|
|
Hybridní model metaheuristických algoritmů
Šandera, Čeněk ; Zelinka, Ivan (oponent) ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Hlavním tématem této disertační práce jsou metaheuristické algoritmy v obecnějším pojetí. Úvodní kapitoly se venují popisu širšího kontextu metaheuristik, tedy ruzným optimalizacním problémum, urcování jejich složitosti a samozrejme prístupum k jejich rešení. Navazující obsáhlá diskuze o metaheuristikách a jejich typických vlastnostech je následována ukázkami nekolika vybraných metaheuristických konceptu. Na odpozorovaných vlastnostech je vybudován obecný metaheuristický model vhodný pro vývoj nových i hybridních algoritmu. Celá práce je zakoncena ukázkami autorových publikací s diskuzí o jejich užití ve vybudovaném modelu. Na přiloženém CD je k dispozici i programová implementace obecného modelu, která tvoří nedílnou součást této disertace.
|
|
|
Heuristic algorithms in optimization
Šandera, Čeněk ; Popela, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
The thesis deals with stochastic programming and determining probability distributions which cause extreme optimal values (maximal or minimal) of an objective function. The probability distribution is determined by heuristic method, especially by genetic algorithms, where whole population approximates desired distribution. The first parts of the thesis describe mathematical and stochastic programming in general and also there are described various heuristic methods with emphasis on genetic algorithms. The goal of the diploma thesis is to create a program which tests the algorithm on linear and quadratic stochastic models.
|
|
|
Hybridní model metaheuristických algoritmů
Šandera, Čeněk ; Zelinka, Ivan (oponent) ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Hlavním tématem této disertační práce jsou metaheuristické algoritmy v obecnějším pojetí. Úvodní kapitoly se venují popisu širšího kontextu metaheuristik, tedy ruzným optimalizacním problémum, urcování jejich složitosti a samozrejme prístupum k jejich rešení. Navazující obsáhlá diskuze o metaheuristikách a jejich typických vlastnostech je následována ukázkami nekolika vybraných metaheuristických konceptu. Na odpozorovaných vlastnostech je vybudován obecný metaheuristický model vhodný pro vývoj nových i hybridních algoritmu. Celá práce je zakoncena ukázkami autorových publikací s diskuzí o jejich užití ve vybudovaném modelu. Na přiloženém CD je k dispozici i programová implementace obecného modelu, která tvoří nedílnou součást této disertace.
|
|
|
Hybridní model metaheuristických algoritmů
Šandera, Čeněk ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Hlavním tématem této disertační práce jsou metaheuristické algoritmy v obecnějším pojetí. Úvodní kapitoly se venují popisu širšího kontextu metaheuristik, tedy ruzným optimalizacním problémum, urcování jejich složitosti a samozrejme prístupum k jejich rešení. Navazující obsáhlá diskuze o metaheuristikách a jejich typických vlastnostech je následována ukázkami nekolika vybraných metaheuristických konceptu. Na odpozorovaných vlastnostech je vybudován obecný metaheuristický model vhodný pro vývoj nových i hybridních algoritmu. Celá práce je zakoncena ukázkami autorových publikací s diskuzí o jejich užití ve vybudovaném modelu. Na přiloženém CD je k dispozici i programová implementace obecného modelu, která tvoří nedílnou součást této disertace.
|
|
|
Heuristic algorithms in optimization
Šandera, Čeněk ; Popela, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
The thesis deals with stochastic programming and determining probability distributions which cause extreme optimal values (maximal or minimal) of an objective function. The probability distribution is determined by heuristic method, especially by genetic algorithms, where whole population approximates desired distribution. The first parts of the thesis describe mathematical and stochastic programming in general and also there are described various heuristic methods with emphasis on genetic algorithms. The goal of the diploma thesis is to create a program which tests the algorithm on linear and quadratic stochastic models.
|
host ::
RSS.