|
| |
|
|
Umělá inteligence ve hře Bang!
Kolář, Vít ; Lodrová, Dana (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je vytvoření umělé inteligence do karetní hry Bang!. Obsahem této práce je kompletní popis hry Bang!, její pravidla, strategické principy používané při hraní a rozbor hry pohledu UI. Dále práce podává přehled metod umělé inteligence a základní informace o disciplíně teorie her. Následuje popis implementace v jazyce C++ a způsobu vytvoření umělé inteligence za pomoci Bayesovské klasifikace a rozhodovacích stromů založených na expertních systémech. Poslední část obsahuje zhodnocení vesměs pozitivních výsledků a závěr s možnými dalšími rozšířeními.
|
|
|
Adaptivní generování příběhu v RPG
Vymazal, Jiří ; Grochol, David (oponent) ; Hrbáček, Radek (vedoucí práce)
Procedurální generování příběhu nabízí mnoho výhod například pro přostředí počítačových her. Ovšem, zachování alespoň některých kvalit autorského vyprávění při algoritmickém generování je náročný problém. Tento je v práci diskutován současně s přehledem existujících přístupů a řešení. Dále je v práci prezentován návrh řešení založeného na evolučním počítání a výhody tohoto přístupu. Následuje popis použití tohoto přístupu na řízení jednoduchého příběhu v RPG prostředí, vyhodnocení výsledků a srovnání se současnými metodami.
|
|
|
Board Game Focused on Educational Support for Gaming Algorithms
Čáslava, Martin ; Hrubý, Martin (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This work deals with the part of field of artificial intelligence known as ''Methods of playing games''. The goal of this bachelor's thesis is to design and implement software that allows the user to more easily understand the principles of game algorithms Minimax and Alpha-beta pruning. Typical users of this software can be, for example, students of artificial intelligence. This work is divided into two main parts. The first theoretical part tries to explain the ''Method of playing games'' concept and subsequently contains detailed descriptions of software design and educational benefits. The second part of this work is devoted to a description of software implementation, testing and discussion of the achieved results.
|
|
|
Strategie herních systémů
Švestka, Marek ; Tóth, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Obsahem této práce je reprezentace chování umělé inteligence v počítačových hrách. Cílem bylo najít vhodné metody k její interpretaci. Tato problematika byla vyřešena implementací " map", což jsou n-rozměrné matice nesoucí informace o průběhu dané hry a dochází k jejich časté aktualizaci. V práci bylo použito několik druhů těchto matic a každá slouží k jinému účelu. Dále byl navrhnut způsob, jak se počítačový protivník může vyvíjet během dané partie hry a vytvořen algoritmus, který mu dává představu o prostoru, ve kterém se nachází. Přínosem práce je způsob, jakým lze " napodobit" chování skutečného hráče při hraní konkrétní hry. Řešení by také mohlo býti přínosem pro simulátor vojenských bitev ve skutečném světě.
|
|
|
Rozhraní pro tvorbu herních agentů v prostředí Jason
Rusnák, Jakub ; Samek, Jan (oponent) ; Král, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá tvorbou rozhraní pro vytváření agentů v jazyce Jason pro hru Unreal Tournament 2004. Čtenář se seznámí s teorií agentních systémů, s hrou Unreal Tournament a prostředím GameBots. V práci je popsán návrh tohoto rozhraní a jeho implementace. Řeší také problém hledání cesty na mapě. Popisuje vytvoření vlastního bota pro hraní deathmatch módu. Na závěr je vyhodnocena efektivita implementovaného řešení.
|
|
|
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.
|
|
|
Umělá inteligence v diagnostice výkonových olejových transformátorů
Janda, Ondřej ; Szabó,, Radek (oponent) ; Kratochvíl, Petr (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá aplikací expertních systémů a softcomputingových metod v problematice diagnostiky výkonových olejových transformátorů. Práce je rozdělena na část teoretickou a část praktickou. Teoretická část popisuje základními částmi transformátoru a možnostmi jeho diagnostiky. Práce se zaměřuje zejména na diagnostiku izolačního systému a diagnostické metody a přístupy v této oblasti. Následně jsou popsány základy expertních systému a dalších softcomputingových metod jako: fuzzy logika, neuronové sítě, genetické algoritmy a jejich kombinace a rozšíření. Závěrem se teoretická část zabývá optimalizací pomocí umělé inteligence a postupy při optimalizaci fuzzy modelů. Praktická část se v úvodu věnuje rozboru a popisu datového souboru, který je využíván v rámci celé práce. Dále je pak práce členěna do čtyř částí, a to na expertní diagnostický systém transformátorů, modul analýzy plynů rozpuštěných v oleji, predikční modul a optimalizaci pomocí umělé inteligence. V části popisující expertní systém jsou uvedeny konkrétní informace o daném expertním systému, následně jsou zde popsány použité prostředky a techniky. Dále je rozebrán kompletní návrh systému a popis všech subsystémů a modulů. Další část popisuje řešený DGA modul včetně všech zvolených přístupů k jeho implementaci a rozšíření. Na závěr kapitoly je provedeno porovnání všech implementovaných metod a vyhodnocení výsledků. Část třetí, zabývající se predikčním modulem, řeší návrh a konstrukci tohoto modulu včetně popisu hlavních částí obou zvolených predikčních přístupů. Jsou zde uvedeny predikce vybraných veličin z datového souboru pomocí dvou predikčních přístupů: po jednom kroku a po více krocích. Porovnání přesnosti predikcí a výpočetní náročnosti metod je uvedeno v závěru této kapitoly. Poslední část práce se věnuje možnostem optimalizace za použití metod umělé inteligence, a to diferenciální evoluce, částicových (úlových) algoritmů a genetických algoritmů. Je zde zvažována jednoúčelová a víceúčelová optimalizace. Metody jsou porovnány v sérii syntetických testů a následně aplikovány při optimalizaci fuzzy modelů DGA zkoušek z předchozí praktické části práce. Součástí disertace jsou také kapitoly: „Cíle práce“, „Přínos práce“ a seznam publikací, produktů a projektů autora
|
|
|
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.
|
|
|
Návrh predikčního modelu prodeje vybraných potravinářských komodit
Řešetková, Dagmar ; Dostál, Petr (oponent) ; Krčmarský, Miroslav (oponent) ; Zelinka, Ivan (oponent) ; Rais, Karel (vedoucí práce)
Disertační práce se obecně zaměřuje na využití nástrojů umělé inteligence v praxi a s ohledem na zaměření studia v oboru Řízení a ekonomika podniku na využití nástrojů umělé inteligence v praxi firemní, jako nástroje pro podporu rozhodování na operativní a taktické úrovni řízení. V užším pojetí se práce zabývá návrhem predikčního modelu prodeje vybraných potravinářských komodit. Navržený model má posloužit jako substitut lidského experta při podpoře v rozhodovacím procesu nákupu vybraných komodit a to především při zaškolování nových pracovníků a rozšířit, v současné době používané, metody manažerského rozhodování o nástroje umělé inteligence pro management firmy a stávající zaměstnance. Cílem disertační práce je tedy návrh predikčního modelu prodeje vybraných potravinářských komodit (jablek a brambor) pro konkrétní velkoobchod s ovocem a zeleninou působícím na území České republiky. K seznámení se s chováním vybraných komodit bylo využito jak primárního tak sekundárního výzkumu a poznatků získaných z českých i zahraničních literárních zdrojů a výzkumů. Výsledný predikční model je zpracován za použití statistické analýzy časových řad a samotná predikce prodejů probíhá využitím nástrojů umělé inteligence a je modelována umělou neuronovou sítí. Práce ve své praktické části rovněž obsahuje návrhy využití predikčního modelu a dílčích postupů zpracování pro: • praxi, • teorii a • pedagogickou činnost.
|
host ::
RSS.