Original title: Paralelní evoluční algoritmus EDA využívající teorii kopulí
Translated title: Parallel Evolutionary Algorithm EDA Based on Copulas
Authors: Hyrš, Martin ; Brandejský, Tomáš (referee) ; Matoušek, Radomil (referee) ; Schwarz, Josef (advisor)
Document type: Doctoral theses
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Ve své disertační práci se zabývám návrhem, implementací a~testováním pokročilého paralelního algoritmu EDA ( Estimation of Distribution Algorithm ) využívajícího teorii kopulí pro tvorbu pravděpodobnostního modelu. Nová populace se vytváří v~procesu vzorkování sdružené distribuční funkce, která modeluje aktuální rozložení subpopulace slibných jedinců. Použití kopulí umožňuje zefektivnit proces učení a~vzorkování pravděpodobnostního modelu. Lze jej separovat na vzájemně nezávislá marginální rozdělení a~kopuli, která reprezentuje korelace mezi proměnnými řešeného problému. Tato koncepce iniciovala použití paralelní ostrovní struktury, v~níž bylo použito místo migrace jedinců migrace pravděpodobnostních modelů příslušejících jednotlivým ostrovním subpopulacím. Statistické testy použité při komparaci navrženého algoritmu ( mCEDA = migrating Copula - based Estimation of Distribution Algorithm ) a~algoritmů jiných autorů potvrdily efektivnost navržené koncepce. In my thesis I~ deal with the design, implementation and testing of the advanced parallel Estimation of Distribution Algorithm (EDA) utilizing copula theory to create a~ probabilistic model. A~new population is created by the process of sampling the joint distribution function, which models the current distribution of the subpopulation of promising individuals . The usage of copulas increases the efficiency of the learning process and sampling the probabilistic model. It can be separated into mutually independent marginal distributions and the copula , which represents the correlations between the variables of the solved problem. This concept initiated the usage of the parallel island architecture , in which the migration of probabilistic models belonging to individual islands ' subpopulations was used instead of the migration of individuals . The statistical tests used in the comparison of the proposed algorithm ( mCEDA = migrating Copula - based Estimation of Distribution Algorithm ) and the algorithms of other authors confirmed the effectiveness of the proposed concept .
Keywords: Copula Theory; EDA; Estimation of Distribution Algorithms; Island- based Model; Migration of Probabilistic models; Multivariate Copula Sampling; Optimization; Parallel EDA; Parallelisation; Algoritmy EDA; migrace pravděpodobnostních modelů; optimalizace; ostrovní model; paralelismus; teorie kopulí; vzorkování vícerozměrných kopulí

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/11012/200667

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-447548


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