|
| |
|
|
Bimodální rozdělení
Došlá, Šárka ; Anděl, Jiří (vedoucí práce) ; Dupač, Václav (oponent)
Cílem této práce je studium bimodality směsi dvou unimodálních rozdělení. Ve speciálních případech jsou zformulovány nutné a postačující podmínky pro bimodalitu těcho směsí. Je zkoumána pravděpodobnost, s jakou histogram výběru z unimodálního rozdělení indikuje dva vrcholy. Pro určitý typ unimodálních rozdělení lze tento problém zjednodušit na zkoumání histogramů výběrů z rovnoměrného rozdělení. Je ukázáno, že pro rostoucí rozsah výběru se pravděpobodnost, s jakou histogram s N třídami vykazuje dvě maxima, blíží k pravděpodobnosti, že je náhodná permutace čísel 1, ...,N bimodální.
|
|
|
Genetické algoritmy a jejich využití v optimalizaci
Krtek, Jiří ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Dupač, Václav (oponent)
V předložené práci se zabýváme odvětvím stochatických optimalizačních algoritmů, tzv. genetickými algoritmy. V první kapitole lze nalézt popis průběhu genetického algoritmu a hlavních operací určující směr prohledávání množiny přípustných řešení, tj. křížení a mutace. Nechybí modelový příklad, pomocí něhož čtenář všechny představené operace pochopí. Po části popisující různá vylepšení základního algoritmu, například Grayův kód, následuje nepříliš dlouhá kapitola věnovaná teorii genetických algoritmů. Ve třetí a zároveň poslední kapitole je nastolen skutečný optimalizační problém. K vyřešení tohoto problému jsme použili jednak teorii řízených Markovských řetězců pro modelování systému hromadné obsluhy, jednak genetické algoritmy k nalezení optimálního řešení. Optimální řešení jsme hledali i pomocí specializovaného algoritmu. Oba přístupy k hledání optima jsou v závěru této kapitoly zhodnoceny. Veškeré výpočty byly implementovány v jazyce Fortran.
|
|
|
Genetické algoritmy a jejich využití v optimalizaci
Krtek, Jiří ; Dupač, Václav (oponent) ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce)
V předložené práci se zabýváme odvětvím stochatických optimalizačních algoritmů, tzv. genetickými algoritmy. V první kapitole lze nalézt popis průběhu genetického algoritmu a hlavních operací určující směr prohledávání množiny přípustných řešení, tj. křížení a mutace. Nechybí modelový příklad, pomocí něhož čtenář všechny představené operace pochopí. Po části popisující různá vylepšení základního algoritmu, například Grayův kód, následuje nepříliš dlouhá kapitola věnovaná teorii genetických algoritmů. Ve třetí a zároveň poslední kapitole je nastolen skutečný optimalizační problém. K vyřešení tohoto problému jsme použili jednak teorii řízených Markovských řetězců pro modelování systému hromadné obsluhy, jednak genetické algoritmy k nalezení optimálního řešení. Optimální řešení jsme hledali i pomocí specializovaného algoritmu. Oba přístupy k hledání optima jsou v závěru této kapitoly zhodnoceny. Veškeré výpočty byly implementovány v jazyce Fortran.
|
|
| |
|
|
Bimodální rozdělení
Došlá, Šárka ; Dupač, Václav (oponent) ; Anděl, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je studium bimodality směsi dvou unimodálních rozdělení. Ve speciálních případech jsou zformulovány nutné a postačující podmínky pro bimodalitu těcho směsí. Je zkoumána pravděpodobnost, s jakou histogram výběru z unimodálního rozdělení indikuje dva vrcholy. Pro určitý typ unimodálních rozdělení lze tento problém zjednodušit na zkoumání histogramů výběrů z rovnoměrného rozdělení. Je ukázáno, že pro rostoucí rozsah výběru se pravděpobodnost, s jakou histogram s N třídami vykazuje dvě maxima, blíží k pravděpodobnosti, že je náhodná permutace čísel 1, ...,N bimodální.
|
|
| |
host ::
RSS.