|
|
Optimization using derivative-free and metaheuristic methods
Henclová, Kateřina ; Tichý, Petr (vedoucí práce)
Evoluční algoritmy jsou s úspěchem používány k řešení mnoha praktických optimalizačních úloh, obzvláště těch zadaných jako black box. Tato práce popisuje CMA-ES, jeden z nejlepších evolučních algoritmů dneška, a ukazuje jeho novou aplikaci při automatickém ladění propojených PID regulátorů v modelech spalovacích motorů. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Evolutionary algorithms and active learning
Repický, Jakub ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Fink, Jiří (oponent)
Názov práce: Evoluční algoritmy a aktivní učení Autor: Jakub Repický Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Ing. Martin Holeňa, CSc., Ústav informa- tiky, Akademie věd České republiky Abstrakt: Vyhodnotenie ciel'ovej funkcie v úlohách spojitej optimalizácie často do- minuje výpočtovej náročnosti algoritmu. Platí to najmä v prípade black-box fun- kcií, t. j. funkcií, ktorých analytický popis nie je známy a ktoré sú vyhodnocované empiricky. Témou urýchl'ovania black-box optimalizácie s pomocou náhradných modelov ciel'ovej funkcie sa zaoberá vel'a autorov a autoriek. Ciel'om tejto dip- lomovej práce je vyhodnotit' niekol'ko metód, ktoré prepájajú náhradné modely založené na Gaussovských procesoch (GP) s Evolučnou stratégiou adaptácie ko- variančnej matice (CMA-ES). Gaussovské procesy umožňujú aktívne učenie, pri ktorom sú body pre vyhodnotenie vyberané s ciel'om zlepšit' presnost' modelu. Tradičné náhradné modely založené na GP zah'rňajú Metamodelom asistovanú evolučnú stratégiu (MA-ES) a Optimalizačnú procedúru pomocou Gaussovských procesov (GPOP). Pre účely tejto práce boli oba prístupy znovu implementované a po prvý krát vyhodnotené na frameworku Black-Box...
|
|
| |
host ::
RSS.