|
|
Techniky reprezentace pro evoluční návrh celulárních automatů
Kovács, Martin ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na experimentální testování různých reprezentací přechodové funkce celulárního automatu. V práci je prezentována výpočetní platforma celulárního automatu. Celulární automat má mnoho potenciálních využití při simulacích různých přírodních jevů, fyzikálních systémů, atd. Jeho paralelní výpočet založený na lokálních bunečných interakcích je však náročný na programování, proto je návrh programu automatu často přenechán evolučním technikám. Evoluční techniky založené na Darwinově teorii evoluce byly už mnohokrát využity pro nalezení stejně dobrých nebo lepších než lidsky navržených řešení různých problémů. Evoluční techniky ale vyžadují speciální zakódování řešených problémů, a právě z toho důvodu jsou reprezentace přechodové funkce celulárního automatu zkoumány. Zkoumané reprezentace zahrnují klasickou tabulkovou reprezentaci, podmínková pravidla a kartézske genetické programování. Testovacím problémem pro určení efektivity reprezentací je funkce druhé mocniny.
|
|
|
Využití přibližné ekvivalence při návrhu přibližných obvodů
Matyáš, Jiří ; Lengál, Ondřej (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na využití formálně verifikačních technik pro návrh funkčních aproximací kombinačních obvodů. Jsou zde důkladně prostudovány existující formální přístupy pro zkoumání přibližné ekvivalence a jejich použití při vývoji aproximovaných obvodů. V rámci této práce je navržena nová metoda, která integruje vybrané formální techniky do Kartézského genetického programování. Klíčovým bodem nového přístupu je využití prohledávací strategie, která vede evoluci směrem k řešením, která lze rychleji verifikovat. Navržený algoritmus byl implementován v rámci syntézního nástroje ABC. Jeho výkonnost byla otestována na vývoji funkčních aproximací násobiček a sčítaček s šířkami vstupních operandů 32, respektive 128 bitů. Dosažené výsledky ukazují výjimečnou škálovatelnost navržené metody.
|
|
|
Aproximace obvodů v nástroji Yosys
Plevač, Lukáš ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cílem této práce je představení rozšíření cgploss, které slouží k optimalizaci kombinačních obvodů v nástroji Yosys. V první části práce bude představena metoda Kartézského genetického programování, která lze použít na návrh a optimalizaci obvodů. Tato kapitola dále popisuje možné reprezentace kombinačních obvodů pro Kartézské genetické programování. Následuje představení nástroje Yosys z uživatelského i implementačního hlediska a popis tvorby rozšíření pro tento nástroj. Následující kapitola popisuje návrh rozšíření cgploss a jeho vnitřní struktury. Dále je popisována implementace rozšíření a jeho ovládání. V závěru práce je otestována funkčnost nástroje a jednotlivé použité reprezentace obvodu jsou porovnány mezi sebou.
|
|
|
Akcelerace evolučního návrhu obvodů na úrovni tranzistorů na platformě Zynq
Mrázek, Vojtěch ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a realizace hardwarové jednotky umožňující automatickou syntézu integrovaných obvodů na úrovni tranzistorů. Práce je rozdělena na dvě části. První, teoretická část, se věnuje metodám návrhu obvodů s MOSFET tranzistory a problematice evolučních algoritmů. Dále rozebírá aktuální výsledky výzkumu v této oblasti a navazuje popisem nového přístupu evolučního návrhu a optimalizace číslicových obvodů na úrovni tranzistorů. Následující část se zabývá popisem hardwarové jednotky, která tuto novou metodu akceleruje na obvodu Zynq integrující procesor ARM a programovatelnou logiku. Funkčnost metody je prezentována na optimalizaci vícevstupých obvodů. Hardwarová jednotka byla využita v evolučním návrhu dvou a třívstupých hradel.
|
|
|
Koevoluce v evolučním návrhu obvodů
Veřmiřovský, Jakub ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá evolučním návrhem obvodů za pomoci kartézského genetického programování a jeho optimalizaci za pomoci koevoluce. Algoritmus koevolvuje fitness prediktory, které jsou optimalizovány pro populaci kandidátních obvodů. Práce popisuje teoretická východiska, zejména pak genetické programování, koevoluci v genetickém programování, návrh obvodů, a zabývá se návrhem využití koevoluce v evolučním návrhu kombinačních obvodů. Na základě tohoto návrhu je implementována aplikace, která umožňuje navrhovat a optimalizovat kombinační obvody. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Srovnání proběhlo mezi kartézským genetickým programováním s koevolucí a bez koevoluce. Poté řešení navržené pomocí evoluce bylo srovnáno s klasickými metodami návrhu. S použitím koevoluce se snížil počet evaluací obvodu během evoluce a v některých případech našla řešení, která mají lepší parametry (např. méně logických hradel, menší zpoždění), než řešení navržená konvenčně.
|
|
|
Využití regresních metod pro predikci dopravy
Vaňák, Tomáš ; Korček, Pavol (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá možnostmi predikce dopravní situace na makroskopické úrovni s využitím údajů naměřených pomocí dopravních senzorů. Těmito senzory mohou být indukční smyčky, radarové detektory nebo kamery. Práce se zaměřuje na problematiku predikce dojezdových dob automobilů. V rámci diplomové práce byla navržena a implementována metoda dojezdových dob. Navržená metoda byla otestována pomocí dat z reálného provozu. Prvním cílem práce bude seznámení s metodami predikce, které budou využívány. Hlavním cílem práce je využít získaných znalostí k navržení a implementaci aplikace, která bude predikovat požadované dopravní veličiny.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.