|
|
Nelineární řízení komplexních soustav s využitím evolučních přístupů
Minář, Petr ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Oplatková,, Zuzana Komínková (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Problematika optimalizace složitých soustav za použití algoritmů umělé inteligence, je relativně nový vědní obor a má mnohé způsoby využití v technické praxi. Vhodné algoritmy na řešení podobných úloh jsou třeba genetický algoritmus, diferenciální evoluce, algoritmus HC12, metoda nelder-mead, fuzzy logika a gramatická evoluce. Kompletní řešení je prezentováno na vybraných příkladech od matematických soustav nelineárních systémů, až po praktické úlohy spolu s návrhem antén a stabilizace deterministického chaosu. Práce si klade za cíl navržení jednotlivých postupů využití algoritmů umělé inteligence při vícekriteriální optimalizaci. K dosažení optimálních výsledků slouží navržené softwarové řešení na základě multi-platformové aplikace v rámci Matlab a Java rozhraní. Softwarové řešení spojuje všechny algoritmy do ucelené aplikace a dále rozšiřuje možnosti uplatnění výsledků na reálných soustavách a v technické praxi.
|
|
|
Řešení spojitých systémů evolučními výpočetními technikami
Lang, Stanislav ; Šeda, Miloš (oponent) ; Olehla, Miroslav (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Práce je věnována problematice řešení spojitých systémů evolučními výpočetními technikami. Evoluční výpočetní techniky spadají do oblasti studia softcomputingu, jedná se o pokročilé optimalizační metaheuristiky, které se s postupným růstem výpočetního výkonu počítačů stávají stále více používanými metodami řešení složitých optimalizačních problémů. Řešení spojitých systémů, potažmo syntéza spojitých regulačních obvodů, je jednou z oblastí, kde tyto pokročilé algoritmy nalézají své uplatnění. Při řešení spojitých systémů se zaměříme na problematiku regulace. Evoluční výpočetní techniky se pak mohou stát nástrojem nejen pro optimalizaci parametrů regulátoru, ale i pro návrh jeho struktury. Pro optimalizaci parametrů regulátoru lze využít mnoho různých algoritmů (genetický algoritmus, diferenciální evoluce, atd.), pro návrh struktury se setkáváme běžně s využitím tzv. gramatické evoluce. Nasazení gramatické evoluce však není nutné, pokud je využito vhodného kódování, jak je navrženo v předložené práci. Práce prezentuje metodu návrhu struktury a parametrů obecného lineárního regulátoru s využitím genetického algoritmu. V rámci polynomiální teorie řízení se též setkáme s označením polynomiální regulátor. Způsob kódování popisu obecného lineárního regulátoru do genetického řetězce je stěžejní, určuje množinu algoritmů použitelných pro optimalizaci a ovlivňuje efektivitu výpočtů. Popsané kódování, efektivní implementace EVT, včetně multikriteriální optimalizace je stěžejním přínosem této práce.
|
|
|
Řešení spojitých systémů evolučními výpočetními technikami
Lang, Stanislav ; Šeda, Miloš (oponent) ; Olehla, Miroslav (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Práce je věnována problematice řešení spojitých systémů evolučními výpočetními technikami. Evoluční výpočetní techniky spadají do oblasti studia softcomputingu, jedná se o pokročilé optimalizační metaheuristiky, které se s postupným růstem výpočetního výkonu počítačů stávají stále více používanými metodami řešení složitých optimalizačních problémů. Řešení spojitých systémů, potažmo syntéza spojitých regulačních obvodů, je jednou z oblastí, kde tyto pokročilé algoritmy nalézají své uplatnění. Při řešení spojitých systémů se zaměříme na problematiku regulace. Evoluční výpočetní techniky se pak mohou stát nástrojem nejen pro optimalizaci parametrů regulátoru, ale i pro návrh jeho struktury. Pro optimalizaci parametrů regulátoru lze využít mnoho různých algoritmů (genetický algoritmus, diferenciální evoluce, atd.), pro návrh struktury se setkáváme běžně s využitím tzv. gramatické evoluce. Nasazení gramatické evoluce však není nutné, pokud je využito vhodného kódování, jak je navrženo v předložené práci. Práce prezentuje metodu návrhu struktury a parametrů obecného lineárního regulátoru s využitím genetického algoritmu. V rámci polynomiální teorie řízení se též setkáme s označením polynomiální regulátor. Způsob kódování popisu obecného lineárního regulátoru do genetického řetězce je stěžejní, určuje množinu algoritmů použitelných pro optimalizaci a ovlivňuje efektivitu výpočtů. Popsané kódování, efektivní implementace EVT, včetně multikriteriální optimalizace je stěžejním přínosem této práce.
|
|
|
Nelineární řízení komplexních soustav s využitím evolučních přístupů
Minář, Petr ; Ošmera, Pavel (oponent) ; Oplatková,, Zuzana Komínková (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Problematika optimalizace složitých soustav za použití algoritmů umělé inteligence, je relativně nový vědní obor a má mnohé způsoby využití v technické praxi. Vhodné algoritmy na řešení podobných úloh jsou třeba genetický algoritmus, diferenciální evoluce, algoritmus HC12, metoda nelder-mead, fuzzy logika a gramatická evoluce. Kompletní řešení je prezentováno na vybraných příkladech od matematických soustav nelineárních systémů, až po praktické úlohy spolu s návrhem antén a stabilizace deterministického chaosu. Práce si klade za cíl navržení jednotlivých postupů využití algoritmů umělé inteligence při vícekriteriální optimalizaci. K dosažení optimálních výsledků slouží navržené softwarové řešení na základě multi-platformové aplikace v rámci Matlab a Java rozhraní. Softwarové řešení spojuje všechny algoritmy do ucelené aplikace a dále rozšiřuje možnosti uplatnění výsledků na reálných soustavách a v technické praxi.
|
|
|
Nelineární řízení komplexních soustav s využitím evolučních přístupů
Minář, Petr ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
Problematika optimalizace složitých soustav za použití algoritmů umělé inteligence, je relativně nový vědní obor a má mnohé způsoby využití v technické praxi. Vhodné algoritmy na řešení podobných úloh jsou třeba genetický algoritmus, diferenciální evoluce, algoritmus HC12, metoda nelder-mead, fuzzy logika a gramatická evoluce. Kompletní řešení je prezentováno na vybraných příkladech od matematických soustav nelineárních systémů, až po praktické úlohy spolu s návrhem antén a stabilizace deterministického chaosu. Práce si klade za cíl navržení jednotlivých postupů využití algoritmů umělé inteligence při vícekriteriální optimalizaci. K dosažení optimálních výsledků slouží navržené softwarové řešení na základě multi-platformové aplikace v rámci Matlab a Java rozhraní. Softwarové řešení spojuje všechny algoritmy do ucelené aplikace a dále rozšiřuje možnosti uplatnění výsledků na reálných soustavách a v technické praxi.
|
host ::
RSS.