Název: Koevoluce kartézských genetických algoritmů a neuronových sítí
Překlad názvu: Coevolution of Cartesian Genetic Algorithms and Neural Networks
Autoři: Kolář, Adam ; Král, Jiří (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2014
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [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.
Klíčová slova: 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; 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

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/53323

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-550777


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce