|
|
Implementace problému směrování vozidel pomocí algoritmu mravenčích kolonií a částicových rojů
Hanek, Petr ; Kubánková, Anna (oponent) ; Šeda, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá meta-heuristickými algoritmy a jejich schopností řešit složité optimalizační problémy v polynomiálním čase. V práci jsou popsány různé druhy meta-heuristických algoritmů jako například genetické algoritmy, optimalizace pomocí částicových rojů nebo mravenčích kolonií. Výstupem práce je aplikace implementovaná v jazyce Java, která řeší optimalizaci pomocí mravenčích kolonií na problému směrování vozidel s omezením na kapacity. Dále je implementován algoritmus částicových rojů, který řeší optimalizaci nastavení správných parametrů pro mravenčí kolonie.
|
|
|
Inference skákajících formálních modelů
Heindlová, Tina ; Bidlo, Michal (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Práce se věnuje gramatické inferenci z hlediska evolučních algoritmů pro skákající formální modely. Nejdříve vysvětluje skákající formální modely, které se dělí na skákající gramatiky a skákající automaty. Poté popisuje gramatickou inferenci, evoluční algoritmy a všechny jejich důležité části, jako je generování řetězců a zjišťování členství řetězce do jazyka definovaného automatem. Daný algoritmus se pak aplikuje na vybrané druhy skákajících konečných automatů. Těmi jsou skákající konečné automaty, zobecněné skákající konečné automaty a doprava jednosměrně skákající konečné automaty. Testovány byly čtyři typy skákajících automatů a celkem bylo provedeno šestnáct experimentů. Z výsledků vyplývá, že inference fungovala nejlépe pro automaty bez větvení, a pro ty obsahující malé množství stavů a malou vstupní abecedu.
|
|
|
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.
|
|
|
Analýza genetické příbuznosti aproximativních obvodů
Krejčík, Vojtěch ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem práce je analýza velké knihovny aproximativních obvodů (EvoApproxLib), která byla vytvořena evolučním algoritmem a kterou v této práci chápeme jako zdroj genetických dat. Konkrétně se jedná o hledání příbuznosti v souboru obsahujícím 24912 osmibitových aproximativních násobiček, které byly evolučně vytvořeny ze šesti různých rodičovských plně funkčních implementací operace násobení. Jako ukazatele příbuznosti byly zvoleny počty hradel a existence 16 specifických podobvodů. Na základě těchto ukazatelů (příznaků) byly natrénovány různé klasifikátory pro zařazení násobičky do jedné ze šesti tříd odpovídající rodičovským implementacím. S těmito ukazateli se podařilo dosáhnout úspěšnosti klasifikace až 77%. Výsledky této práce ukazují, že kombinace specifických podobvodů jsou silným indikátorem, ze kterého rodičovského obvodu daný aproximativní obvod pochází.
|
|
|
Approximate Implementation of Arithmetic Operations in Image Filters
Válek, Matěj ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
This Master's thesis deals with approximate implementations of arithmetic operations in image filters. In particular, it uses approximation techniques to adjust the multiplication operations in a non-trivial image filter. Several methods are employed, such as converting the floating-point multiplication to fixed-point multiplication, applying evolutionary algorithms, especially Cartesian genetic programming, to create new approximate multipliers that have an acceptable level of error, and at the same time, reduced filtering complexity. The result is a collection of approximate multipliers evolved with respect to the data distribution retrieved from the image filter. Approximate image filters that use evolved approximate multipliers are compared with the standard image filter on a set of images.
|
|
| |
|
|
Modularita v evolučním návrhu
Klemšová, Jarmila ; Bidlo, Michal (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce popisuje vybrané evoluční algoritmy a jejich využití hlavně v oblasti návrhu číslicových obvodů. V první části se zabývá obecným principem evolučních algoritmů. Na tuto část navazuje genetickými algoritmy a genetickým programováním. Dále se zabývá popisem kartézského genetického programování a některými jeho modifikacemi jako modulární, sebemodifikující se a kartézské genetické programování s více chromozomy. Hlavní část tvoří návrh a implementace modularizační techniky pro zefektivnění evolučního návrhu. Nedílnou součástí je experimentální vyhodnocení systému na sadě benchmarkových obvodů.
|
|
|
Evoluční návrh umělé neuronové sítě
Jílek, Tomáš ; Šperka, Svatopluk (oponent) ; Pospíchal, Petr (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na Neuronové sítě, Genetické algoritmy a evoluční návrh. První část popisuje Neuronové sítě, jejich historii, učení, způsob použití a Genetické algoritmy, jejich části, operátory a použití. Další část je věnována predikcícm časových řad, a to konkrétně pomocí Neuronových sítí. Poté následuje samotná implementace a experimenty s evolučně navrhnutými Neuronovými sítěmi pro predikci, v nichž jsou jako časové řady použity kurzy několika měn. V závěru je provedeno shrnutí dosažených výsledků a diskuze nad nimi, stejně tak nad možnostmi dalšího rozvoje práce.
|
|
| |
|
|
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.
|
host ::
RSS.