výběr výpočetních funkcí. Dále byla zkoumána různá nastavení evoluční strategie, trénování na různých typech šumů, trénování na částečně poškozených obrazech, a další nastavení, což vedlo k získání kvalitních filtrů pro každý model šumu. Porovnání těchto filtrů se stávajícími metodami ukazuje velké zlepšení oproti původnímu přístupu a schopnost evolučně navrhovat filtry, které se řadí mezi ty kvalitnější mezi porovnávanými metodami.
|
|
|
Kvantově inspirované optimalizační algoritmy
Kosík, Dominik ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací zvoleného kvantově inspirovaného optimalizačního algoritmu a jeho rozšířeními, které budou porovnávány v závěru práce. Jako optimalizační algoritmus byl zvolen algoritmus pro simulované kvantové žíhání. V první části se nachází základní popis běžných optimalizačních metod použitých v této práci, teoretické základy fyziky, ze které vychází inspirace pro kvantově inspirované optimalizační algoritmy, a popis simulovaného kvantového žíhání. V druhé části práce je implementace algoritmů pro námi zvolené úlohy, kterými jsou problém obchodního cestujícího, hledání pravidel pro celulární automaty a problém MAX-SAT. Poslední část obsahuje modifikace simulovaného kvantového žíhání, srovnání se základní variantou a s běžnými optimalizačními algoritmy následované vyhodnocením tohoto srovnání.
|
|
|
Evoluční návrh kvantového operátoru
Kraus, Pavel ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo využít pro návrh kvantových operátorů v podobě unitárních matic v přímé reprezentaci různé evoluční algoritmy. Byly zvoleny algoritmy evoluční strategie, diferenciální evoluce, optimalizace hejnem částic a optimalizace umělým včelstvem. Třetí a čtvrtý zmíněný algoritmus byl pro návrh kvantových operátorů použit v této práci poprvé. Na experimentech bylo ukázáno, že použití přímé reprezentace dosahuje výsledků přijatelné kvality.
|
|
|
Evoluční optimalizace nákladní přepravy
Beránek, Michal ; Drahošová, Michaela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem optimalizace nákladní přepravy. Cílem je minimalizace nákladů spojených s přepravou, které vyplývají z ujeté vzdálenosti. Při správném naplánování tras lze tyto náklady výrazně snížit, obzvlášť když se jedná o velký počet zákazníků, které je potřeba obsloužit. Tato práce se soustředí na řešení pomocí evolučních algoritmů, což jsou metody optimalizace založené na principech evoluce. Hlavní zaměření je na problém směrování vozidel s omezenou heterogenní flotilou vozidel. V práci je představeno několik evolučních algoritmů a jejich výsledky jsou porovnány. Nejlepší z nich, evoluční strategie používající lokální prohledávání blízkého okolí, dosahuje podobných, pro některé konkrétní úlohy i lepších výsledků, než jiné existující evoluční algoritmy, vytvořené pro řešení stanoveného problému.
|
|
|
Evolutionary approaches to image representation and generation
Romanský, Patrik ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Vidnerová, Petra (oponent)
Práca sa zameriava na preskúmanie rôznych variánt evolučných algoritmov v oblasti reprezentácie a generovania obrázkov. Od iných prác tohto typu sa odlišuje modulárnym prístupom k tvorbe evolučných algoritmov. Cieľom je vytvorenie rozšíriteľnej knižnice pre tvorbu evolučných algoritmov a následne porovnanie na reálnych obrazových dátach. Porovnávanými evolučnými algoritmami sú genetický algoritmus, CMA-ES a diferenciálna evolúcia. Na základe experimentov sme posúdili úspešnosť jednotlivých evolučných algoritmov a navrhli paralelizáciu metódy CMA-ES.
|
|
|
Využití evolučních algoritmů v kvantovém počítání
Žufan, Petr ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce implementuje evoluční systém pro nelezení kvantového operátoru ve formě unitární matice. Cílem je ověření různých přístupů reprezentace kandidátních řešení a nastavení evolučního algoritmu. V práci byly použity dva evoluční algoritmy: genetický algoritmus a evoluční strategie. Dále je zde představen způsob generovaní unitární matice založený na QR dekompozici, který je pro tuto úlohu použit poprvé. Ten je v některých směrech lepší než předešlé. Na závěr je na experimentech ukázáno srovnání všech použitých technik.
|
|
|
Evoluční predikce časových řad
Křivánek, Jan ; Bidlo, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Náplní předkládané práce je sumarizace znalostí v oblasti teorie časových řad, jejich analýzy a aplikace na finančních trzích. Dále práce podává přehled evolučních algoritmů, jejich klasifikaci a použití. Jádrem práce je propojení těchto znalostí a vytvoření systému, který využívá evoluční algoritmy k optimalizaci predikčních modelů finančních časových řad. Při vývoji byly použity techniky softwarového inženýrství (automatická kontinuální integrace, automatizované kontrolování kvality produktu apod.) nutné pro snadnou udržovatelnost a rozšiřovatelnost projektu více vývojáři.
|
|
|
Evoluční návrh booleovských funkcí pro kryptografii
Dvořák, Jan ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Husa, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je porovnat různé selekční metody použité v kartézském genetickém programování aplikovaném na problém různých druhů kryptograficky významných booleovských funkcí. Zaměřil jsem se na tyto typy selekce: evoluční strategie (1+lambda) a (1,lambda), turnajová selekce a selekce ruletou. Zvolený problém byl vyřešen implementací CGP se zmíněnými typy selekce a statistickým zpracováním dat získaných provedením experimentů. Vyhodnocením výsledků jsem zjistil, že nejlepších výsledků, v případě ohnutých funkcí, dosahuje evoluční strategie (1+lambda). V případě vyvážených funkcí s vysokou nelinearitou dosáhla nejlepších výsledků selekce ruletou.
|
|
|
Evoluční algoritmy pro řízení heterogenních robotických swarmů
Karella, Tomáš ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Balcar, Štěpán (oponent)
Robotická hejna se často díky svým dobrým vlastnostem používají při řešení rozličných úkolů. Řada prací zabývající se touto problematikou používá pro optimalizaci řízení robotických hejn evoluční algoritmy, ovšem z pravidla hejna tvoří pouze homogenní jedinci. Tato práce se zaměřuje na použití evolučních algoritmů v případě heterogenních robotických hejn. Pro nalezení optimalizující metody byla implementována simulace 2D prostředí, které umožňuje tvorbu vlastních scénářů pro robotická hejna a také umožňuje použití na řešení těchto scénářů evolučních algoritmů. Navržená metoda podúkolů používající diferenciální evoluci a evoluční strategie byla otestována ve třech rozličných scénářích.
|
|
|
Principy a aplikace neuroevoluce
Herec, Jan ; Strnadel, Josef (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Práce se na teoretické úrovni zabývá evolučními algoritmy (EA), neuronovými sítěmi (NN) a jejich syntézou v podobě neuroevoluce. Z praktického hlediska je cílem práce ukázat uplatnění neuroevoluce na dvou odlišných úlohách. První úloha spočívá v evolučním návrhu architektury konvoluční neuronové sítě (CNN), která by dokázala klasifikovat s vysokou přesností ručně psané číslice (z datasetu MNIST). Druhá úloha spočívá v evoluční optimalizaci vah neurokontroléru, který řídí přistání 1. stupně rakety Falcon 9 ve 2D simulaci. Obě úlohy jsou výpočetně velmi náročné a proto byly řešeny na superpočítači. V rámci první úlohy se podařilo navrhnout takové architektury, které při správném natrénování dosahují přesnosti klasifikace 99,49%. Ukázalo se tak, že je možné návrh kvalitních architektur zautomatizovat s využitím neuroevoluce. V rámci druhé úlohy se podařilo optimalizovat váhy neurokontroléru tak, že pro definované počáteční podmínky dovede neurokontrolér model rakety k úspěšnému přistání. V obou úlohách tedy neuroevoluce uspěla.
|
host ::
RSS.