Original title:
Implementace evolučního expertního systému
Translated title:
Implementation of an evolutionary expert system
Authors:
Bukáček, Jan ; Müller, Jakub (referee) ; Karásek, Jan (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2010
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato diplomová práce je zaměřena na nastudování problematiky evolučních a genetických algoritmů. A to především na multikriteriální algoritmy VEGA, SPEA a NSGA-II. Dále jednoho FrameWorku pracujícího s genetickými algoritmy a to jmenovitě WWW NIMBUS. Z uvedených algoritmů je vybrán algoritmus VEGA pro implementaci v jazyce JAVA na předem zvolený problém. Tímto problémem je výběr sloupů kvádrového profilu podle předem stanovených kritérií. Vybraný algoritmus pracuje na principu rozdělení populace do několika skupin a každou takto vzniklou skupinu ohodnotí fitness funkcí. Následuje ukázka implementace tohoto algoritmu. Dále je zde ukázka práce s FrameWorkem. V další části jsou srovnány výsledky vytvořeného programu s výsledky, které byly získány pomocí FrameWorku WWW NIMBUS. Jak pro VEGA, tak pro NIMBUS jsou zde ukázány jednotlivé výsledky. U VEGA je předveden i vývoj jednotlivých fitness funkcí. Také jsou zde ukázány grafy, které je možné získat pomocí NIMBUS. Na konci je uvedeno porovnání výsledků a navržení možných vylepšení.
This thesis is focused on working up evolutionals and genetics algorithms issues Especially for multiobjective algorithms VEGA, SPEA and NSGA – II. Thereinafter one of FrameWork working with genetics algorithms namely WWW NIMBUS. From this mentioned algorithms was selected VEGA algorithm for implementation in JAVA to preselected problem. Thereby problem is choice thick columns of profile according to predetermined criteria. Selected algorithm works on division of population into several groups and each group evaluates the resulting fitness function. Here is a sample implementation of this algorithm. Furthermore there is a example of working with FrameWork. In the next section are compared the results of generated progam with results that were obtained by FrameWork WWW NIMBUS. As for VEGA, and the Nimbus there are shown different results. The VEGA is presented also the development of individual fitness functions. Also, there are shown graphs, that can be obtained from NIMBUS. At the end of work is introduced the comparation of the results ane propose possible improvements.
Keywords:
crossing; Eclipse.; Evolutional algorithms; FrameWork; Genetic algorithms; JAVA; Multi-objective algorithms; mutation; NIMBUS; NSGA-II; SPEA; VEGA; Eclipse.; Evoluení algoritmy; FrameWork; Genetické algoritmy; JAVA; křížení; Multi-ktiteriální algoritmy; mutace; NIMBUS; NSGA-II; SPEA; VEGA
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/11012/4756