|
|
Hybridní model metaheuristických algoritmů
Šandera, Čeněk ; Zelinka, Ivan (oponent) ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Hlavním tématem této disertační práce jsou metaheuristické algoritmy v obecnějším pojetí. Úvodní kapitoly se venují popisu širšího kontextu metaheuristik, tedy ruzným optimalizacním problémum, urcování jejich složitosti a samozrejme prístupum k jejich rešení. Navazující obsáhlá diskuze o metaheuristikách a jejich typických vlastnostech je následována ukázkami nekolika vybraných metaheuristických konceptu. Na odpozorovaných vlastnostech je vybudován obecný metaheuristický model vhodný pro vývoj nových i hybridních algoritmu. Celá práce je zakoncena ukázkami autorových publikací s diskuzí o jejich užití ve vybudovaném modelu. Na přiloženém CD je k dispozici i programová implementace obecného modelu, která tvoří nedílnou součást této disertace.
|
|
|
Optimalizace testování pomocí algoritmů prohledávání prostoru
Starigazda, Michal ; Holík, Lukáš (oponent) ; Letko, Zdeněk (vedoucí práce)
Testování vícevláknových programů je náročný proces kvůli velkému množství možných interakcí mezi vlákny, které je třeba otestovat. Technika vkládání šumu umožňuje zvýšit počet otestovaných proložení (interakcí) konkurenčních vláken generováním šumu. Tato práce optimalizuje techniky prohledávání prostoru v oblasti testování vícevláknových programů, a to s využitím deterministických heuristik použitých při aplikací genetických algoritmů na prostor míst v běhu programu, do kterých je možné umístit šum. V práci je navrženo několik nových heuristik vkládání šumu, které jsou deterministické, narozdíl od většiny současných heuristik pracujících s generátorem náhodných čísel. Motivací odstranění náhodnosti je informovanější prohledávání a získávání optimálnějších výsledků pomoci zvýšení stability výsledku poskytovaných novými heuristikami. Součástí práce je i základní sada testovacích programů, která bude použita k vyhodnocení výsledků nových heuristik vkládání šumu.
|
|
|
Optimalizace metaheuristikami v Pythonu pomocí knihovny DEAP
Kesler, René ; Charvát, Pavel (oponent) ; Klimeš, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá optimalizací pomocí metaheuristik, které se používají pro komplikované inženýrské úlohy, jež nelze řešit běžnými metodami matematického programování. Nejprve jsou rozebrány vybrané metaheuristiky: simulované žíhání, optimalizace rojem částic a genetický algoritmus; a následně je provedeno srovnání na testovacích funkcích. Algoritmy jsou implementovány v programovacím jazyce Python pomocí knihovny DEAP, která je v práci také popsána. Nakonec jsou algoritmy využity na optimalizaci parametrů tepelného výměníku.
|
|
|
Optimalizace metaheuristikami v Pythonu pomocí knihovny DEAP
Kesler, René ; Charvát, Pavel (oponent) ; Klimeš, Lubomír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá optimalizací pomocí metaheuristik, které se používají pro komplikované inženýrské úlohy, jež nelze řešit běžnými metodami matematického programování. Nejprve jsou rozebrány vybrané metaheuristiky: simulované žíhání, optimalizace rojem částic a genetický algoritmus; a následně je provedeno srovnání na testovacích funkcích. Algoritmy jsou implementovány v programovacím jazyce Python pomocí knihovny DEAP, která je v práci také popsána. Nakonec jsou algoritmy využity na optimalizaci parametrů tepelného výměníku.
|
|
|
Optimalizace testování pomocí algoritmů prohledávání prostoru
Starigazda, Michal ; Holík, Lukáš (oponent) ; Letko, Zdeněk (vedoucí práce)
Testování vícevláknových programů je náročný proces kvůli velkému množství možných interakcí mezi vlákny, které je třeba otestovat. Technika vkládání šumu umožňuje zvýšit počet otestovaných proložení (interakcí) konkurenčních vláken generováním šumu. Tato práce optimalizuje techniky prohledávání prostoru v oblasti testování vícevláknových programů, a to s využitím deterministických heuristik použitých při aplikací genetických algoritmů na prostor míst v běhu programu, do kterých je možné umístit šum. V práci je navrženo několik nových heuristik vkládání šumu, které jsou deterministické, narozdíl od většiny současných heuristik pracujících s generátorem náhodných čísel. Motivací odstranění náhodnosti je informovanější prohledávání a získávání optimálnějších výsledků pomoci zvýšení stability výsledku poskytovaných novými heuristikami. Součástí práce je i základní sada testovacích programů, která bude použita k vyhodnocení výsledků nových heuristik vkládání šumu.
|
|
|
Hybridní model metaheuristických algoritmů
Šandera, Čeněk ; Zelinka, Ivan (oponent) ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Hlavním tématem této disertační práce jsou metaheuristické algoritmy v obecnějším pojetí. Úvodní kapitoly se venují popisu širšího kontextu metaheuristik, tedy ruzným optimalizacním problémum, urcování jejich složitosti a samozrejme prístupum k jejich rešení. Navazující obsáhlá diskuze o metaheuristikách a jejich typických vlastnostech je následována ukázkami nekolika vybraných metaheuristických konceptu. Na odpozorovaných vlastnostech je vybudován obecný metaheuristický model vhodný pro vývoj nových i hybridních algoritmu. Celá práce je zakoncena ukázkami autorových publikací s diskuzí o jejich užití ve vybudovaném modelu. Na přiloženém CD je k dispozici i programová implementace obecného modelu, která tvoří nedílnou součást této disertace.
|
|
|
Hybridní model metaheuristických algoritmů
Šandera, Čeněk ; Šeda, Miloš (vedoucí práce)
Hlavním tématem této disertační práce jsou metaheuristické algoritmy v obecnějším pojetí. Úvodní kapitoly se venují popisu širšího kontextu metaheuristik, tedy ruzným optimalizacním problémum, urcování jejich složitosti a samozrejme prístupum k jejich rešení. Navazující obsáhlá diskuze o metaheuristikách a jejich typických vlastnostech je následována ukázkami nekolika vybraných metaheuristických konceptu. Na odpozorovaných vlastnostech je vybudován obecný metaheuristický model vhodný pro vývoj nových i hybridních algoritmu. Celá práce je zakoncena ukázkami autorových publikací s diskuzí o jejich užití ve vybudovaném modelu. Na přiloženém CD je k dispozici i programová implementace obecného modelu, která tvoří nedílnou součást této disertace.
|
|
|
Aplikace genetického algoritmu na rozvrhování výroby strojírenské firmy
Stariat, Jiří ; Skočdopolová, Veronika (vedoucí práce) ; Zouhar, Jan (oponent)
Tato práce se zabývá rozvrhovací úlohou, jejími speciálními typy a metodami jejího řešení. Rozvrhovací úloha je jedním ze základních problémů operačního výzkumu, řadí se mezi kombinatorické úlohy. Cílem rozvrhovací úlohy je přiřadit určité činnosti a zdroje jednotlivým časovým okamžikům. Rozvrhovací úloha patří do třídy NP-úplných úloh. Má tedy tak vysokou výpočetní náročnost, že v současné době není znám algoritmus, který by exaktně vyřešil její libovolnou instanci v polynomiálním čase. Proto se k jejímu řešení, hlavně rozsáhlejších úloh, využívá heuristických a metaheuristických metod. V této práci je podrobně popsána zejména metaheuristická metoda genetického algoritmu, jejíž aplikace na rozvrhování výroby konkrétní strojírenské firmy, je předmětem této práce.
|
|
|
Solving the combinatorial optimization problems with the Ant Colony Optimization metaheuristic method
Chu, Andrej ; Jablonský, Josef (vedoucí práce) ; Janáček, Jaroslav (oponent) ; Linda, Bohdan (oponent)
Metoda optimalizace pomocí mravenčí kolonie (Ant Colony Optimization - ACO) patří mezi metaheuristické metody a byla vyvinuta v poměrně nedávné době. Doposud vykázala poměrně dobrou schopnost překonat v kvalite řešení jiné metaheuristické metody. Tato práce analyzuje možnosti aplikací této metody na klasické optimalizační kombinatorické problémy - úloha obchodního cestujícího, úloha okružních jízd, úloha o batohu, zevšeobecněný přiřazovací problém a problém hledání maximální kliky. Taky prezentuje praktické experimenty s aplikací na některé optimalizační problémy a analýzu časové a paměťové složitosti takovýchto algoritmů. Poslední část práce je věnovaná možnosti paralelizace algoritmu, který byl výsledkem aplikace metody ACO na úlohu obchodního cestujícího. Přináší analýzu kritických operací a problémů synchronizace údajů, a taky i praktický příklad a demonstraci paralelizované verze algoritmu.
|
|
|
Rozvrhování výroby - teorie a praxe
Kašpar, Michal ; Pelikán, Jan (vedoucí práce) ; Kuncová, Martina (oponent)
Výrobní činnost je základem každé zdravé ekonomiky. Rizikem pro dnešní průmyslové podniky v našich, resp. evropských podmínkách, je udržení si konkurenceschopnosti v rámci globalizované ekonomiky. Tato diplomová práce se zaměřuje na řešení problémů rozvrhování výroby z hlediska teoretického s akcentem na praxi, tj. zohlednění skutečných výrobních podmínek. Problémy rozvrhování patří mezi složité kombinatorické problémy, a proto se k jejich řešení používají často různé heuristické resp. metaheuristické metody. Pro aplikaci zmíněných metaheuristických metod je důležitá vhodná volba reprezantace dat.
|
host ::
RSS.