|
| |
|
|
Experimenty s rojovou inteligencí (swarm intelligence)
Hula, Tomáš ; Zbořil, František (oponent) ; Grulich, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rojovou inteligencí jako podoborem umělé inteligence. Stručně popisuje biologické pozadí problematiky a zabývá se také principy hledání cest v mravenčích koloniích. Představena je i oblast kombinatorické optimalizace a detailně jsou definovány úlohy Travelling Salesman Problem a Quadratic Assignment Problem. Hlavní část práce sestává z popisu metod rojové inteligence pro řešení uvedených problémů a zhodnocení experimentů, které byly na těchto metodách provedeny. Konkrétně jde o algoritmy Ant System, Ant Colony System, Hybrid Ant System a Max-Min Ant System. V rámci práce byla také navržena a otestována vlastní metoda Genetic Ant System, která obohacuje základní Ant System mimo jiné o vývoj parametrů jednotek na základě genetických principů. V rámci obou řešených úloh jsou porovnány výsledky popisovaných metod společně s výsledky metod klasické umělé inteligence.
|
|
|
Interaktivni simulace s využitím technologie Flash
Látal, Pavel ; Šedá, Jitka (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Práce se zabývá vytvořením šesti interaktivních simulací pomocí technologie Flash. Vytvořené interaktivní simulace jsou následující: rozšířená varianta Conwayova celulárního automatu realizovaná v ortogonální a hexagonální mřížce, simulace 1D celulárního automatu, demonstrace vybraných selekčních principů evolučních algoritmů, možné grafické zobrazení 2D Turingova stroje a aplikace demonstrující příklad chování mravenčí kolonie.
|
|
|
Ant colony optimization
Kovács, Peter ; Pangrác, Ondřej (vedoucí práce) ; Balko, Martin (oponent)
V práci sa venujem porovnávaniu metaheuristiky Ant Colony s inými metaheuristikami ako Simulated Annealing, Tabu Search alebo hladné al- goritmy. Metaheuristiky som porovnával na probléme obchodného cestujú- ceho, pri ofarbovaní grafu a množinovom pokrytí. V práci sú podrobne rozo- braté implementácie metaheuristík na jednotlivé problémy. Pri porovnávaní je braná do úvahy hlavne výsledná cenu riešenia, ale aj čas. V práci je snaha identifikovať, v ktorých prípadoch je vhodné použiť Ant Colony. Ant Colony v prípade množinového pokrytia a problému obchodného cestujúceho funguje spoľahlivo pri veľkých instanciách.
|
|
|
Experimenty s rojovou inteligencí (swarm intelligence)
Hula, Tomáš ; Zbořil, František (oponent) ; Grulich, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rojovou inteligencí jako podoborem umělé inteligence. Stručně popisuje biologické pozadí problematiky a zabývá se také principy hledání cest v mravenčích koloniích. Představena je i oblast kombinatorické optimalizace a detailně jsou definovány úlohy Travelling Salesman Problem a Quadratic Assignment Problem. Hlavní část práce sestává z popisu metod rojové inteligence pro řešení uvedených problémů a zhodnocení experimentů, které byly na těchto metodách provedeny. Konkrétně jde o algoritmy Ant System, Ant Colony System, Hybrid Ant System a Max-Min Ant System. V rámci práce byla také navržena a otestována vlastní metoda Genetic Ant System, která obohacuje základní Ant System mimo jiné o vývoj parametrů jednotek na základě genetických principů. V rámci obou řešených úloh jsou porovnány výsledky popisovaných metod společně s výsledky metod klasické umělé inteligence.
|
|
| |
|
|
Interaktivni simulace s využitím technologie Flash
Látal, Pavel ; Šedá, Jitka (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Práce se zabývá vytvořením šesti interaktivních simulací pomocí technologie Flash. Vytvořené interaktivní simulace jsou následující: rozšířená varianta Conwayova celulárního automatu realizovaná v ortogonální a hexagonální mřížce, simulace 1D celulárního automatu, demonstrace vybraných selekčních principů evolučních algoritmů, možné grafické zobrazení 2D Turingova stroje a aplikace demonstrující příklad chování mravenčí kolonie.
|
|
|
Moderní metody a nástroje pro podporu manažerského rozhodování
Krčil, Jakub ; Voráček, Jan (vedoucí práce) ; Novák, Michal (oponent)
Diplomová práce je zaměřena na moderní metody a nástroje pro podporu manažerského rozhodování. V první části práce jsou představeny základní charakteristiky týkající se managementu a manažerského rozhodování, které jsou následně rozšířeny o oblasti modelování, simulace, optimalizace a vícekriteriálního rozhodování. Zároveň je zde nastíněn vztah mezi těmito manažerskými rozhodovacími úlohami. V druhé části jsou představeny praktické příklady ukazující propojení těchto oblastí. Konkrétně jimi jsou kolonie mravenců, problém obchodního cestujícího, nástroj AnyLogic, analytický hierarchický proces a simulace HealthBound. Práce je dále doplněna také o softwarové nástroje vhodné k podpoře vícekriteriálního rozhodování.
|
host ::
RSS.