|
|
Koevoluční algoritmus pro úlohy založené na testu
Hulva, Jiří ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím koevoluce při řešení symbolické regrese. Symbolická regrese se používá pro zjištění matematického vztahu, který aproximuje naměřená data. Lze ji provádět pomocí genetického programování - metody ze skupiny evolučních algoritmů inspirovaných evolučními procesy v přírodě. Koevoluce pracuje s několika vzájemně působícími evolučními procesy. V této práci je popsán návrh a implementace aplikace, která dokáže provádět symbolickou regresi pomocí koevoluce pro úlohy založené na testu. Testy jsou generovány novou metodou, která umožňuje dynamicky měnit počet trénovacích vektorů potřebných k ohodnocení kandidátních řešení. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Výsledky byly porovnány s koevoluční metodou pracující s fixním počtem trénovacích vektorů. U tří úloh nalezla nová metoda řešení požadované kvality během menšího počtu generací, většinou ale bylo potřeba provést více vyčíslení trénovacích vektorů.
|
|
|
Užití genetického programování v návrhu digitálních obvodů
Hejtmánek, Michal ; Bidlo, Michal (oponent) ; Gajda, Zbyšek (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo nastudování evolučních algoritmů a jejich využití pro návrh digitálních obvodů. Především jsem se zaměřil na genetické programování a jeho rozdílný způsob zacházení se stavebními bloky ve srovnání s genetickým algoritmem. Na základě těchto dvou přístupů jsem vytvořil a odzkoušel hybridní metodu návrhu obvodů. Tato metoda využívá šíření schemat podle genetického algoritmu pro problémy řešené genetickým programováním. U složitějších obvodů dosahuje vyšší úspěšnosti návrhu i rychlejší konvergence k řešení než obecný algoritmus genetického programování.
|
|
|
Generování matematických příkladů pro střední a základní školy
Janečka, Jan ; Straka, Martin (oponent) ; Kaštil, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá generováním písemných testů z matematiky pro střední a základní školy. Ke generování je využita efektivita genetického algoritmu. V práci jsou implementovány dva typy příkladů: lineární rovnice s neznámou v čitateli a slovní úlohy o pohybu. U každého z těchto typů příkladů je možno nastavit specifické požadavky. Výstup je tvořen dvěma soubory ve formátu pdf, kdy jeden soubor obsahuje zadání testu a druhý řešení tohoto zadání.
|
|
|
Nástroj pro analýzu záznamů o průběhu evoluce číslicového obvodu
Kapusta, Vlastimil ; Bidlo, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce popisuje stochastické optimalizační algoritmy inspirované přírodou, které využívají populaci jedinců - konkrétně evoluční algoritmy. Blíže je popsáno genetické programování a jeho varianta - kartézské genetické programování. Dále se práce zaměřuje na analýzu a vizualizaci záznamů o průběhu evoluce číslicového obvodu. Byly zmapovány existující nástroje pro vizualizaci průběhu evoluce obvodů. Protože nebyl nalezen vyhovující nástroj, který by umožnil komplexní analýzu průběhu evoluce obvodů, byla pro tento účel navržena sada analytických funkcí. Navržené funkce byly implementovány ve formě interaktivního nástroje s grafickým uživatelským rozhraním v jazyce Java. Vytvořená aplikace byla detailně popsána a poté použita k analýze zvolených evolučních záznamů.
|
|
|
Koevoluce obrazových filtrů a prediktorů fitness
Trefilík, Jakub ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím principů koevoluce pro návrh obrazových filtrů. Evoluční algoritmy se pro vývoj obrazových filtrů ukazují jako velmi výhodná metoda. Použitím koevoluce prediktorů fitness vnášíme do evolučního návrhu procesy, které vzájemným ovlivňováním populace kandidátních filtrů s populací prediktorů fitness dokáží zrychlit konvergenci řešení. Prediktor fitness je malá podmnožina množiny trénovacích vektorů a používá se k přibližnému určení fitness kandidátních filtrů. V této práci je pro evoluci prediktorů fitness využito nepřímé kódování, které reprezentuje matematický výraz, pomocí něhož jsou vybírány trénovací vektory použité pro vyhodnocení fitness kandidátních filtrů. Tento přístup byl experimentálně vyhodnocen v úloze evolučního návrhu náhodného impulzního šumu a šumu typu sůl a pepř pro různé intenzity šumu a také v úloze návrhu detektoru hran. Ukázalo se, že pomocí tohoto přístupu prediktory fitness přizpůsobují počet použitých trénovacích vektorů pro vyhodnocení kandidátního filtru souběžně s řešením úlohy a tím snižují výpočetní náročnost evolučního návrhu obrazových filtrů.
|
|
|
Optimization of Aircraft Tracker Parameters
Samek, Michal ; Vlk, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This Master's thesis deals with a configuration optimization of an aircraft surveillance system, which is being used in the air traffic control. We survey commonly used methodology for a performance evaluation of such surveillance systems and review relevant algorithms for target tracking. Three optimization approaches are explored. The first solution attempts to identify parameters of employed filtering algorithms by using the Expectation-Maximisation algorithm to find corresponding maximum likelihood estimates. The second approach employs a simple distribution fitting to the available measured and reference data. Evolution strategies are examined as the third option. Experimental evaluation shows that the third approach is the most suitable for the problem in hand.
|
|
|
High-Level Object Oriented Genetic Programming in Logistic Warehouse Optimization
Karásek, Jan ; Rakús,, Martin (oponent) ; Cvrk, Lubomír (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on the work-flow optimization in logistic warehouses and distribution centers. The main aim is to optimize process planning, scheduling, and dispatching. The problem is quite accented in recent years. The problem is of NP hard class of problems and where is very computationally demanding to find an optimal solution. The main motivation for solving this problem is to fill the gap between the new optimization methods developed by researchers in academic world and the methods used in business world. The core of the optimization algorithm is built on the genetic programming driven by the context-free grammar. The main contribution of the thesis is a) to propose a new optimization algorithm which respects the makespan, the utilization, and the congestions of aisles which may occur, b) to analyze historical operational data from warehouse and to develop the set of benchmarks which could serve as the reference baseline results for further research, and c) to try outperform the baseline results set by the skilled and trained operational manager of the one of the biggest warehouses in the middle Europe.
|
|
|
Design and Optimization of Electromagnetic Band Gap Structures
Kovács, Peter ; Škvor,, Zbyněk (oponent) ; Dědková, Jarmila (oponent) ; Lukeš, Zbyněk (vedoucí práce)
The thesis deals with the design and optimization of periodic structures for surface waves suppression on electrically dense dielectric substrates. The design of such structures is rather complicated due to the large factor of uncertainty how the electromagnetic band gap (EBG) properties change depending on the unit cell geometry. Without a proper approach, the design of EBGs is based on trial-and-error. In this thesis, the basic theory of electromagnetic wave propagation in metamaterials is presented first. Second, the correct dispersion diagram computation in the selected full-wave software tools is discussed. The main attention is turned then to the automated design and optimization of EBG structures using different global evolutionary algorithms. The practical exploitation of the developed technique is demonstrated on design examples of reduced-size and dual-band EBGs, periodic structures with simultaneous electromagnetic band gap and artificial magnetic conductor (AMC) properties and periodic structures acting as superstrates. The last chapter of the thesis is devoted to the experimental verification of computer models.
|
|
|
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.
|
|
| |
host ::
RSS.