|
|
Evoluční optimalizace řídicích algoritmů
Weisser, Roman ; Šeda, Miloš (oponent) ; Zelinka,, Ivan (oponent) ; Ošmera, Pavel (vedoucí práce)
Dizertační práce se zaměřuje na evoluční optimalizaci řídicích algoritmů. V první části práce jsou popsány evoluční optimalizační metody, jejich principy a dílčí algoritmy, zejména pak ty, které se používají ve dvoufázové transplantační evoluci. Dále práce popisuje gramatickou evoluci, jejíž modifikovaný algoritmus se stal podnětem pro vytvoření transplantační evoluce. Transplantační evoluce a její dvoufázová modifikace jsou nové evoluční algoritmy navržené během řešení této práce, jenž byly použity pro optimalizaci struktury a parametrů řídicích algoritmů obecných regulátorů. Algoritmus transplantační evoluce a jeho rozšířená dvoufázová modifikace jsou podrobně popsány v následujících kapitolách. Pro zajištění minimalizace času optimalizace a nalezení řešení blížícímu se globálnímu optimu je důležité správné nastavení evolučních algoritmů. Vhodnému nastavení parametrů diferenciální evoluce se stručně věnuje kapitola meta-evoluce. V další části jsou popsány základní pojmy z oblasti regulace, vybrané metody identifikace soustav a nastavení regulátorů. Tato část také popisuje algoritmy číslicových regulátorů a některé metody používané během jejich realizace. V experimentální části jsou ukázky optimalizace řídicích algoritmů různých typů regulátorů. Optimalizované řídicí algoritmy obecných regulátorů jsou porovnány na různých soustavách s různě nastavenými PSD regulátory, jejichž nastavení bylo realizováno vybranými algebraickými metodami, nebo diferenciální evolucí. V závěru práce je uvedeno doporučení pro další vývoj v oblasti evoluční optimalizace regulátorů se zaměřením na oblast paralelních a distribuovaných výpočtů.
|
|
|
Application of Genetic Algorithms and Data Mining in Noise-based Testing of Concurrent Software
Šimková, Hana ; Kofroň, Jan (oponent) ; Lourenco, Joao (oponent) ; Vojnar, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis proposes an improvement of the efficiency of testing concurrent software by employing data mining techniques and genetic algorithms in the process of testing concurrent software. Concurrent, or multi-threaded, programming has become very popular over the last few years. However, as the concurrent programming is far more demanding the sequential programming, its increased use leads to a significant increase in the number of errors that appear in commercial software due to errors in synchronization. Finding such errors using traditional testing methods is difficult. Moreover, repeated test executions of traditional testing that are performed in the same environment will typically examine similar interleavings only. Hence, the noise-based injection approach is used for influencing the scheduling by injecting various kinds of noise (delays, context switches, and so on) into the common thread behaviour which stress the software and can to show some rare behaviour. However, for the noise injection to be efficient, one has to choose suitable noise injection heuristics from among the many existing ones as well as to suitably choose values of their various parameters, which is not easy. In this work, there are used data mining methods and genetic algorithms and their combinations to deal with the problem of choosing such noise injection heuristics and values of their parameters. Besides setting up of the goals of the thesis, this proposal also provides a brief summary of the state of the art in application of data mining techniques and genetic algorithms to program testing problems.
|
|
|
Hledání nejkratších cest grafem
Jágr, Petr ; Ohlídal, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Předmětem této bakalářské práce je hledání, porovnání, úprava a implementace vhodných grafových algoritmů vedoucích k nalezení všech nejkratších cest mezi všemi dvojicemi vrcholů v neorientovaných grafech. Pro tento účel jsou využity modifikace již existujících algoritmů a jejich fragmentů tak, aby bylo docíleno co možná nejnižší časové náročnosti výpočtu. Porovnáme si Dijkstrův, Floyd-Warshallův a Bellman-Fordův algoritmus.
|
|
|
The Investment Models in an Environment of Financial Markets
Repka, Martin ; MSc, Martin Volko (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
This thesis focuses on automated trading systems for financial markets trading. It describes theoretical background of financial markets, different technical analysis approaches and theoretical knowledge about automated trading systems. The output of the present paper is a diversified portfolio comprising four different investment models aimed to trading futures contracts of cocoa and gold. The portfolio tested on market data from the first quarter 2013 achieved 46.74% increase on the initial equity. The systems have been designed in Adaptrade Builder software using genetic algorithms and subsequently tested in the MetaTrader trading platform. They have been finally optimized using sensitivity analysis.
|
|
| |
|
|
Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí
Badáň, Filip ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá možnosťami automatizácie návrhu neurónových sietí pomocou neuroevolúcie, t. j. využitia evolučných algoritmov pri konštruovaní umelých neurónových sietí alebo optimalizovaní ich parametrov. Cieľom práce je navrhnúť a implementovať evolučný algoritmus v podobe frameworku slúžiaceho na automatizáciu a optimalizáciu návrhu topológií konvolučných neurónových sietí. Účinnosť frameworku bola následne experimentálne vyhodnotená na úlohách klasifikácie obrazu na datasetoch MNIST a CIFAR10. Výsledky ukázali, že neuroevolúcia má potenciál hľadať úspešné a efektívne architektúry konvolučných neurónových sietí.
|
|
|
Řízení procesů s dynamickou optimalizací rozvrhu zdrojů
Šinkora, Jan ; Kočí, Radek (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá mezioborovou problematikou na pomezí informačních technologií a~optimalizace procesů. Jsou zde využity a rozšířeny dříve navržené postupy pro modelování projektů a~zdrojů pomocí objektově orientovaných Petriho sítí. Dále se rozebírají možnosti použití genetických algoritmů pro optimalizaci rozvrhů zdrojů, které určují jejich přiřazení k~jednotlivým aktivitám v~dynamických systémech. Je popsána třída rozvrhovacích problémů s omezenými zdroji a způsob, jakým lze tyto projekty implementovat. Také je ukázáno, jak lze vytvořit složitější model výroby inspirovaný reálnými výrobními procesy. Dále je navržen řídící agent, který sleduje běžící výrobní systém a~umožňuje jeho dynamickou optimalizaci. Celý systém je implementován v prostředí Squeak Smalltalk za využití nástroje PNtalk, který je experimentální implementací objektově orientovaných sítí.
|
|
|
Design and Optimization of Automated Trading System
Ondo, Ondrej ; Gancarčík, Lukáš (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
This thesis focuses on automated trading systems for foreign exchange markets. It describes theoretical background of financial markets, technical analysis approaches and theoretical knowledge about automated trading systems. The output of the thesis is set of two automated trading systems built for trading the most liquid currency pairs. The process of developing automated trading system as well as its practical start up in Spartacus Company Ltd. is documented in the form of project documentation. The project documentation captures choosing necessary hardware components, their installation and oricess of ensuring smooth operation, as well as the selection and installation of the necessary software resources. In the Adaptrade Builder enviroment there has been shown the process of developing strategies and consequently theirs characteristics, performance, as well as a graph showing the evolution of the account at the time. Selected portfolio strategy has been tested in the MetaTrader platform and in the end of the thesis is offered assessing achievements and draw an overall conclusion.
|
|
|
Simulace kolektivního chování entit ve virtuálním světě
Vymazal, Tomáš ; Žák, Pavel (oponent) ; Láník, Aleš (vedoucí práce)
Tématem této práce je zhodnotit a porovnat možnosti řízení entit (agentů) ve virtuálním světě a jeden vybraný přístup realizovat ve formě programu. Pro implementaci byl vybrán přístup, kdy konečný automat, řídící agenta, podléhá evoluci pomocí genetických algoritmů. Tento přístup by měl přizpůsobit, případně vylepšit agentovo chování tak, aby odpovídalo zadaným požadavkům: zde např. aby se agent naučil težit zdroje ve virtuálním světě. Implementace je realizována pomocí modulu pro běh evoluce a pomocí modulu se 3d zobrazením, kde lze prohlížet chování agentů.
|
|
|
The Use of Artificial Intelligence for Optimization of Production
Svoboda, Radovan ; Martinec, Petr (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
This paper deals with the problem of optimization of a production plan by using genetic algorithms. It contains a brief overview of the principles behind genetic algorithms in scope of evolutionary algorithms and artificial intelligence in general. It also takes a closer look on the challenge of production planning and control and all activities connected to it. This is followed by description of the modification of genetic algorithms that needed to be done in order to implement it into a computer program, which is used to create and optimize the production plan, and is a result to the issue that this paper deals with. Incorporated is detailed escription of principles and functions of the program, that it offers to its users.
|
host ::
RSS.