Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
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.
Klasifikace obrazů pomocí genetického programování
Jašíčková, Karolína ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací obrazu pomocí genetického programování a koevoluce. Algoritmy genetického programování umožňují generovat spustitelné struktury a navrhovat tak automatizovaně řešení ve formě programů. Použití koevoluce s predikcí fitness snižuje časovou náročnost výpočtu fitness a tím i dobu trvání celého algoritmu. Práce popisuje teoretický základ evolučních algoritmů a zejména kartézské genetické programování. Jsou také popsány vlastnosti koevolučních algoritmů a zejména navržená metoda pro návrh klasifikátoru obrazu s využitím koevoluce fitness prediktorů, jejímž cílem je nalézt kompromis mezi přesností klasifikace, dobou návrhu a složitostí klasifikátoru. Součástí práce je implementace navžené metody, provedení experimentů a srovnání získaných výsledků s ostatními metodami. 
Klasifikace obrazů pomocí genetického programování
Jašíčková, Karolína ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací obrazu pomocí genetického programování a koevoluce. Algoritmy genetického programování umožňují generovat spustitelné struktury a navrhovat tak automatizovaně řešení ve formě programů. Použití koevoluce s predikcí fitness snižuje časovou náročnost výpočtu fitness a tím i dobu trvání celého algoritmu. Práce popisuje teoretický základ evolučních algoritmů a zejména kartézské genetické programování. Jsou také popsány vlastnosti koevolučních algoritmů a zejména navržená metoda pro návrh klasifikátoru obrazu s využitím koevoluce fitness prediktorů, jejímž cílem je nalézt kompromis mezi přesností klasifikace, dobou návrhu a složitostí klasifikátoru. Součástí práce je implementace navžené metody, provedení experimentů a srovnání získaných výsledků s ostatními metodami. 
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.

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