Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu
GLASER, Leoš
Práce se zabývá přístupem posilovaného učení pro navrhování trasy agentovi ve zjednodušeném scénáři pohybu v dopravní síti. V teoretické části jsou představeny základy umělé inteligence, posilovaného učení a vybrané metody posilovaného učení. Dále je stručně zmíněna základní teorie týkající se simulace dopravy. V praktické části práce je vytvořena konzolová aplikace využívající vybrané metody posilovaného učení. Metody jsou použity pro návrh trasy svozu odpadu ve vybrané čtvrti Českých Budějovic a porovnány s metodou řešící tuto úlohu pomocí rojové inteligence. Výsledky návrhů posilovaným učením jsou podobné výsledkům získaným rojovou inteligencí, přičemž celkově nejúspěšnější metodou je Proximal Policy Optimization s detekcí validity akcí. V jednom případu je nalezeno optimální řešení.
Podpora manažerského rozhodování o dopravních sítích
Přibyl, Vladimír ; Černý, Jan (vedoucí práce) ; Kavička, Antonín (oponent) ; Peško, Štefan (oponent)
Práce je zaměřena na problematiku manažerského rozhodování o sítích (zejména dopravních), resp. přesněji na podporu tohoto rozhodování pomocí kvantitativních metod. Problematika sítí a rozhodování o jejich částech či prvcích je velmi širokou oblastí, která je předmětem výzkumu již po řadu desetiletí. Z této oblasti jsou v práci formulovány a podrobně rozpracovány dva problémy, které jsou důležité z hlediska jejich praktického významu pro rozhodování manažerů dopravců, případně veřejné sféry, a které dosud nebyly v této formě publikovány. Jedná se o problém hledání podsítě s limitovaným prodloužením tras mezi důležitými dvojicemi vrcholů a problém návrhu autobusové linky v oblasti s malou poptávkou. Práce přináší pro každý z těchto problémů kombinatorickou exaktní metodu řešení, dále metodu založenou na celočíselném lineárním programování a v neposlední řadě také heuristické metody řešení. Významná pozornost je věnována i počítačové realizaci každé z těchto metod. Díky tomu se podařilo navrhnout a implementovat úpravy algoritmů, které vedly u exaktních metod k významnému urychlení a u heuristických metod zase ke zvýšení přesnosti výsledků. Všechny metody byly testovány na množině sítí, která byla pro tento účel v rámci práce pseudonáhodným způsobem vytvořena. Testování bylo zaměřeno především na porovnání výsledků poskytovaných heuristickými metodami, které mají, vzhledem k velké výpočetní náročnosti exaktních metod, velký význam pro reálné úlohy většího rozsahu. Testy prokázaly, že navržené heuristické metody jsou prakticky použitelné a dosahují výsledků, které jsou v porovnání s exaktně optimálními v mnoha případech shodné, nebo jsou jim alespoň blízké.

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