Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Scenario generation methods for discrete data
Komora, Ondřej ; Procházka, Vít (vedoucí práce) ; Omelka, Marek (oponent)
Generování scénářů je klíčovou součástí stochastické optimalizace, která má velký dopad na výpočetní náročnost optimalizačních metod a kvalitu získaných řešení. Navz- dory její důležitosti je generování scénářů pro diskrétní data relativně málo zkoumanou oblastí a když se přecejenom zkoumá, je to většinou pomocí problémově orientovaného přístupu. Avšak tyto metody jsou náročné na vývoj, což má za následek to, že neexistují jednoduše použitelné alternativy k náhodnému výběru. V této práci navrhujeme novou metodu pro generování scénářů pro diskrétní data, která je založena na kopulách. Hlavní myšlenkou je rozšíření diskrétních náhodných veličin tak, aby byly spojité, a následně použití takzvané rozšířené kopule. Na příkladové studii v podobě stochastického batohu dokazujeme za použití několika kritérií, jako například stabilita a vzdálenost od opti- málního řešení, že tato metoda přesvědčivě překonává náhodný výběr. Tato metoda je jednoduchá na použití a může sloužit jako náročnější benchmark pro problémově orien- tované metody. 1
Řídká řešení v optimalizačních úlohách klasifikace
Komora, Ondřej ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Lachout, Petr (oponent)
Hlavním cílem této práce je podat ucelený popis metod proximálního a obyčejného stochastického subgradientového sestupu, které se používají při hledání řídkých řešení v optimalizačních úlohách klasifikace. Zavedeme a interpretujeme pojmy vedoucí k definici těchto metod a podrobně diskutujeme předpoklady, za nichž dokážeme jejich konvergenci ke kritickému bodu. Na závěr v numerické ukázce na konkrétní úloze demonstrujeme, jak jsme za pomoci těchto metod a vhodné volby tzv. regularizace ovlivnili řídkost řešení této úlohy. 1

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.