Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Kvantově inspirované optimalizační algoritmy
Kosík, Dominik ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací zvoleného kvantově inspirovaného optimalizačního algoritmu a jeho rozšířeními, které budou porovnávány v závěru práce. Jako optimalizační algoritmus byl zvolen algoritmus pro simulované kvantové žíhání. V první části se nachází základní popis běžných optimalizačních metod použitých v této práci, teoretické základy fyziky, ze které vychází inspirace pro kvantově  inspirované optimalizační algoritmy, a popis simulovaného kvantového žíhání. V druhé části práce je implementace algoritmů pro námi zvolené úlohy, kterými jsou problém obchodního cestujícího, hledání pravidel pro celulární automaty a problém MAX-SAT. Poslední část obsahuje modifikace simulovaného kvantového žíhání, srovnání se základní variantou a s běžnými optimalizačními algoritmy následované vyhodnocením tohoto srovnání.
Kvantově inspirované optimalizační algoritmy
Kosík, Dominik ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací zvoleného kvantově inspirovaného optimalizačního algoritmu a jeho rozšířeními, které budou porovnávány v závěru práce. Jako optimalizační algoritmus byl zvolen algoritmus pro simulované kvantové žíhání. V první části se nachází základní popis běžných optimalizačních metod použitých v této práci, teoretické základy fyziky, ze které vychází inspirace pro kvantově  inspirované optimalizační algoritmy, a popis simulovaného kvantového žíhání. V druhé části práce je implementace algoritmů pro námi zvolené úlohy, kterými jsou problém obchodního cestujícího, hledání pravidel pro celulární automaty a problém MAX-SAT. Poslední část obsahuje modifikace simulovaného kvantového žíhání, srovnání se základní variantou a s běžnými optimalizačními algoritmy následované vyhodnocením tohoto srovnání.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.