|
|
Analýza hry Gobblet prostředky umělé inteligence
Kotrč, Pavel ; Majerech, Vladan (oponent) ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce)
Gobblet je nová abstraktní desková hra, jejíž pravidla vycházejí z klasických piškvorek na hrací ploše o 4×4 políčkách. Možnost přikrývání a přesunu kamenů však značně zvyšují její složitost, takže je srovnatelná například s dámou nebo Othellem. To ji činí zajímavou z hlediska umělé inteligence. Tato práce zkoumá možnosti klasických i novějších metod pro prohledávání herního stromu Gobbletu - minimaxového algoritmu, alfa-beta prořezávání, heuristiky pro uspořádání tahů, iterative deepening a dalších. Výsledný algoritmus je porovnáván s počítačovými hráči na herním serveru Boardspace, kde dosahuje nadprůměrných výsledků s nejlépe hrajícím robotem. Nedílnou součástí práce je implementace všech popisovaných algoritmů a grafického uživatelského rozhraní pro jejich testování v programovacím jazyce Java.
|
|
|
Plausibilní model chování potkana
Preuss, Michal ; Vomlelová, Marta (oponent) ; Brom, Cyril (vedoucí práce)
V této práci jsou prezentovány dva různé výpočetní modely simulující chování potkana při behaviorálním úkonu. První z nich vychází z technik zpětnovazebního učení, druhý reprezentuje postup obvyklý pro modely, které se používají ve výpočetní neurovědě. Oba modely jsou porovnávány s výsledky laboratorních pokusů na živých potkanech a mezi sebou navzájem. Dále jsou v práci diskutovány přínosy každého z modelů a možnosti kombinace obou přístupů s cílem vytvoření jediného modelu, který by chování potkanů aproximoval dokonaleji a mohl by být použit i pro základní výzkum.
|
|
|
Constraint satisfaction for HW/SW verification
Cigler, Luděk ; Vomlelová, Marta (oponent) ; Barták, Roman (vedoucí práce)
Programování s omezujícími podmínkami (CSP) je silným nástrojem pro modelování a řešení mnoha problémů v umělé inteligenci a operačním výzkumu. Verifikace HW a SW může využít CSP pro automatické vytváření testů. Hlavním požadavkem na CSP algorithmus (vzhledem ke generování testů) je rovnoměrné rozložení nalezených řešení. Studujeme několik stávajících algoritmů pro náhodné generování řešení klasických CSP problémů, a prezentujeme naše rozšíření těchto algoritmů na problémy s ohodnocenými podmínkami. Naše algoritmy testujeme na různých benchmarkových problémech.
|
|
|
Text clustering and classification /(Klastrování a klasifikace textů)
Gabašová, Evelina ; Hric, Jan (oponent) ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce)
Klastrování a klasi kace textů jsou důležitými úlohami strojového učení. V této práci je prezentována kombinace jejich přístupů. Hlavním účelem bylo automaticky připravit množinu klastrů (nebo obecně konceptů), které by následně sloužily jako trénovací data pro naučení klasi fikátoru. Tato práce zahrnuje teoretické pozadí, detaily implementace a výsledky experimentů pro klastrování a klasifi kaci textových dokumentů. Trénovací soubor dokumentů je nejprve hierarchicky klastrování algoritmem bisecting k-means. Výsledek tohoto procesu je možné upravovat a vylepšovat s využitím expertní znalosti. Tímto způsobem vytvořená hierarchická struktura je použita pro naučení naivního bayesovského klasifi kátoru, který je následně využit k roztřídění testovací množiny dokumentů. Pro tyto účely byl vyvinut program, jehož výsledky jsou zhodnoceny a porovnány při zpracování českých a anglických dokumentů.
|
|
|
POMDPs for dynamic troubleshooting
Krč, Pavel ; Hric, Jan (oponent) ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce)
Pojmem dynamický troubleshooting se označuje proces analýzy bezpečnostního systému v reálním čase, predikce a detekce možných problémů, řešení problémů a předchzení jejich výskytu. Je-li tento proces realizován počítačem, pak se ve své nejobecnější podobě jedná o problém optimálního rozhování. Koncep částečně pozorovatelných Markovských rozhodovacích procesů (POMDP)je pro tento druh problémů velmi vhodný, nebot' umožňuje modelovat jak nejistotu ohledně budoucího vývoje procesu, tak neúplnou znalost aktuálního stavu systému aumožńuje počítat s velastními budoucími rozhodnutími, které systém ovlivňují či přispívají k získávání informací o jeho stavu. V rámci této práce autor poskytuje úvod do teorie POMDPs a popisuje současné algoritmy řešení POMDP s přihlédnutím k jejich použitelnosti pro dynamický troubleshooting. Dále autor představuje konkrétní problém dynamického roubleshootingu, řeší jej pomocí obecných řešení POMDP a navrhuje pro něj vslatní heuristiku, která je snadno zobecnitelná i na širší třídu řešení POMDP, implementuje do něj změněné algoritmy a testuje je na představeném problému.
|
|
| |
|
|
Aproximativní řešení zobecněných influenčních diagramů
Fried, Vojtěch ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Studený, Milan (oponent)
Podáváme teoretický úvod do problematiky grafických pravděpodobnostních modelů a popisujeme některé jejich typy (bayesovské sítě - BN, Influenční diagramy - ID, zobecněné influenční diagramy - UID). Zobecněné influenční diagramy poskytují možnost volit pořadí rozhodování na základě pozorování. To zvyšuje vyjadřovací sílu UIDu oproti IDum, ale komplikuje to řešení. Přesné řešení UIDu je často nedosažitelné kvůli exponenciální složitosti vzhledem ke klasickému IDu. Navrhujeme a zkoumáme proto některé aproximativní metody řešení UIDu. Výsledkem těchto metod je klasický ID, který vznikne přidáním hran do původního UIDu a měl by mít optimální řešení co nejblíže původnímu UIDu. Jednou ze zkoumaných možností jsou heuristické metody, které vycházejí ze zjednodušeného algoritmu pro hledání optimálního řešení. V průběhu algoritmu fungují jako heuristiky, které umožňují odstranit málo nadějné větve výpočtu. Jinou možností je vytvořit ID přímo. Metody pak experimentálně vyhodnocujeme na náhodně generovaných UIDech tří typů a porovnáváme je zejména s optimálním řešením a se složitostně srovnatelnými metodami založenými jen na náhodě.
|
|
|
Neoptimální řešení permutačních hlavolamů rozkladem na podproblémy
Penkala, Michal ; Vomlelová, Marta (oponent) ; Majerech, Vladan (vedoucí práce)
V předložené práci studuji vlastnosti permutačních hlavolamů a hledám algoritmy použitelné k řešení těchto hlavolamů. Úlohou práce je implementovat algoritmus neoptimálního řešení permutačních hlavolamů rozkladem na podproblémy a navrhnout vhodný formát definice hlavolamu. Výsledkem práce je program, který umožní uživateli pomocí grafického návrhu vytvořit libovolný permutační hlavolam. Na tomto hlavolamu potom bude moci uživatel provádět nadefinované tahy hlavolamu, zadávat libovolnou aktuální pozici a také hledat řešení aktuální pozice.
|
|
|
Life/death analysis in Go (Analyzátor života skupiny v Go)
Kozelek, Tomáš ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Hric, Jan (oponent)
V této práci jsem se zaměřil na studium problematiky řešení úloh "života a smrti" v Go, jež je jednou ze základních dovedností které by měl program hrající Go zvládnout. Jako součást práce vznikl program TGA, řešící tyto úlohy. Program je postaven na základních algoritmech prohledávání stavového prostoru z teorie her (např. alfa beta prořezávání, transpoziční tabulky) v kombinaci s metodami využívajícími znalosti hry Go (heuristiky a ořezávací metody). Pro účely programu jsem mimo jiné vytvořil "blokové orientovanou" prezentaci pozice, implementoval jsem zjednodušenou statickou analýzu života a smrti skupiny a navrhl jsem sadu heuristik, které nejen významně zrychlují výpočet programu ale také umožňují řešit obtížné úlohy typu "under the stones". Program je určen k řešení převážně uzavřených úloh a umí si poradit s různými specialitami problematiky života a smrti v Go (např. různe druhy ko, seki, "bent four in the corner"). Co se výkonnosti týče, sílu programu v řešení specifikovaných Go úloh odhaduji na 1 dan, což je srovnatelné s velmi pokročilým lidským hráčem.
|
|
| |
host ::
RSS.