Original title: Koevoluce kartézských genetických algoritmů a neuronových sítí
Translated title: Coevolution of Cartesian Genetic Algorithms and Neural Networks
Authors: Kolář, Adam ; Král, Jiří (referee) ; Zbořil, František (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2014
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem práce bylo ověřit možnost spojení metod kartézského genetického programování a neuronových sítí. Výsledek práce reprezentuje sada experimentů s úlohami vyvažování tyče, průchodu agenta bludištěm a detekce buňek rakoviny prsu, provedených za pomocí implementované knihovny. Použil jsem jak nepřímé, tak přímé zakódování dopředné i rekurentní sítě. Zaměřil jsem se na nalezení nejlepší konfigurace výpočtu, detekci přeučování jedinců během evoluce, míru robustnosti řešení a možnosti stimulace řešení pomocí fitness funkce. Zjistil jsem, že obecně nejlépe konvergují řešení s nižšími hodnotami parametru n_c a n_r a jsou také méně náchylné k přeučování. Úpravami fitness funkce jsem evolvoval kontrolér, který redukoval rozkmit vyvažované tyče. Klasifikátor buňek rakoviny rozpoznával korektně více než 98% vzorků, čímž překonal většinu srovnávaných metod. Podařilo se také navrhnout model bludiště, ve kterém agent úspěšně plnil vícekrokové úlohy. The aim of the thesis is to verify synergy of genetic programming and neural networks. Solution is provided by set of experiments with implemented library built upon benchmark tasks. I've done experiments with directly and also indirectly encoded neural netwrok. I focused on finding robust solutions and the best calculation of configurations, overfitting detection and advanced stimulations of solution with fitness function. Generally better solutions were found using lower values of parameters n_c and n_r. These solutions tended less to be overfitted. I was able to evolve neurocontroller eliminating oscilations in pole balancing problem. In cancer detection problem, precision of provided solution was over 98%, which overcame compared techniques. I succeeded also in designing of maze model, where agent was able to perform multistep tasks.
Keywords: Backpropagation; Breast cancer detection; Cartesian genetic programming; Chromozom; Coevolution; Developmental network; Direct encoding of the net; Indirect encoding of the net; Jordan network; Maze go through problem; Neuron; Pole balancing problem; State unit; Wampus problem; Wisconsin dataset; Backpropagation; Chromozom; Detekce rakoviny prsu; Developmental network; Jordanova síť; Kartézské genetické programování; Koevoluce; Nepřímé zakódování sítě; Neuron; Problém průchodu bludištěm; Problém vyvažování tyče; Přímé zakódování sítě; Stavová jednotka; Wampus problém; Wisconsinský datový set

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/53323

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236080


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses