Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 218 záznamů.  začátekpředchozí193 - 202dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Technická analýza
Kosek, Lukáš ; Doubravský, Karel (oponent) ; Novotná, Veronika (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou technické analýza a jejího využití při tvorbě automatických obchodních systémů. V teoretické části práce jsou vysvětleny základní principy fungování měnového trhu (Forex) a technických identifikátorů. Výstupem práce je portfolio strategií, které je aplikováno na měnové páry Euro/Americký dolar a Britská libra/Americký dolar. Obchodní strategie jsou navrhnuté v programu Adaptrade Builder pomocí genetických algoritmů a následně otestované v obchodní platformě MetaTrader 4.
Návrh a využití automatického obchodního systému pro zhodnocení kapitálu podniku
Kněžínek, Michal ; Suchomel, Michal (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o možnostech investování na kapitálovém trhu se zaměřením na trh s cizími měnami. Analýza podniku, jejímž výstupem je SWOT analýza je zaměřena na ekonomické zdůvodnění investice. Podstatou je návrh automatických obchodních systémů, které budou automaticky obchodovat na základě informací z trhu a zhodnocovat tak investovaný kapitál. Tyto automatické systémy jsou navrženy v analytickém prostředí platformy MetaTrader a jejich parametry optimalizovány pomocí genetických algoritmů.
Využití prostředků umělé inteligence pro podporu rozhodování v podniku
Surynek, Jiří ; Sklenář, Pavel (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou a následnou aplikací metod umělé inteligence v rozhodování podniku. Konkrétně se jedná o využití fuzzy logiky za účelem výběru nejvhodnějšího produktu splňujícího řadu parametrů. Vlastní řešení je vytvořeno ve vývojovém prostředí Matlab a také v programu MS Excel.
Technická analýza
Němec, Ondřej ; Dvořák, Zdeněk (oponent) ; Novotná, Veronika (vedoucí práce)
Předmětem diplomové práce je technická analýza – vytvoření investičních strategií. V teoretické části jsou popsána teoretická východiska vztahující se k technické analýze a indikátorům. V praktické části je zmapována současná situace v prostředí investování na forexu – porovnání brokerů, výběr platformy apod. Vlastní řešení potom obsahuje popis investičních strategií, které byly naprogramovány v jazyku Meta Quotes Language 4 a testovány a optimalizovány pomocí genetických algoritmů v prostředí platformy MetaTrader 4. Dále je v práci vypočítána vzájemná závislost investičních strategií.
Využití prostředků umělé inteligence pro podporu rozhodování v podniku
Tirinda, Viktor ; Skipala, Ondřej (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá použitím prostředků umělé inteligence pro podporu manažerského rozhodování v podniku. Součásti práce je aplikace, která pomocí genetických algoritmů a zadaných kritérií určí optimální rozmístění vysílačů pro internetové připojení v dané lokalitě.
Využití prostředků umělé inteligence pro podporu rozhodování v podniku
Rosa, Štěpán ; Kříž, Jiří (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na využití genetických algoritmů pro úlohy vycházející z problému obchodního cestujícího. Na základě teoretických poznatků a analýzy problému poskytuje návrh řešení, které s ohledem na omezující podmínky sestaví denní plán tras pro servisní techniky. Případová studie ukazuje, že navržené řešení v porovnání s plánováním dle zkušeností umožňuje snížit náklady na dopravu.
Využití prostředků umělé inteligence na finančních trzích
Vrba, Patrik ; Litvík, Ján (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na aplikaci nástrojů umělé inteligence pro predikce vývoje finančních trhů. Hlavní důraz je kladen na vyhodnocení využitelnosti neuronových sítí, pro stanovení predikcí na devizových trzích. Zároveň je poskytnut návrh řešení, pro plně automatizované zpracování tržních dat a následné generování obchodních příkazů.
Využití optimalizace v řízení výroby
Pokorný, Pavel ; Rais, Karel (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rozvrhováním výroby v průmyslovém podniku. Využívá prostředků umělé inteligence k nalezení vhodného rozvrhu výroby v zobecněné úloze typu Flow-shop Programming. Pro řešení uvedené úlohy byla v softwaru Matlab 7.1 s využitím jeho toolboxu Genetic Algorithm and Direct Search připravena aplikace, která je součástí této diplomové práce. Diskutována je též problematika využití pokročilých systémů plánování (APS) a koncepce operativního plánování výroby v podnikové praxi. Pozornost je také věnována různým optimalizačním modelům používaným při rozvrhování výroby i řízení dodavatelských řetězců.
Eliminace zkreslení obrazů duhovky
Jalůvková, Lenka ; Štohanzlová, Petra (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na eliminaci zkreslení obrazů duhovky. Cílem bylo prostudovat a popsat metody zkreslení obrazu (1D rozmazání, uniformní 2D rozmazání, Gaussovo rozmazání, atmosferické rozmazání a rozmazání vlivem rozostření), tyto metody implementovat a aplikovat na testovací obrazy. Poté byly navrženy metody pro eliminaci těchto typů zkreslení u~snímků duhovky, jako inverzní a Wienerova filtrace a iterativní přístup k dekonvoluci. Všechny metody byly otestovány a vyhodnoceny. Experimentální testy ukázaly, že Wienerova filtrace restauruje snímky nejlépe, ať už v normálním či iterativním přístupu.
Simulační model svozu odpadu pro Network Simulator 3
Kolaja, Lukáš ; Mlýnek, Petr (oponent) ; Fujdiak, Radek (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je vytvořit aplikaci pro optimalizaci trasy inteligentního svozu odpadu, který spadá do technologií chytrých měst. Nejdříve byla popsána problematika chytrých měst s následným zaměřením na svoz odpadu. V práci je popsáno reálné nasazení systému pro inteligentní svoz odpadu za použití bezdrátové senzorické sítě a také byl vytvořen vlastní komunikační model pro monitorování a svoz odpadu. Dále je také popsána teorie grafů a s tím spojené genetické algoritmy vhodné právě pro optimalizaci trasy svozu odpadu. Na tomto základě byla vytvořena aplikace napsaná v jazyce C/C++, která pomocí genetického algoritmu počítá optimální trasu v daném grafu, který reprezentuje mapu oblasti svozu. Vstupními daty do aplikace je vektorový obrázek ohodnoceného grafu ve formátu SVG.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 218 záznamů.   začátekpředchozí193 - 202dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.