Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Využití umělých neuronových sítí k řízení genetických algoritmů
Dörfler, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Genetické algoritmy jsou jedny z nejvíce flexibilních optimalizačních metod. Mají minimální požadavky na zadání, a tedy jsou schopny řešit široké spektrum úloh. Tato flexibilita je však místy vykoupena nižší efektivitou. Ve srovnání s více specializovanými metodami se genetické algoritmy obvykle ukazují méně výkonné. Tato práce zkoumá možnosti jak navýšit jejich efektivitu pomocí řízení umělou neuronovou sítí. Je v ní popsán způsob řízení běhu genetického algoritmu pomocí samoorganizující mapy. Práce obsahuje návrh algoritmu, pokusnou implementaci a sérii testů, která má za úkol ověřit jeho účinnost. Ukazuje se, že i když výsledky na benchmarkových funkcích poukazují na jisté pozitivní vlastnosti algoritmu, výsledky na úlohách vyšší složitosti jsou méně optimistické.
Využití umělých neuronových sítí k řízení genetických algoritmů
Dörfler, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Genetické algoritmy jsou jedny z nejvíce flexibilních optimalizačních metod. Mají minimální požadavky na zadání, a tedy jsou schopny řešit široké spektrum úloh. Tato flexibilita je však místy vykoupena nižší efektivitou. Ve srovnání s více specializovanými metodami se genetické algoritmy obvykle ukazují méně výkonné. Tato práce zkoumá možnosti jak navýšit jejich efektivitu pomocí řízení umělou neuronovou sítí. Je v ní popsán způsob řízení běhu genetického algoritmu pomocí samoorganizující mapy. Práce obsahuje návrh algoritmu, pokusnou implementaci a sérii testů, která má za úkol ověřit jeho účinnost. Ukazuje se, že i když výsledky na benchmarkových funkcích poukazují na jisté pozitivní vlastnosti algoritmu, výsledky na úlohách vyšší složitosti jsou méně optimistické.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.