Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 147 záznamů.  předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Návrh a realizace 3D hry
MUDRA, Štěpán
Cílem této práce bylo navrhnout a vytvořit 3D hru s využitím grafických assetů. Pro tvorbu hry byl využíván zejména herní engine Unity. Pro psaní programu bylo využito Visual Studio a Rider. Ve hře se hráč může setkat s nepřáteli, jejichž rozhodování je založeno na rozdílných způsobech. Prvním využitým způsobem pro rozhodování o další akci je rozhodování dle jediného kritéria. Dalším je pak rozhodovací model založený na více kritériích, u něhož lze nastavit i preference akcí. Hledání optimálního nastavení proběhlo s využitím genetického algoritmu. Rozhodování třetího nepřítele, kterého může hráč potkat se zakládá na využití neuronových sítí, jejichž výstup je následně převeden na akci, kterou nepřátelská postava vykoná.
Optimalizační nástroj pro modely s hlubokým učením
FILIP, Václav
Účelem práce je vytvoření nástroje schopného optimalizatovat parametry a strukturu deep learning modelů. Existuje mnoho možností, jak model sestavit (počty a typ vrstev, jejich pořadí apod.), přičemž podoba modelu má zásadní vliv na jeho kvalitu. Nově vytvořené řešení nabízí funkcionality, které již existující řešení nenabízí a které jsou vytvořeny na základě jejich porovnání. Řešení je vytvořeno v jazyce python.
Nástroj pro tvorbu a optimalizaci rozvrhu
Málek, Jakub ; Chlubna, Tomáš (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou webové aplikace pro skautské kurzy, která by měla ulehčit práci s generováním rozvrhů pro závěrečné ověřování kompetencí. Součástí práce je studium moderních webový technologií pro vytváření webových služeb, genetických algoritmů, návrhem grafického rozhraní, které umožní uživatelům zadat vstupní data pro generování rozvrhů a závěrečným vyhodnocením vzniklé aplikace.
Segmentace optického disku v obrazových datech sítnice
Juráček, Radek ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na algoritmus automatické detekce optického disku v retinálních snímcích. Stručně popisuje anatomii lidského oka a principy snímání očního pozadí. Dále jsou popsány metody segmentace optického disku. Vybrané metody jsou implementovány v prostředí MATLAB a optimalizovány pomocí genetického algoritmu. Celkem pět metod bylo představeno a optimalizováno na HRF datasetu a dvou experimentálních datasetech.
Optimální řízení světelné křižovatky
Tinka, Petr ; Šoustek, Petr (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá řízením světelné křižovatky. V první, teoretické části této práce, probíhá popis tohoto problému. Dále je uveden přehled používaných optimalizačních metod pro tento problém. Praktická část se zabývá vymodelováním sítě světelné křižovatky v programu SUMO a na ni implementací vybraných optimalizačních metod. Na závěr je provedeno porovnání výsledků.
Moderní metody řízení světelné křižovatky
Bartoš, Pavel ; Lacko, Branislav (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá optimálním řízením světelné křižovatky. V úvodu jsou zavedeny pojmy a představeny metody řízení. Následně je zvolen software SUMO od společnosti Eclipse, který slouží k vytvoření modelu. Po vzoru reálné křižovatky jsou modelovány jak rozložení a logika, tak dopravní toky. Samotné dopravní toky jsou částečně náhodné. Řízení je prováděno za pomoci tří délek zelených front, vyhodnocování probíhá porovnáváním průměrné a maximální čekací doby. Vybírají se tak Pareto optimální body. Prvním algoritmem pro získání optimálního nastavení je prohledávání v mřížce. Druhým algoritmem byl implementován NSGA-II. Nastavení se porovnávají jak mezi sebou, tak s ohledem na nastavení a časové okno.
Okružní problémy a jejich řešení
Pospíšil, Václav ; Dvořák, Jiří (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Práce je v první části věnována úvodu a ucelenému popisu všech důležitých pojmů teorie grafů, na kterou navazuje popis a modifikace dvou vybraných typů okružních problémů: problému obchodního cestujícího a problému plánování rozvozu. Další část práce se věnuje následné možnosti řešení problémů skrze deterministické a stochastické algoritmy. Součástí je taktéž část praktická, která se v závěru práce zabývá optimalizací nejkratší cesty dvou vytvořených modelů pomocí metody nejbližšího souseda, genetického algoritmu a řešiče v modelovacím jazyce GAMS.
Detekce obtížně diferencovatelných skupin srdečních arytmií
Kantor, Marek ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekčních metod fibrilace síní, flutteru síní a sinusového rytmu ze záznamu EKG. Práce rovněž pojednává o těchto arytmiích a klasifikačních algoritmech vhodných pro tuto problematiku. V rámci této práce je vytvořeno několik přístupů klasifikace. Pro extrakci příznaků je využita konvoluční neuronová síť a klasifikace je realizovaná prostřednictvím umělé neuronové sítě. Vybrána metoda 1D CNN pro tyto těžko diferencovatelné srdeční arytmie dosahuje průměrné přesnosti klasifikace F1 - skóre = 91 %. Vybrána CNN optimalizovaná pomocí GA je rychlá mělká síť s lepší přesností než hluboká síť. Vytvořené modely jsou použity i pro klasifikaci jiných typů arytmií.
Řízené křížení v genetických algoritmech
Crkvová, Veronika ; Bojar, Ondřej (vedoucí práce) ; Hoksza, David (oponent)
Genetické algoritmy jsou počítačové programy, které se snaží napodobit vývoj živočišného druhu. Využívají se především k řešení problémů optimalizace a při řešení úloh, které jsou NP-obtížné nebo NP-úplné. Proces zpracování algoritmu často trvá velice dlouho, a proto jsme se v této práci začali zabývat řízeným křížením namísto náhodného křížení jedinců. Řízené křížení vychází z předpokladu, že některé rysy jsou užitečnější než jiné, a snaží se takové rysy ve stávající populaci automaticky odhalit a využít je v dalších generacích. Náš návrh a implementace řízeného křížení vedl na dvou konkrétních úlohách pouze ke slabému zlepšení výsledků ve srovnání s klasickými genetickými algoritmy a algoritmem Hill-climbingu.
Multiple sequence alignment pomocí genetických algoritmů
Pátek, Zdeněk ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
Název práce: Multiple sequence alignment pomocí genetických algoritmů Autor: Zdeněk Pátek Katedra: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. František Mráz, CSc. Abstrakt: Tato práce se zabývá problémem multiple sequence alignment (MSA). Obsahuje návrh metody MSAMS, která umožňuje vyhledat motify v biologických sekvencích, rozštěpit sekvence do bloků podle těchto motifů, vyřešit MSA na blocích a nakonec složit globální alignment ze zarovnaných bloků a nalezených motifů. Hledání motifů i řešení MSA se provádí pomocí genetických algoritmů. Práce dále popisuje implementaci metody MSAMS ve stejnojmenném programu, nastavení jeho parametrů, testování na databázi BAliBASE a porovnání s programem ClustalW. Experimentální výsledky ukázaly, že MSAMS dokáže najít lepší alignmenty než ClustalW. Klíčová slova: multiple sequence alignment, hledání motifů, genetické algoritmy, ClustalW

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 147 záznamů.   předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.