|
|
Řízení kolaborativního robota Universal Robots UR10e prostřednictvím PLC od společnosti Siemens
Štěrbová, Nina ; Lacko, Branislav (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá systémovou integrací a kolaborativní robotikou v kontextu Průmyslu 4.0 se zaměřením na optimalizaci kolaborativních robotů. Práce obsahuje analýzu současného stavu robotické buňky EDUset ONE a výběr komunikačního protokolu pro systémovou integraci kolaborativního robota UR10e prostřednictvím programovatelného logického automatu (PLC) od společnosti Siemens. Hlavním cílem je návrh a implementace modulární knihovny pro řízení a sběr dat a dále návrh programu pro statickou optimalizaci trajektorie robota s ohledem na minimalizaci dráhy a energie. Funkčnost navrženého řešení je ověřena na reálné robotické buňce.
|
|
|
Platforms for bechmarking optimization algorithms for continuous problems
Visingr, Patrik ; Shehadeh, Mhd Ali (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
This thesis explores benchmarking platforms for comparing algorithms using black-box methods. It begins with an overview of optimization algorithms and detailed examination of three prominent benchmarking platforms: COCO, IOHprofiler, and Nevergrad. These platforms are instrumental in evaluating optimization algorithms by providing standardized frameworks, comprehensive performance metrics, and ensuring reproducibility of experiments. This collective approach aids in identifying the best algorithms for specific applications and optimizing their performance through parameter tuning. It also highlights the advantages and disadvantages of each platform and their cooperative capabilities.
|
|
|
Heuristický algoritmus pro logistiku nákladní dopravy
Hobža, Jakub ; Nevrlý, Vlastimír (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá řešením optimalizační úlohy od společnosti DS Logistics, s.r.o., kde cílem je minimalizace přepravních nákladů, které jsou dány ujetou vzdáleností. Současně je nutné dodržet řadu specifických požadavků firmy. Práce se zaměřuje na použití heuristických a metaheuristických algoritmů, přičemž jsou představeny čtyři různé metody řešení. V závěru práce jsou tyto metody porovnány na několika instancích. Nejlepší výsledky byly dosaženy pomocí simulovaného žíhání.
|
|
|
Optimalizační algoritmy pro inverzní úlohy přenosu tepla
Ibehej, David ; Dobrovský, Ladislav (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou inverzního přenosu tepla a jeho řešením pomocí optimalizace. Práce se zaměřuje na aplikaci jednotlivých evolučních algoritmů a jejich kombinací, které jsou implementovány a použity k řešení vybraného problému. V rámci praktické části jsou navrženy modely aproximující křivku efektivní tepelné kapacity materiálu a tyto modely jsou optimalizovány pomocí evolučních algoritmů s cílem minimalizovat rozdíl mezi simulovanými a experimentálními daty. Na závěr jsou výsledné modely a algoritmy porovnány z hlediska jejich přesnosti a efektivity.
|
|
|
Úloha cestujícího zloděje
Ternbach, Pavel ; Dosoudilová, Monika (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
V poslední době se v oblasti optimalizace řeší problém, že velká část optimalizační úloh není zdaleka tak složitá, jako některé problémy z reálného světa. Komplexnost těchto problémů se neustále zvětšuje, zatímco optimalizačních úlohy jsou poměrně zastaralé. Za účelem pochopení a nalezení lepších způsobů řešení těchto složitých reálných problémů byla vytvořena úloha cestujícího zloděje (travelling thief problem, známý také pod zkratkou "TTP"). Tato úloha byla navržena tak, aby se co nejvíce podobala reálným problémům. K tomu slouží kombinace dvou podúloh. Jelikož řešení úlohy cestujícího zloděje je relativně obtížné, byly vytvořeny různé algoritmy, které tento problém řeší. Každý algoritmus funguje na jiném principu. Tato práce se bude věnovat vysvětlení a následnému porovnání některých z těchto algoritmů.
|
|
|
Optimální plánování trasy pro elektromobily
Horák, Filip ; Šoustek, Petr (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá plánováním optimální trasy pro elektromobily. V první, teoretické části této práce probíhá uvedení problematiky a popis několika heuristických metod, které byly pro řešení optimalizačních úloh použity. Praktická část práce se zabývá software implementací popsaných metod. Na závěr je provedeno několik experimentů a porovnání výsledků jednotlivých metod.
|
|
|
Optimální řízení světelné křižovatky
Tinka, Petr ; Šoustek, Petr (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá řízením světelné křižovatky. V první, teoretické části této práce, probíhá popis tohoto problému. Dále je uveden přehled používaných optimalizačních metod pro tento problém. Praktická část se zabývá vymodelováním sítě světelné křižovatky v programu SUMO a na ni implementací vybraných optimalizačních metod. Na závěr je provedeno porovnání výsledků.
|
|
|
Optimalizační úlohy v programu AIMMS
Kůdela, Jakub ; Popela, Pavel (oponent) ; Mrázková, Eva (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím programu AIMMS při řešení a sestavování optimalizačních modelů. Po teoretickém zavedení různých typů optimalizačních úloh následuje ukázka sestavení modelu u konkrétního problému a jeho implementace do programu AIMMS. U všech konkrétních problémů jsou také vytvořeny pro koncové uživatele příjemnější grafická rozhraní, kde je možno vstupní data modelu snadno upravovat. Dále jsou přiloženy zdrojové kódy všech popsaných programů.
|
|
|
Řízení spotřeby elektrické energie pomocí stochastické optimalizace
Sekula, Jakub ; Popela, Pavel (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom práce je optimalizácia nabíjania batérií v aute poháňanom elektrickým motorom pomocou riadenia výkonu nabíjačky za účelom zníženia celkových nákladov. V práci budeme uvažovať aj scenár využívania elektrickej energie v bateriách vozidla na chod domácnosti, a to z dôvodu rozdielnych cien energií v priebehu dňa a v noci, kedy sa batérie zvyčajne nabíjajú. Vzhľadom k nejasnosti javov ako trasy, ktorú vozidlo prekoná, výkonu vyžadovaného v domácnosti, či počasia, budeme využívať stochastickú optimalizáciu. Vieme totiž štatisticky predpokladať s akou pravdepodobnosťou k jednotlivým javom dôjde.
|
|
| |
host ::
RSS.