|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Srážko-odtokový proces v podmínkách klimatické změny
Benáčková, Kateřina ; Janál,, Petr (oponent) ; Marton, Daniel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo sestavit koncepční srážko-odtokový model, který by byl schopen modelovat průtoky v podmínkách změny klimatu. V rámci práce byl po důkladném prověření možných variant sestaven uživatelský program Runoff Prophet, který je schopen simulace průtoků v závěrovém profilu libovolného povodí. Jedná se o deterministický lumped model s měsíčním krokem výpočtu, který z hydrologických jevů zohledňuje vlhkost půdy, evapotranspiraci, průtok podzemní vody a průtok v korytě vodního toku; jeho kalibrace funguje na principu diferenciální evoluce s koeficientem účinnosti modelu Nash-Sutcliffe jako kalibračním kritériem. Vyvinutý software byl otestován na zájmovém povodí Vír I. a výsledky aplikace vyhodnoceny z hlediska charakteru teplot, srážek a průtoků v měrném profilu Dalečín ve vzdálené budoucnosti podle klimatického scénáře A1B SRES, implementovaného v generátoru počasí LARS-WG.
|
|
|
Optimalizace PID regulátoru pomocí evolučních výpočetních technik
Kočí, Jakub ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Lang, Stanislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá použitím evolučních výpočetních technik při nastavování PID regulátoru. V rešeršní části shrnuje základní informace o problematice regulace a další potřebné podkladové informace o kvalitě regulace a použitém kritériu ITAE. V praktické části jsou autorem implementovány tři evoluční výpočetní techniky - diferenciální evoluce, evoluční strategie a genetický algoritmus. Společně s genetickým algoritmem z MATLABu jsou tyto metody srovnány na dvou soustavách vzájemně i oproti prvotnímu nastavení regulátoru metodou Ziegler-Nichols. Součástí srovnání je i statistické vyhodnocení metod na jedné ze soustav.
|
|
|
Inteligentní import mapových podkladů do TRASI
Muzika, Dávid ; Klusáček, Jan (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a implementací algoritmu pro import mapových podkladů do simulátoru TRASI. Tyto algoritmy jsou shopny importovat mapový podklad z mapového portálu OpenStreetMaps do simulačního prostředí simulátoru. Dále se práce zabývá úpravou vnitřní struktury importovaných křižovatek tak, aby jejich struktura byla korektní vzhledem k pravidlům silničního provozu. Dále se práce zabývá návrhem a implementací diferenciální evoluce pro návrh struktury předností na křižovatkách.
|
|
|
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.
|
|
|
Studium a srovnávání hlavních typů evolučních algoritmů
Štefan, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Evoluční algoritmy patří mezi nejmladší a zároveň nejprogresivnější metody řešení obtížných optimalizačních úloh. Tyto algoritmy si získali svou velkou oblibu díky dobrým experimentálním výsledkům na složitých optimalizačních úlohách, jednoduchosti implementace a také vysoké modularitě, tedy možnosti úpravy pro účely řešení různých problémů. Mezi nejpoužívanější evoluční algoritmy patří Genetické algoritmy, Diferenciální evoluce a Evoluční strategie. Tyto algoritmy a jejich varianty je možné aplikovat jak na úlohy spojité, diskrétní tak i smíšené optimalizace. Předmětem této práce je srovnání chování tří základních typů evolučních algoritmů na katlystické optimalizační úloze se smíšenými proměnými, lineárním omezením a experimentálně počítanou fitness funkcí.
|
|
| |
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
host ::
RSS.