|
|
Využití genetického programování v evoluci robotů
Babor, Petr ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
Pro řízení robotů se běžně využívají umělé neuronové sítě učené evolučními algoritmy (EA). Pro EA se neuronové sítě kódují buď přímo jako seznamy vah anebo nepřímo, jako generátor vah. Na rozdíl od přímého kódování, nepřímé kódování umožňuje kódovat velké sítě, za využití krátkého genetického kódu. HyperNEAT je neuroevoluční algoritmus, kde se neuronová síť kóduje nepřímo, pomocí jiné produkující sítě, jež počítá synaptické váhy vlastní řídící sítě. Jako alternativa k HyperNEATu, vznikl alg. HyperGP, kde je produkující síť nahrazena aritmetickým výrazem, jež je vyvíjen genetickým programováním (GP). V rámci práce jsme navrhli zlepšení algoritmu HyperGP za pomocí technik GP, které jsou buď známé v jiném kontextu a nebo jsou nové. Algoritmus i vylepšení jsme implementovali a experimentálně testovali na úloze ovládání virtuálního kráčejícího robota. Výsledky jsme porovnali s algoritmem HyperNEAT i s původním HyperGP. Ukázali jsme, že většina z navrhovaných vylepšení je účinná a HyperGP překonává HyperNEAT. GP tedy může úspěšně nahradit NEAT v hyper-kódovacím schématu a zlepšit tím jeho efektivitu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Alhambra
Klůj, Jan ; Holan, Tomáš (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Název práce: Alhambra Autor: Jan Klůj Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Tomáš Holan, Ph.D., Katedra softwaru a výuky informatiky Abstrakt: Bakalářská práce se zabývá implementací deskové hry Alhambra. Kro- mě implementace pravidel hry obsahuje program také grafické uživatelské pro- středí. Hru může hrát dva až šest hráčů, kteří se střídají u jednoho počítače. Dále se v práci zabýváme umělou inteligencí, proti které je možné hrát. Logika roz- hodování umělé inteligence je tvořena pomocí evolučního algoritmu a strojového učení. Klíčová slova: Alhambra, hra, umělá inteligence, evoluční algoritmus
|
|
|
Celulární automaty
Amemori, Josef ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Celulární automat je jednoduchý matematický model, který je schopen vykazovat komplexní chování. Poprvé byl představen Von Neumannem, který se snažil s jeho pomocí zformalizovat sebe-reprodukci automatů. Mezi známé práce, které navázaly na Von Neumanna, patří práce od Hiroky Sayamy, který představil model schopný jednoduché evoluce. Tato bakalářská práce rozšiřuje schopnosti sebe-reprodukujících se automatů ze Sayamova modelu o interakce, které jsou inspirované interakcemi pozorovatelnými v přírodě. Konkrétně se práce zaměřuje na rozšíření kompetitivních možností jedinců. Snahou je obohatit Sayamův model za účelem pozorovat dynamičtější běh.
|
|
|
Modular and ontogenetic evolution of virtual organisms
Leibl, Marek ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Šmíd, Jakub (oponent)
Růst vypočetního výkonu umožňuje v současné době automatizovat mnoho praktických problémů pomocí počítačových programů. Automatizace zahrnuje i problémy jako je návrh virtuálních chodích robotů, na základě kterých je v některých případech možné zkonstruovat reálného robota. Tato práce porovnává dva odlišné přístupy k vývoji virtuálních robotických organismů: umělou ontogenezi (artificial ontogeny), kdy virtuální organismus nejprve vyroste umělým ontogenetickým procesem, a přímé metody bez ontogenetického procesu. Dále je na základě srovnání různých přístupů navržena nová metoda pro vývoj virtuálních robotických organismů: Hypercube-based artificial ontogeny, která je kombinací umělé ontogeneze a Hypercube-based neuroevolution of augmenting topologies (HyperNEAT). Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Návrh efektivní generické molekulární reprezentace
Škoda, Petr ; Hoksza, David (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Screening chemických knihoven je důležitou součástí výzkumu léčiv. Existující chemické knihovny obsahují miliony sloučenin. Screening v takovém rozsahu je velice nákladný, z tohoto důvodu je často používáno virtuálního screeningu. Existuje několik variant virtuálního screeningu, ligand-based virtual screening je jednou z nich. Využívá podobnosti screenovaných sloučenin ke známým sloučeninám. Na výsledky virutálního screeningu má vliv nejen použitá podobnostní metoda, ale také zvolená reprezentace chemických sloučenin. V této práci prezentujeme reprezentaci chemických sloučenin založenou na fingerprintech. Naše reprezentace využívá fragmentů chemické sloučeniny k její reprezentaci jakožto celku. Každý fragment je reprezentován fyzikálně-chemickými vlastnostmi. Reprezentace je vysoce parametrizovatelá a to zejména v oblasti výběru fyzikálně-chemických vlastností a jejich aplikace. Pro otestování naší reprezentace jsme využili existujícího frameworku pro benchmark virtuálních screeningů. Výsledky ukázaly, že naše reprezentace je srovnatelná s nejlepšími existujícími, navíc na některých datasetech dosáhla nejlepších výsledků.
|
|
|
Learning picture languages using restarting automata
Krtek, Lukáš ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Průša, Daniel (oponent)
Ačkoliv existuje mnoho modelů automatů pracujících nad dvojrozměrnými vstupy (obrázky), málokdo se dosud zabýval tématem učení těchto automatů. V této práci představujeme nový model zvaný dvojrozměrný restartovací automat s omezeným kontextem. Náš model pracuje podobně jako dvojrozměrný restartovací dlaždicový automat, avšak ukazuje se, že má stejnou sílu jako dvojrozměrný sgrafito automat. V práci jsme navrhli algoritmus učení těchto automatů z pozitivních a negativních příkladů obrázků. Tento algoritmus je implementován a následně otestován na několika základních obrázkových jazycích. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
| |
|
|
Framework pro implementaci botů pro hru NetHack
Krajíček, Jan ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Dosavadní pokusy o implementaci botů pro klasickou roguelike hru NetHack narážely na mnohá úskalí spojená s její rozsáhlostí, obtížností a konzolovým rozhraním. Framework implementovaný v této práci řeší problémy s napojením ke hře a zprostředkovává k ní programátorsky přivětivé rozhraní v jazycích Java a Clojure. Poskytuje možnost programovat pokročilé NetHack boty s využitím komplexního modelu herního světa, knihovny možných akcí a mnoha pomocných funkcí. Framework používá prvků funkcionálního a logického programování a nevyžaduje modifikace vlastního kódu hry. Popsána je také implementace ukázkového bota, který jako první bot vůbec dokáže hru dokončit. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Meta-learning methods for analyzing Go playing trends
Moudřík, Josef ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Práce rozšiřuje metodiku pro ohodnocování hráčů hry go na základě záznamů jejich her, kterou jsme dříve publikovali v (Baudiš - Moudřík, 2012). V této diplomové práci jsme nejprve přidali některé featury a navrhli metodiku pro jejich porovnávání. Následně jsme představili robustní framework, který je pomocí metod strojového učení schopen zachytit závislosti mezi ohodnoceními hráčů a obecnou závislou proměnou. Tento framework spočívá v evoluci ansámblových metod strojového učení. Aplikovali jsme jej na dva problémy - predikci síly hráčů a stylů jejich hry. Výsledky ukazují, že v obou případech je možné tuto predikci provést s rozumnou přesností. Jedním z výsledků práce je i webová aplikace, která demonstruje metodiku navrženou v této práci, slouží jako pomůcka pro studium hry go a umožňuje další sběr dat. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Protein Structure Similarity Using Genetic Programming
Šiagi, Miroslav ; Hoksza, David (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Dôležitý aspekt bioinformatiky, ktorému sa práca venuje, je porovnávanie proteínových štruktúr. Vzhľadom na exponenciálny nárast databáz proteínových štruktúr za posledné roky bol potrebný vývoj efektívnejších metód. Riešenie daného problému nám ponúkajú evolučné výpočtové techniky. Predstavujú významný princíp, kedy počítač môže vyriešiť daný problém bez toho, aby ho človek preň explicitne naprogramoval. Zameriame sa na jednu paradigmu evolučných výpočtových techník - genetické programovanie. Vďaka stromovej reprezentácii má táto paradigma oproti zvyšným výhodu. Cieľom práce je preskúmanie možností využitia genetického programovania pri porovnávaní proteínových štruktúr. Navrhneme novú metódu - nazvanú ProSSiGen. Jej výsledky preukázali nedostatočnú presnosť klasifikácie a tiež to, že tento evolučný prístup rozhodne netreba zatratiť, len ho ďalej rozširovať a testovať. Tým budeme môcť vyvodiť záver, či je genetické programovanie pre túto úlohu vhodné.
|
host ::
