|
Využití přibližného počítání v oblasti zpracování obrazu
Hruda, Petr ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato semestrální práce se zabývá aplikací techniky přibližného počítání na oblast zpracování obrazu. Konkrétně je aproximace uplatněna na adaptivní prahování obrazu. Byly využity dva přístupy, návrh nového systému za poskytnutí aproximovaných součástek a aproximace existujícího algoritmu. Byl zkoumán výsledný vliv na kvalitu prahování. Experimentální vyhodnocení prvního přístupu vykazuje zlepšení kvality prahování s rozumným stupněm aproximace poskytnutých součástek. Snížena je i plocha, kterou navržené řešení zabírá. Vyhodnocení druhého přístupu vykazuje zhoršení kvality s využíváním aproximací a tento přístup je tedy označen za nevhodný.
|
|
Využití evolučních algoritmů v úloze symbolické regrese
Komadel, Michal ; Slaný, Karel (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Evoluční techniky jsou neustále se vyvíjející a progresivní část informatiky. Evoluční algoritmy se v praxi používají k řešení mnohých druhů problémů od optimalizace až k plánování. Tato práce se zabývá genetickým a kartézským genetickým programováním, které patří mezi nejčastěji používané algoritmy. Cílem práce je implementovat jednotlivé přístupy a vyhodnotit jejich účinnost v úloze symbolické regrese.
|
|
Sebemodifikující se programy v kartézském genetickém programování
Minařík, Miloš ; Slaný, Karel (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Kartézské genetické programování se během posledních let ukázalo jako velmi perspektivní oblast evolučních výpočtů. Má však jistá omezení, která znemožňují řešit pomocí něj rozsáhlejší nebo obecné problémy. Tato omezení lze eliminovat pomocí novějšího přístupu umožňujícího sebemodifikaci programů v kartézském genetickém programování. Cílem této práce je zhodnotit dosavadní vývoj a aktuální situaci v této oblasti a navrhnout vlastní řešení různých problémů, při jejichž řešení klasické kartézské genetické programování selhává. Jedním z těchto problémů, kterými se práce zabývá, je generování členů Taylorova rozvoje pro různé funkce. Vzhledem k tomu, že se jedná o problém vyžadující zobecnění, je cílem dokázat, že sebemodifikující varianta kartézského genetického programování je v tomto ohledu lepší než klasická. Dalším řešeným problémem bude využití sebemodifikujících programů v kartézském genetickém programování k návrhu řadicích sítí pro libovolný počet vstupů. Také v tomto případě je záměrem dokázat, že sebemodifikace přináší do kartézského genetického programování nové aspekty nutné k vývoji libovolně rozsáhlých řešení.
|
|
Genetické programování s jazykem Brainfuck
Minařík, Miloš ; Bidlo, Michal (oponent) ; Gajda, Zbyšek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá výzkumem možností použití jazyka brainfuck ke genetickému programování. V teoretické části jsou rozebrány základní mechanismy genetického programování (selekce, křížení, mutace), jejich různé varianty a použití. Praktická část obsahuje kapitoly zabývající se samotnou implementací programového rozhraní pro tuto práci a prováděné experimenty. Výsledky získané vyhodnocením experimentů jsou shrnuty v záverečné části, kde je rovněž nastíněn další možný vývoj v oblasti genetického programování s jazykem brainfuck.
|
|
Kartézské genetické programování v evolučním umění
Veselý, Pavel ; Hyrš, Martin (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím kartézského genetického programování (CGP) v evolučním umění (EvoArt). Text předkládá úvod do problematiky. Dále se zaměřuje na proces návrhu, implementace a testování nové metody, jak CGP v EvoArtu využít. Navržená metoda využívá CGP pro generování 2D vektorové grafiky. Praktickou částí je webová aplikace pro tvorbu EvoArt, která metodu implementuje. V závěru jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
Evoluční návrh neuronových sítí využívající generativní kódování
Hytychová, Tereza ; Bidlo, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat metodu pro návrh neuronové sítě, která bude využívat generativní kódování. Navržená metoda, která vychází z metody J. F. Millera, je založena na vytvoření modelu mozku, který je postupně vyvíjen, a ze kterého lze extrahovat klasickou neuronovou síť. Vývin mozku je řízen programy vytvořenými pomocí kartézského genetického programování. Implementace byla provedena v jazyce Python s použitím knihovny Numpy. Při experimentování se ukázalo, že metoda je schopná vytvářet neuronové sítě, které na menších datových sadách dosahují přesnosti přesahující 90 %. Metoda je zároveň schopna vytvářet neuronové sítě řešící více problémů naráz, za cenu mírného snížení dosažené přesnosti.
|
|
Kryptoanalýza symetrických šifrovacích algoritmů s využitím symbolické regrese a genetického programování
Smetka, Tomáš ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá kryptoanalýzou symetrických šifrovacích algoritmů. Cílem práce je ukázat jiný úhel pohledu na tuto problematiku. Odlišný způsob oproti současným metodám spočívá ve využití síly evolučních principů, které jsou v kryptoanalytickém systému aplikovány pomocí genetického programování. V teoretické části je popsána kryptografie a kryptoanalýza symetrických šifrovacích algoritmů a genetické programování. Ze získaných informací je dále představen návrh kryptoanalytického systému, který využívá evoluční principy. Praktická část se zabývá implementací symetrického šifrovacího algoritmu, lineární kryptoanalýzou a simulačním nástrojem genetického programování. Závěr práce prezentuje experimenty s navrženým kryptoanalytickým systémem využívající genetické programování a zhodnocuje dosažené výsledky.
|
|
Towards the Automatic Design of Image Filters Based on Cartesian Genetic Programming
Kečkéš, Miroslav ; Uher, Václav (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
The aim of this diploma thesis is using cartesian genetic programming on design image filters and creating basic structure for implement diferent type of problems. Genetic programming is rapidly growing method, which often using for solve dificult problems. This thesis analyze basic principle, way of application and implementing this method to design filters. Result of this thesis is program realize design filters define by specific parameters, overview of implementig method and achieve summary from this sphere.
|
|
Implementation of Grammatical Evolution System
Svoboda, Jan ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Grammatical evolution is a relatively new approach to genetic programming that can automatically create solutions to various problems in an arbitrary programming language. This thesis summarizes the principles and algorithms of grammatical evolution and overviews the existing systems. Accompanying the thesis is a software called Gram - a new library o ering high performance and applying the best programming principles such as modular code and automated testing. It has been compared to the best-performing available solution and showed over 30% improvement in execution time. Gram has also been successfully used to automate test-driven development, a technique commonly used to create software with automated tests. The thesis and the software project provide a solid ground for further research and allow for the application of grammatical evolution in new areas.
|
|
Metody kódování problému v evolučním návrhu kombinačních obvodů
Sedláček, Adam ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Práce porovnává dva odlišné přístupy k zakódování kombinačních obvodů při automatizovaném návrhu obvodů, který využívá evolučních algoritmů. Porovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním (CGP) a obvodem reprezentovaným v algebraické normální formě (ANF). Obě metody byly demonstrovány nad sadou vybraných obvodů. Byla porovnána rychlost konvergence nalezení prvního plně funkčního řešení. Jako druhé kritérium hodnocení byla plocha na čipu. Pro urychlení hodnocení kvality obvodů bylo využito paralelní simulace. Implementace proběhla v programovacím jazyce C++ s využitím Boost knihovny. Výhody a nevýhody obou metod zakódování jsou pak shrnuty v závěru této práce.
|