|
|
Overview of Actual Approaches to Optimization
Hudecová, Patrícia ; Šůstek, Martin (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
This work aimed to study some of the optimization algorithms inspired by nature and to test their success in finding the extreme of a function on various functions. Four algorithms were selected, namely the bat algorithm, the firefly algorithm, the flower pollination algorithm, and the black hole algorithm. The Griewank function, the Rastringin function, and the Rosenbrock function were chosen as test functions for finding the extreme of the function. The work contains a description of individual algorithms, a description of test functions and a description of the experiments, and an evaluation of the success of the algorithms.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Overview of Actual Approaches to Optimization
Hudecová, Patrícia ; Šůstek, Martin (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
This work aimed to study some of the optimization algorithms inspired by nature and to test their success in finding the extreme of a function on various functions. Four algorithms were selected, namely the bat algorithm, the firefly algorithm, the flower pollination algorithm, and the black hole algorithm. The Griewank function, the Rastringin function, and the Rosenbrock function were chosen as test functions for finding the extreme of the function. The work contains a description of individual algorithms, a description of test functions and a description of the experiments, and an evaluation of the success of the algorithms.
|
|
| |
host ::
RSS.