|
|
Evolutionary Design of Ultrasound Treatment Plans
Masárová, Mária ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
The use of focused ultrasound helps save and facilitate human lives, as it can be used to treat epilepsy, destroy cancer cells and stop internal bleeding in a non-invasive way, which is a more acceptable and safer solution for humans. Given that human safety and health is a priority in the treatment of serious diseases, this work deals with the comparison of different evolutionary algorithms and their use in the design of evolutionary ultrasound treatment plans. Two types of media are used in this work, namely homogeneous medium and heterogeneous medium. When evaluating algorithms, we focus on efficiency with respect to the size of the population, number of fitness function evaluations and computational time. In a homogeneous medium, CMA-ES proved to be the best algorithm, which was able to find the optimal solution with a 100% coverage of the target area for a rotated grain of rice within 20 seconds. However, the heterogeneous medium is a much more complex problem, mainly due to the skull, which reflects and absorbs much of the ultrasound. Here, the SA algorithm proved to be the best, finding the result with a 23% coverage of the target area in the first test scenario. The calculation time took about 1 hour and 18 minutes, which means that time is a very prohibitive factor.
|
|
|
Optimalizační metody pro SIMLIB/C++
Godula, Martin ; Martinek, David (oponent) ; Peringer, Petr (vedoucí práce)
Práca sa venuje metódam pre globálnu optimalizáciu. Teoreticky oboznamuje s pojmom optimalizácia, jej cieľom a popisuje zvolené optimalizačné metódy, navrhuje spôsob ich realizácie s ohľadom na kompatibilitu so simulačnou knižnicou SIMLIB/C++. Popisuje ich implementáciu v jazyku C++, demoštruje ich funkčnosť na rozdielne obtiažných testovacích problémoch a zhodnocuje ich úspešnosť.
|
|
|
Stock Markets Analysis Using New Genetic Annealed Neural Network
Verner, Robert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Predložená diplomová práca je zameraná na analýzu výnosov akciových trhov s využitím nového typu neurónovej siete. V prvej kapitole sú popísané teoretické základy predikcie finančných časových rád, Hypotézy efektívnych trhov a štandardne používané predpovedné modely. Nasledovná časť približuje biologickú podstatu, základné princípy a fungovanie neurónových sietí, ich architektúru a niekoľko najznámejších učebných algoritmov ako Sklon gradientu, Levenberg-Marquardtov algoritmus či Konjugovaný gradient. Rovnako zmieňuje určité nevýhody, ktoré ovplyvňujú výkonnosť a efektivitu neurónových sietí. Tretia kapitola je venovaná dvom použitým metaheuristickým metódam, t.j. genetickým algoritmom a simulovanému žíhaniu, ktoré boli integrované do prostredia neurónových sietí na odstránenie zmienených nedostatkov. Ďalšia kapitola ilustruje detaily predstavenej hybridnej siete, zatiaľ čo posledná časť je sústredená na ohodnotenie celkových výsledkov jednotlivých modelov. Ukazuje, že vytvorená hybridná sieť na pozorovanej vzorke jasne prekonala bežné modely i klasické neurónové siete a vo väčšine prípadov dosahuje najmenšiu strednú štorcovú chybu spomedzi všetkých testovaných metód. Kľúčové slová: analýza akciových výnosov, neurónové siete, genetické algoritmy, simulované žíhanie, hybridné siete JEL klasifikácia:...
|
|
|
Evolutionary Design of Ultrasound Treatment Plans
Masárová, Mária ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
The use of focused ultrasound helps save and facilitate human lives, as it can be used to treat epilepsy, destroy cancer cells and stop internal bleeding in a non-invasive way, which is a more acceptable and safer solution for humans. Given that human safety and health is a priority in the treatment of serious diseases, this work deals with the comparison of different evolutionary algorithms and their use in the design of evolutionary ultrasound treatment plans. Two types of media are used in this work, namely homogeneous medium and heterogeneous medium. When evaluating algorithms, we focus on efficiency with respect to the size of the population, number of fitness function evaluations and computational time. In a homogeneous medium, CMA-ES proved to be the best algorithm, which was able to find the optimal solution with a 100% coverage of the target area for a rotated grain of rice within 20 seconds. However, the heterogeneous medium is a much more complex problem, mainly due to the skull, which reflects and absorbs much of the ultrasound. Here, the SA algorithm proved to be the best, finding the result with a 23% coverage of the target area in the first test scenario. The calculation time took about 1 hour and 18 minutes, which means that time is a very prohibitive factor.
|
|
|
Stock Markets Analysis Using New Genetic Annealed Neural Network
Verner, Robert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Predložená rigorózna práca je zameraná na analýzu výnosov akciových trhov s využitím nového typu neurónovej siete. V prvej kapitole sú popísané teoretické základy predikcie finančných časových rád, Hypotézy efektívnych trhov a štandardne používané predpovedné modely. Nasledovná časť približuje biologickú podstatu, základné princípy a fungovanie neurónových sietí, ich architektúru a niekoľko najznámejších učebných algoritmov ako Sklon gradientu, Levenberg-Marquardtov algoritmus či Konjugovaný gradient. Rovnako zmieňuje určité nevýhody, ktoré ovplyvňujú výkonnosť a efektivitu neurónových sietí. Tretia kapitola je venovaná dvom použitým metaheuristickým metódam, t.j. genetickým algoritmom a simulovanému žíhaniu, ktoré boli integrované do prostredia neurónových sietí na odstránenie zmienených nedostatkov. Ďalšia kapitola ilustruje detaily predstavenej hybridnej siete, zatiaľ čo posledná časť je sústredená na ohodnotenie celkových výsledkov jednotlivých modelov. Ukazuje, že vytvorená hybridná sieť na pozorovanej vzorke jasne prekonala bežné modely i klasické neurónové siete a vo väčšine prípadov dosahuje najmenšiu strednú štorcovú chybu spomedzi všetkých testovaných metód. Kľúčové slová: analýza akciových výnosov, neurónové siete, genetické algoritmy, simulované žíhanie, hybridné siete JEL klasifikácia:...
|
|
|
Stock Markets Analysis Using New Genetic Annealed Neural Network
Verner, Robert ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vošvrda, Miloslav (oponent)
Predložená diplomová práca je zameraná na analýzu výnosov akciových trhov s využitím nového typu neurónovej siete. V prvej kapitole sú popísané teoretické základy predikcie finančných časových rád, Hypotézy efektívnych trhov a štandardne používané predpovedné modely. Nasledovná časť približuje biologickú podstatu, základné princípy a fungovanie neurónových sietí, ich architektúru a niekoľko najznámejších učebných algoritmov ako Sklon gradientu, Levenberg-Marquardtov algoritmus či Konjugovaný gradient. Rovnako zmieňuje určité nevýhody, ktoré ovplyvňujú výkonnosť a efektivitu neurónových sietí. Tretia kapitola je venovaná dvom použitým metaheuristickým metódam, t.j. genetickým algoritmom a simulovanému žíhaniu, ktoré boli integrované do prostredia neurónových sietí na odstránenie zmienených nedostatkov. Ďalšia kapitola ilustruje detaily predstavenej hybridnej siete, zatiaľ čo posledná časť je sústredená na ohodnotenie celkových výsledkov jednotlivých modelov. Ukazuje, že vytvorená hybridná sieť na pozorovanej vzorke jasne prekonala bežné modely i klasické neurónové siete a vo väčšine prípadov dosahuje najmenšiu strednú štorcovú chybu spomedzi všetkých testovaných metód. Kľúčové slová: analýza akciových výnosov, neurónové siete, genetické algoritmy, simulované žíhanie, hybridné siete JEL klasifikácia:...
|
|
|
Optimalizační metody pro SIMLIB/C++
Godula, Martin ; Martinek, David (oponent) ; Peringer, Petr (vedoucí práce)
Práca sa venuje metódam pre globálnu optimalizáciu. Teoreticky oboznamuje s pojmom optimalizácia, jej cieľom a popisuje zvolené optimalizačné metódy, navrhuje spôsob ich realizácie s ohľadom na kompatibilitu so simulačnou knižnicou SIMLIB/C++. Popisuje ich implementáciu v jazyku C++, demoštruje ich funkčnosť na rozdielne obtiažných testovacích problémoch a zhodnocuje ich úspešnosť.
|
host ::
RSS.