|
|
Evoluce CoreWar válečníků pomocí genetických algoritmů
Tříska, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zuzaňák, Jiří (vedoucí práce)
Evoluční algoritmy jsou progresivní a neustále se vyvíjející část informatiky. Jsou využívány zejména k řešení mnohodimenzionálních problémů s četnými lokálními maximami, které není možné řešit analyticky. Tato práce pojednává o možnosti jejich využití pro tvorbu programů v jazyce Redcode, které budou schopny bojovat dle pravidel hry Corewars. Navrhuje možnosti reprezentace programů jazyka Redcode pro účely evolučních algoritmů, řeší návrh platformy pro evaluaci fitness těchto jedinců a diskutuje možnosti jejich křížení a mutace. Součástí práce je rovněž aplikace schopná vývoje takovýchto programů.
|
|
|
Algoritmy pro řízení pohybu dvounohého robota
Pokorný, Jan ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Martinek, David (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl použít k naučení chůze bipedálního robota softcomputingové metody. Robot je reprezentován virtuálním modelem. Ze začátku je rozebrána motivace a důvody ke zpracování tohoto tématu. Dále je navržen tvar robota, který se použije. Jsou popsány nezbytné knihovny, jakých simulátor simulace využívá. Dále je navržen systém algoritmů, které budou robota učit. Nejdůležitější z nich je SOMA, který je proto blíže popsán. Vzhledem k předpokládané výpočetní náročnosti je část práce věnována optimalizacím a zjednodušením. Jsou rozebrány použité struktury a jejich propojení. Jedna kapitola je věnována měření úspěšnosti aproximace řešení. Na konci je umístěno zhodnocení výsledků práce.
|
|
|
Umělá inteligence v diagnostice výkonových olejových transformátorů
Janda, Ondřej ; Szabó,, Radek (oponent) ; Kratochvíl, Petr (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá aplikací expertních systémů a softcomputingových metod v problematice diagnostiky výkonových olejových transformátorů. Práce je rozdělena na část teoretickou a část praktickou. Teoretická část popisuje základními částmi transformátoru a možnostmi jeho diagnostiky. Práce se zaměřuje zejména na diagnostiku izolačního systému a diagnostické metody a přístupy v této oblasti. Následně jsou popsány základy expertních systému a dalších softcomputingových metod jako: fuzzy logika, neuronové sítě, genetické algoritmy a jejich kombinace a rozšíření. Závěrem se teoretická část zabývá optimalizací pomocí umělé inteligence a postupy při optimalizaci fuzzy modelů. Praktická část se v úvodu věnuje rozboru a popisu datového souboru, který je využíván v rámci celé práce. Dále je pak práce členěna do čtyř částí, a to na expertní diagnostický systém transformátorů, modul analýzy plynů rozpuštěných v oleji, predikční modul a optimalizaci pomocí umělé inteligence. V části popisující expertní systém jsou uvedeny konkrétní informace o daném expertním systému, následně jsou zde popsány použité prostředky a techniky. Dále je rozebrán kompletní návrh systému a popis všech subsystémů a modulů. Další část popisuje řešený DGA modul včetně všech zvolených přístupů k jeho implementaci a rozšíření. Na závěr kapitoly je provedeno porovnání všech implementovaných metod a vyhodnocení výsledků. Část třetí, zabývající se predikčním modulem, řeší návrh a konstrukci tohoto modulu včetně popisu hlavních částí obou zvolených predikčních přístupů. Jsou zde uvedeny predikce vybraných veličin z datového souboru pomocí dvou predikčních přístupů: po jednom kroku a po více krocích. Porovnání přesnosti predikcí a výpočetní náročnosti metod je uvedeno v závěru této kapitoly. Poslední část práce se věnuje možnostem optimalizace za použití metod umělé inteligence, a to diferenciální evoluce, částicových (úlových) algoritmů a genetických algoritmů. Je zde zvažována jednoúčelová a víceúčelová optimalizace. Metody jsou porovnány v sérii syntetických testů a následně aplikovány při optimalizaci fuzzy modelů DGA zkoušek z předchozí praktické části práce. Součástí disertace jsou také kapitoly: „Cíle práce“, „Přínos práce“ a seznam publikací, produktů a projektů autora
|
|
|
Evoluce CoreWar válečníků pomocí genetických algoritmů
Tříska, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zuzaňák, Jiří (vedoucí práce)
Evoluční algoritmy jsou progresivní a neustále se vyvíjející část informatiky. Jsou využívány zejména k řešení mnohodimenzionálních problémů s četnými lokálními maximami, které není možné řešit analyticky. Tato práce pojednává o možnosti jejich využití pro tvorbu programů v jazyce Redcode, které budou schopny bojovat dle pravidel hry Corewars. Navrhuje možnosti reprezentace programů jazyka Redcode pro účely evolučních algoritmů, řeší návrh platformy pro evaluaci fitness těchto jedinců a diskutuje možnosti jejich křížení a mutace. Součástí práce je rovněž aplikace schopná vývoje takovýchto programů.
|
|
|
Algoritmy pro řízení pohybu dvounohého robota
Pokorný, Jan ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Martinek, David (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl použít k naučení chůze bipedálního robota softcomputingové metody. Robot je reprezentován virtuálním modelem. Ze začátku je rozebrána motivace a důvody ke zpracování tohoto tématu. Dále je navržen tvar robota, který se použije. Jsou popsány nezbytné knihovny, jakých simulátor simulace využívá. Dále je navržen systém algoritmů, které budou robota učit. Nejdůležitější z nich je SOMA, který je proto blíže popsán. Vzhledem k předpokládané výpočetní náročnosti je část práce věnována optimalizacím a zjednodušením. Jsou rozebrány použité struktury a jejich propojení. Jedna kapitola je věnována měření úspěšnosti aproximace řešení. Na konci je umístěno zhodnocení výsledků práce.
|
|
|
Umělá inteligence v diagnostice výkonových olejových transformátorů
Janda, Ondřej ; Szabó,, Radek (oponent) ; Kratochvíl, Petr (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá aplikací expertních systémů a softcomputingových metod v problematice diagnostiky výkonových olejových transformátorů. Práce je rozdělena na část teoretickou a část praktickou. Teoretická část popisuje základními částmi transformátoru a možnostmi jeho diagnostiky. Práce se zaměřuje zejména na diagnostiku izolačního systému a diagnostické metody a přístupy v této oblasti. Následně jsou popsány základy expertních systému a dalších softcomputingových metod jako: fuzzy logika, neuronové sítě, genetické algoritmy a jejich kombinace a rozšíření. Závěrem se teoretická část zabývá optimalizací pomocí umělé inteligence a postupy při optimalizaci fuzzy modelů. Praktická část se v úvodu věnuje rozboru a popisu datového souboru, který je využíván v rámci celé práce. Dále je pak práce členěna do čtyř částí, a to na expertní diagnostický systém transformátorů, modul analýzy plynů rozpuštěných v oleji, predikční modul a optimalizaci pomocí umělé inteligence. V části popisující expertní systém jsou uvedeny konkrétní informace o daném expertním systému, následně jsou zde popsány použité prostředky a techniky. Dále je rozebrán kompletní návrh systému a popis všech subsystémů a modulů. Další část popisuje řešený DGA modul včetně všech zvolených přístupů k jeho implementaci a rozšíření. Na závěr kapitoly je provedeno porovnání všech implementovaných metod a vyhodnocení výsledků. Část třetí, zabývající se predikčním modulem, řeší návrh a konstrukci tohoto modulu včetně popisu hlavních částí obou zvolených predikčních přístupů. Jsou zde uvedeny predikce vybraných veličin z datového souboru pomocí dvou predikčních přístupů: po jednom kroku a po více krocích. Porovnání přesnosti predikcí a výpočetní náročnosti metod je uvedeno v závěru této kapitoly. Poslední část práce se věnuje možnostem optimalizace za použití metod umělé inteligence, a to diferenciální evoluce, částicových (úlových) algoritmů a genetických algoritmů. Je zde zvažována jednoúčelová a víceúčelová optimalizace. Metody jsou porovnány v sérii syntetických testů a následně aplikovány při optimalizaci fuzzy modelů DGA zkoušek z předchozí praktické části práce. Součástí disertace jsou také kapitoly: „Cíle práce“, „Přínos práce“ a seznam publikací, produktů a projektů autora
|
host ::
RSS.