|
|
Nelineární řízení komplexních soustav s využitím evolučních přístupů
Minář, Petr ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Oplatková,, Zuzana Komínková (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Problematika optimalizace složitých soustav za použití algoritmů umělé inteligence, je relativně nový vědní obor a má mnohé způsoby využití v technické praxi. Vhodné algoritmy na řešení podobných úloh jsou třeba genetický algoritmus, diferenciální evoluce, algoritmus HC12, metoda nelder-mead, fuzzy logika a gramatická evoluce. Kompletní řešení je prezentováno na vybraných příkladech od matematických soustav nelineárních systémů, až po praktické úlohy spolu s návrhem antén a stabilizace deterministického chaosu. Práce si klade za cíl navržení jednotlivých postupů využití algoritmů umělé inteligence při vícekriteriální optimalizaci. K dosažení optimálních výsledků slouží navržené softwarové řešení na základě multi-platformové aplikace v rámci Matlab a Java rozhraní. Softwarové řešení spojuje všechny algoritmy do ucelené aplikace a dále rozšiřuje možnosti uplatnění výsledků na reálných soustavách a v technické praxi.
|
|
|
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.
|
|
|
Toolbox pro spolupráci MATLABu s externími simulačními programy
Moravec, Petr ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Oliva, Lukáš (vedoucí práce)
V diplomové práci je popsáno skriptovací rozhraní dvou programů CST a HFSS pro vlnovou analýzu elektromagnetických struktur. Práce je zaměřena především na možnosti ovládání těchto programu přes skriptovací jazyky a systémové rozhraní operačního systému Microsoft Windows. Popisuje postup propojení programů s MATLABem a ukazuje ho na komentovaných skriptech pro úplnou analýzu vybraného problému, import a zpracování výsledku v MATLABu. Dále jsou navrženy a implementovány funkce tvořící propojovací vrstvu mezi MATLABem a simulačními programy. Vrstva umožňuje úplné ovládání simulačních programů publikované v dostupné dokumentaci k programům. Vrstva je podrobně popsána v referenční příručce a je využita k optimalizaci modelu planární antény metodami Particle swarm optimization (PSO). Dále je prezentováno další využití vrstvy pro porovnatelné srovnání implementací globálních optimalizačních metod – SOMA a Diferenciální evoluce včetně návrhu postupu pro porovnání výkonnosti optimalizačních algoritmů na jednoduchých elektromagnetických modelech.
|
|
|
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.
|
|
|
Nelineární řízení komplexních soustav s využitím evolučních přístupů
Minář, Petr ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Oplatková,, Zuzana Komínková (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Problematika optimalizace složitých soustav za použití algoritmů umělé inteligence, je relativně nový vědní obor a má mnohé způsoby využití v technické praxi. Vhodné algoritmy na řešení podobných úloh jsou třeba genetický algoritmus, diferenciální evoluce, algoritmus HC12, metoda nelder-mead, fuzzy logika a gramatická evoluce. Kompletní řešení je prezentováno na vybraných příkladech od matematických soustav nelineárních systémů, až po praktické úlohy spolu s návrhem antén a stabilizace deterministického chaosu. Práce si klade za cíl navržení jednotlivých postupů využití algoritmů umělé inteligence při vícekriteriální optimalizaci. K dosažení optimálních výsledků slouží navržené softwarové řešení na základě multi-platformové aplikace v rámci Matlab a Java rozhraní. Softwarové řešení spojuje všechny algoritmy do ucelené aplikace a dále rozšiřuje možnosti uplatnění výsledků na reálných soustavách a v technické praxi.
|
|
|
Nelineární řízení komplexních soustav s využitím evolučních přístupů
Minář, Petr ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Problematika optimalizace složitých soustav za použití algoritmů umělé inteligence, je relativně nový vědní obor a má mnohé způsoby využití v technické praxi. Vhodné algoritmy na řešení podobných úloh jsou třeba genetický algoritmus, diferenciální evoluce, algoritmus HC12, metoda nelder-mead, fuzzy logika a gramatická evoluce. Kompletní řešení je prezentováno na vybraných příkladech od matematických soustav nelineárních systémů, až po praktické úlohy spolu s návrhem antén a stabilizace deterministického chaosu. Práce si klade za cíl navržení jednotlivých postupů využití algoritmů umělé inteligence při vícekriteriální optimalizaci. K dosažení optimálních výsledků slouží navržené softwarové řešení na základě multi-platformové aplikace v rámci Matlab a Java rozhraní. Softwarové řešení spojuje všechny algoritmy do ucelené aplikace a dále rozšiřuje možnosti uplatnění výsledků na reálných soustavách a v technické praxi.
|
|
|
Toolbox pro spolupráci MATLABu s externími simulačními programy
Moravec, Petr ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Oliva, Lukáš (vedoucí práce)
V diplomové práci je popsáno skriptovací rozhraní dvou programů CST a HFSS pro vlnovou analýzu elektromagnetických struktur. Práce je zaměřena především na možnosti ovládání těchto programu přes skriptovací jazyky a systémové rozhraní operačního systému Microsoft Windows. Popisuje postup propojení programů s MATLABem a ukazuje ho na komentovaných skriptech pro úplnou analýzu vybraného problému, import a zpracování výsledku v MATLABu. Dále jsou navrženy a implementovány funkce tvořící propojovací vrstvu mezi MATLABem a simulačními programy. Vrstva umožňuje úplné ovládání simulačních programů publikované v dostupné dokumentaci k programům. Vrstva je podrobně popsána v referenční příručce a je využita k optimalizaci modelu planární antény metodami Particle swarm optimization (PSO). Dále je prezentováno další využití vrstvy pro porovnatelné srovnání implementací globálních optimalizačních metod – SOMA a Diferenciální evoluce včetně návrhu postupu pro porovnání výkonnosti optimalizačních algoritmů na jednoduchých elektromagnetických modelech.
|
host ::
RSS.