|
|
Genetické algoritmy a rozvrhování
Škrabal, Ondřej ; Popela, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem rozvrhování výroby pro vstřikolisovnu plastových výrobků v konkrétním provozu. Řešení je založené na heuristických algoritmech, programovacích jazycích C+ + a C#, je postaveno na platformě .NET a LINQ do XML. Přináší srovnání základních heuristických metod s Genetickými algoritmy aplikovaných na problém v dané výrobě. Všechny metody a jejich výsledky jsou porovnány vzhledem k ručně sestaveným plánům.
|
|
|
Vybrané problémy související s vehicle routing
Kuklis, Imrich ; Pergel, Martin (vedoucí práce) ; Surynek, Pavel (oponent)
V této práci se zameříme na známí problém, kterým se zabývá mnoho vedců z oblasti logistiky, teoretické informatiky a matematiky. Tento problém se jmenuje dopravní problém. Hlavně se soustředíme na speciální variantu s časovým oknem. Implementujeme několik rozvrhovacích algoritmů a porovnáváme ich výsledky. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Testování prvočíselnosti v polynomiálním čase
Bednaříková, Alžběta ; Žemlička, Jan (vedoucí práce) ; Čech, Martin (oponent)
Tématem práce je testování prvočíselnosti v polynomiálním čase. Text se zaměřuje na konkrétní algoritmus, který v roce 2002 publikovali Manindra Agrawal, Neeraj Kayal a Nitin Saxena a je znám jako AKS test prvočíselnosti. V úvodu této práce jsou zopakovány důležité vlastnosti a pojmy nezbytné k porozumění textu. Poté je vysvětlena základní idea testu, pokračuje se popsáním samotného algoritmu. Cílem práce je dokázání Věty o správnosti AKS testu z postupně vybudované teorie a výpočet časové složitosti algoritmu. Na závěr je dokázáno, že vypočtená časová složitost je polynomiální.
|
|
|
Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat
Matzke, Miroslav
Matzke, M. Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat, Diplomová práce. Brno, 2018. Tato Diplomová práce se zabývá porovnáváním zejména časové složitosti a úspěšnosti klasifikace vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat se zaměřením na neuronové sítě a optimálním nastavením pro vykonání práce. V teoretické části je podstatou seznámit se s rozdělením algoritmů, jejich funkcionalitou a složitostí. Poté následuje výběr použitých algoritmů se zaměřením na neuronové sítě a jejich nastavení, především skrytých vrstev, momenta a learning rate. Následuje část zabývající se daty použitými pro samotné experimentální testování, která jsou nominální i numerická, a taktéž reálná nebo generovaná. Také je zde uvedena přesnost měření a měření výkonu dvou sestav použitých na testování jednotlivých experimentů. Třetí částí je samotné testování časové složitosti a procentuální úspěšnosti algoritmů a výstup zejména v grafické podobě následovaný rozborem a doporučením z výsledků se zaměřením na optimální nastavení vůči nastavením automatickým a počátečním.
|
|
|
Vybrané problémy související s vehicle routing
Kuklis, Imrich ; Pergel, Martin (vedoucí práce) ; Surynek, Pavel (oponent)
V této práci se zameříme na známí problém, kterým se zabývá mnoho vedců z oblasti logistiky, teoretické informatiky a matematiky. Tento problém se jmenuje dopravní problém. Hlavně se soustředíme na speciální variantu s časovým oknem. Implementujeme několik rozvrhovacích algoritmů a porovnáváme ich výsledky. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Particular Problems Related to the Vehicle Routing Problem
Kuklis, Imrich ; Pergel, Martin (vedoucí práce) ; Majerech, Vladan (oponent)
Název práce: Vybrané problémy související s vehicle routing Autor: Imrich Kuklis Katedra / Ústav: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Martin Pergel, Ph.D., Kabinet software a výuky informatiky Abstrakt: V této práci prezentujeme a implementujeme několik rozvrhovacích algoritmů. První část pojednává o popisu dopravního problému a její varianty. V druhé části práce popisujeme rozvrhovací algoritmy, které jsme implementovali. V třetí části porovnáme algoritmy podle výsledků různých testů. Další kapitola je věnována dokumentaci. Závěr uvádí možnosti rozšíření bakalářské práce. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Genetické algoritmy a rozvrhování
Škrabal, Ondřej ; Popela, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem rozvrhování výroby pro vstřikolisovnu plastových výrobků v konkrétním provozu. Řešení je založené na heuristických algoritmech, programovacích jazycích C+ + a C#, je postaveno na platformě .NET a LINQ do XML. Přináší srovnání základních heuristických metod s Genetickými algoritmy aplikovaných na problém v dané výrobě. Všechny metody a jejich výsledky jsou porovnány vzhledem k ručně sestaveným plánům.
|
host ::
RSS.