|
|
Moderní evoluční algoritmy pro hledání oblastí s vysokou fitness
Káldy, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Evoluční algoritmy jsou optimizační techniky inspirované vývojem biologických druhů v přírodě. Používají konceptuálně jednoduchý proces střídající dvě fáze, a to reprodukci a výběr na základě fitness, a iterativně tak vyvíjejí stále lepší řešení. Evolučním algoritmům je věnováno dost pozornosti díky jejich schopnosti řešit i velmi komplikované optimizační problémy, na kterých jiné optimalizační metody mohou selhat kvůli existenci mnoha lokálních optim. Různých typů evolučních algoritmů byla navrhnuta celá šíře. V této diplomové práci se budeme věnovat skupině algoritmů "EDA" (z anglického Estimation of Distribution Algorithms), tedy algoritmy odhadující pravděpodobnostní rozdělení. Ve fázi vytváření nové generace EDA odhadne z vybrané rodičovské populace pravděpodobnostní rozložení a novou generaci generuje na základě tohoto rozdělení. V této práci naimplementujeme a použijeme několik existujících EDA tak, aby pracovaly v dohodnutém specifickém prostředí, které lze zhruba charakterizovat jako stromovité struktury obsahující jak diskrétní, tak spojité veličiny. Navíc také pro jedince zavádíme další omezení ve formě lineárních nerovnic. Implementovaná aplikace je navržená pro komunikaci přes dohodnutá rozhraní, od nějž získává informace o modelu a o ukládání řešení do databáze. Do databáze se pak všem...
|
|
|
Úloha obchodního cestujícího
Kolář, Adam ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout prostředí testující problém obchodního cestujícího a porovnat efektivitu jednotlivých přístupů k řešení. V první části jsou diskutovány možnosti genetických algoritmů v závislosti na nastavení křížení, mutací a velikosti populace. V druhé části jsou na stejný problém použity dva druhy neuronových sítí. Za zástupce samoučící varianty byla zvolena Kohonenova neuronová síť. Hopfieldova neuronová síť reprezentuje metodu minimalizace energetické funkce s pevným nastavením koeficientů. U obou neuronových sítí byly popsány možné výhody a nevýhody aplikace. V závěru byly všechny zjištěné poznatky interpretovány ve společném kontextu.
|
|
|
Zjišťování topologie bezdrátové senzorové sítě genetickými algoritmy
Dalecký, Štěpán ; Samek, Jan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout genetický algoritmus, který bude schopen určit polohu senzorů bezdrátové senzorové sítě na základě síly signálu mezi jednotlivými senzory. Nejprve se práce zabývá teorií genetických algoritmů a okrajově popisem bezdrátové senzorové sítě. Následně je na základě této teorie navržen genetický algoritmus, který slouží k zjištění topologie bezdrátové senzorové sítě. Práce také popisuje důležité rysy implementace tohoto algoritmu. Závěrem jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
|
Evoluční řešení Rubikovy kostky
Kollner, Aleš ; Bidlo, Michal (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou řešení hlavolamu Rubikovy kostky. Popisuje hlavolam Rubikovy kostky s nejznámějšími metodami pro jeho složení. Hlavní náplní této práce je navrhnutí evoluční metody, která pro libovolnou konfiguraci kostky povede k jejímu složení. Práce rovněž zakódování problému, navržený evoluční algoritmus a jeho správného nastavení, implementaci. V závěru práce jsou zhodnoceny dosažené výsledky a provedeno srovnání s již existujícími metodami.
|
|
|
Evoluční algoritmy
Haupt, Daniel ; Polách, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
První část práce je teoretická a zabývá se optimalizací a evolučními algoritmy, které jsou používány k řešení složitých optimalizačních problémů. Konkrétně jsou popsány algoritmy diferenciální evoluce, genetický algoritmus, simulované žíhání a deterministický neevoluční algoritmus zakázané prohledávání. Dále je diskutována problematika testování optimalizačních algoritmů pomocí tzv. galerii testovacích funkcí a testování pomocí srovnání výsledků algoritmů při řešení problému obchodního cestujícího. Ve druhé části práce jsou všechny uvedené algoritmy testovány na 11 testovacích funkcích a na třech modelech rozmístění měst v problému obchodního cestujícího. Nejprve jsou algoritmy srovnávány s možností neomezeného přístupu k účelové funkci a dále s omezenou možností přístupu k účelové funkci. Veškerá data jsou statisticky a graficky zpracována. Jednotlivé algoritmy jsou seřazeny dle úspěšnosti.
|
|
|
Genetické algoritmy a rozvrhování
Škrabal, Ondřej ; Popela, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem rozvrhování výroby pro vstřikolisovnu plastových výrobků v konkrétním provozu. Řešení je založené na heuristických algoritmech, programovacích jazycích C+ + a C#, je postaveno na platformě .NET a LINQ do XML. Přináší srovnání základních heuristických metod s Genetickými algoritmy aplikovaných na problém v dané výrobě. Všechny metody a jejich výsledky jsou porovnány vzhledem k ručně sestaveným plánům.
|
host ::
RSS.