|
|
Zvýšení účinnosti jednofázového asynchronního motoru
Muczka, Vojtěch ; Klíma, Jiří (oponent) ; Mach, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zvýšením účinnosti jednofázového asynchronního motoru změnou materiálu klece a optimalizací rozměrů rotorové drážky za podmínky dodržení stejného záběrného momentu. První část seznamuje čtenáře o principu činnosti tohoto stroje. Následující část je pak věnována měření jednofázového motoru firmy ATAS, simulaci jeho parametrů a porovnání výsledků. V další části se práce věnuje analýze vlivu změny velikosti drážky a kruhů při použití čistého hliníku místo rezistivní slitiny na parametry stroje. Poté je provedena optimalizace tvaru drážky v programu RMxprt, který je ovládán genetickým algoritmem napsaným v prostředí MATLAB. Na závěr je provedeno ověření výsledků pomocí metody konečných prvků v programu Ansys Maxwell a následné porovnání naměřených, simulovaných a předpokládaných nových hodnot stroje.
|
|
|
Rozpoznávání emocí v česky psaných textech
Červenec, Radek ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Díky rozvoji informačních a komunikačních technologií v posledních letech došlo k velkému nárůstu množství informací, které denně vznikají ve formě elektronických dokumentů. Třídění a zpracování informací se stalo pro člověka velmi obtížné, a proto vzrůstá obliba systémů automatického dolování znalostí z textu. Zajímavou podoblastí jsou systémy pro analýzu sentimentu a automatického rozpoznání emocí v textech, které mají potencionálně široké uplatnění. V rámci této práce byl navržen a implementován systém využívající technik dolování znalostí z textu za účelem rozpoznávání emocí v česky psaných textech a bylo provedeno zhodnocení jeho úspěšnosti. Protože je systém postaven převážně na metodě strojového učení, byla navrhnuta a vytvořena trénovací množina, která byla posléze použita k vytvoření modelu klasifikátoru pomocí algoritmu podpůrných vektorů (SVM). Pro potřeby zpřesnění výsledků klasifikace textových dokumentů do předem definovaných emočních tříd, jsou do systému integrovány další prvky, jako např.: lexikální databáze, lemmatizátor a odvozený slovník klíčových slov. Součástí práce je také zhodnocení několika přístupů ke klasifikaci s různými modifikacemi navrženého systému.
|
|
|
Design optimization of a heat exchanger with a phase change material for thermal energy storage
Hliník, Juraj ; Charvát, Pavel (oponent) ; Klimeš, Lubomír (vedoucí práce)
This diploma thesis is focused on the development of the computer model of the thermal energy storage unit with an appropriate phase change material. Furthermore, this model is used for a design optimization aimed to the maximization of the stored heat. Due to the complexity of the objective function a suitable genetic algorithm is chosen to solve design optimization problems. Two design optimization problems are analysed and obtained results are presented and discussed. The complete problem was implemented in Matlab.
|
|
|
Návrh způsobu řízení dopravy v chytrých městech
Schimmer, Jiří ; Mašek, Pavel (oponent) ; Fujdiak, Radek (vedoucí práce)
Práce se zabývá prvky telemetrie v dopravě, funkcí těchto prvků, jejich efektivitou a možnostmi vylepšení. Práce také zahrnuje vytvořené simulační prostředí čtyř křižovatek s nasazeným responzivním Dijkstrovým algoritmem pro vyhledání nejkratší trasy. V simulačním prostředí jsou nastaveny statické hodnoty intervalů jednotlivých semaforů. Následně je implementován genetický algoritmus, který v rámci optimalizace vyhledává vhodnější nastavení semaforů pro daný počet vozidel.
|
|
|
Genetic Algorithm Acceleration Using OpenCL
Hrušovský, Marek ; Šimek, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
This thesis tries to accelerate genetic algorithm (GA) using OpenCL standard. Acceleration is important for the industry that solves complex problems suitable for GA. The first part of the work contains theoretical background that is needed to understand the topic of parallelization GA and the OpenCL standard. The N-queens problem was chosen to demonstrate the capabilities of accelerating permutation genetic algorithm using the OpenCL standard. The designed model uses for acceleration two GPU cards. The last part of the work deals with benchmarking the parts that are important for GA. One random generator on the GPU is approximately 80 times faster than parallel version on the CPU. One evaluation method can be up to 8000 times faster on the GPU than on the CPU. The crossover functions did not obtain any significant speed-up. However, the parts are capable to obtain speed-ups but due to selection and crossover genetic algorithm operator the whole run of parallel GA on the GPU is maximally twice as fast as on the CPU.
|
|
|
Evoluční optimalizace analogových obvodů
Mihulka, Tomáš ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro optimalizaci vybraných analogových obvodů pomocí evoluce s různými fitness funkcemi. Taktéž na tomto systému provádět sadu experimentů a na jejich základě vyhodnotit možnosti evoluční optimalizace analogových obvodů. Prerekvizitou k tomuto cíli bylo nastudování a vybrání určitých typů analogových obvodů a evolučních algoritmů. Pro účely této práce byly z analogových obvodů vybrány zesilovače a oscilátory. Jako zástupci evolučních algoritmů byli zvoleni genetický algoritmy a evoluční strategie.
|
|
|
Evoluční návrh kolektivních komunikací akcelerovaný pomocí GPU
Tyrala, Radek ; Dvořák, Václav (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce provádí analýzu existující aplikace implementující evoluční algoritmus pro plánování kolektivních komunikací a navrhuje možnosti její akcelerace s využitím obecných výpočtů na grafických čipech (GPU). V práci je obsažen teoretický úvod do problematiky systémů na čipu, plánování kolektivních komunikací a podrobnější popis evolučních algoritmů. Práce dále zkoumá architektury GPU a paměťovou hierarchii grafických karet z pohledu OpenCL. Na základě analýzy zaměřené na časovou náročnost jednotlivých částí aplikace je proveden návrh paralelního zpracování hodnotící funkce fitness a odhad dosažitelného zrychlení. Stěžejní část práce popisuje implementaci navrženého řešení se zaměřením na využité optimalizace. Práce přináší srovnání původního řešení na CPU a paralelního provedení na GPU. V práci je popsána implementace distribuce výpočtu mezi různá zařízení podporovaná standardem OpenCL a jsou diskutovány výhody, omezení a další možnosti akcelerace výpočtu na základě jeho distribuce na heterogenních výpočetních systémech.
|
|
|
Evoluční návrh pohybujících se objektů
Baláž, Martin ; Žaloudek, Luděk (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím evolučních technik k nalezení takových vlastností prostředí, které umožní objektu v tomto prostředí provádět pohyb dle zadaných parametrů. Prostředím, které je v této práci uvažováno, je celulární automat, jehož lokální přechodová funkce je optimalizována pomocí genetického algoritmu, přičemž je využit princip výpočetního developmentu. Prezentovaný přístup inklinuje k teoretické biologii. Jejím hlavním cílem je vytvořit jednoduchý simulátor života umělých organismů, respektive vybraného aspektu života -- pohybu. K tomuto účelu aplikace umožňuje návrháři definovat si vlastní organismus na úrovni buněk celulárního automatu a evolučně navrhnout jeho přechodovou funkci specifikující chování organismu na základě daných parametrů.
|
|
|
Nové techniky evoluce celulárních automatů
Ormandy, Adam ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá evolučným návrhom prechodových funkcií celulárnych automatov postavených na podmienkových pravidlách. Práca predstavuje nový algoritmus ESP a jeho porovnanie s existujúci evolučnými technikami, konkrétne evolučnou stratégiou a genetic- kým algoritmom. Ako prípadové štúdie riešené v navrhovaných celulárnych automatoch, boli zvolené replikujúce sa štruktúry, pohybujúce sa objekty a vývoj vzorov.
|
|
|
Optimalizace metaheuristikami v Pythonu pomocí knihovny DEAP
Kesler, René ; Charvát, Pavel (oponent) ; Klimeš, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá optimalizací pomocí metaheuristik, které se používají pro komplikované inženýrské úlohy, jež nelze řešit běžnými metodami matematického programování. Nejprve jsou rozebrány vybrané metaheuristiky: simulované žíhání, optimalizace rojem částic a genetický algoritmus; a následně je provedeno srovnání na testovacích funkcích. Algoritmy jsou implementovány v programovacím jazyce Python pomocí knihovny DEAP, která je v práci také popsána. Nakonec jsou algoritmy využity na optimalizaci parametrů tepelného výměníku.
|
host ::
RSS.