|
|
Difůzní evoluční algoritmus
Mészáros, István ; Pospíchal, Petr (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
V dnešní době se objevují nové trendy v oblasti umělé inteligence. Metody známé jako evoluční algoritmy jsou jedny z nich. Tyto algoritmy nám umožňují optimalizovat a navrhovať systémy pomocí počítačů. Jedna z variant evolučních algoritmů je difůzní evoluční algoritmus. Tento typ algoritmu může probíhat paralelně a přináší přitom mnoho pozitivních vlastností. Otázkou je, při jakých podmínkách lze efektivně používat difůzní variantu evolučních algoritmů. Je možné jejich používání při plánování systémů nebo optimalizaci některých problémů? Proč jsou výhodnější než ostatní typy evolučních algoritmů? Tato práce se snaží odpovědět na tyto otázky a podrobně vysvětlit fungování těchto algoritmů.
|
|
|
Symbolická regrese a koevoluce
Drahošová, Michaela ; Žaloudek, Luděk (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Symbolická regrese je úloha identifikace matematického popisu skryté závislosti experimentálně získaných dat. Symbolická regrese je úzce spjata se základními úlohami strojového učení. Tato práce se zabývá symbolickou regresí a jejím řešením založeném na principu genetického programování a koevoluce. Genetické programování je evolucí inspirovaná metoda strojového učení, která automaticky generuje celé programy v určitém programovacím jazyce. Koevoluce fitness prediktorů je optimalizační metoda modelování fitness, která snižuje náročnost a frekvenci výpočtu fitness. Tato práce se zabývá návrhem a implementací řešení symbolické regrese s užitím koevoluce fitness prediktorů a srovnáním s řešením bez užití koevoluce. Experimenty byly provedeny s použitím kartézského genetického programování.
|
|
|
Inteligentní webový plánovač práce
Kmeť, Miroslav ; Vrábel, Lukáš (oponent) ; Čermák, Martin (vedoucí práce)
V této práci jsou popsány základní princípy využití evolučních algoritmů. Práce se zabýva použitím evolučních algoritmů při tvorbě informačního systému umožňujícího rozkládání zadávané práce mezi skupinu zaměstnanců. K řešení tohoto problému využívá hlavně genetické algoritmy, jenž představují inteligentní stochastické optimalizační techniky založené na mechanizmu přirozeného výběru a genetiky. Každé řešení reprezentuje jedince v populaci a k procesu křížení jsou vybírány pouze nejpřizpůsobenější jedinci.
|
|
|
Evoluční návrh hašovacích funkcí pomocí gramatické evoluce
Freiberg, Adam ; Bidlo, Michal (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Gramatická evoluce umožňuje automatizovaně vytvářet řešení různorodých problémů a to v libovolném programovacím jazyce. Právě tyto vlastnosti jsou v této práci využity k experimentálnímu vytváření nových hašovacích funkcí, jejichž hlavním zaměřením je hašování síťových toků. Takto vytvořené funkce jsou následně porovnány s již existujícími hašovacími funkcemi, vytvořenými experty v této oblasti.
|
|
| |
|
|
Užití genetického programování v návrhu digitálních obvodů
Hejtmánek, Michal ; Bidlo, Michal (oponent) ; Gajda, Zbyšek (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo nastudování evolučních algoritmů a jejich využití pro návrh digitálních obvodů. Především jsem se zaměřil na genetické programování a jeho rozdílný způsob zacházení se stavebními bloky ve srovnání s genetickým algoritmem. Na základě těchto dvou přístupů jsem vytvořil a odzkoušel hybridní metodu návrhu obvodů. Tato metoda využívá šíření schemat podle genetického algoritmu pro problémy řešené genetickým programováním. U složitějších obvodů dosahuje vyšší úspěšnosti návrhu i rychlejší konvergence k řešení než obecný algoritmus genetického programování.
|
|
|
Boosting a evoluční algoritmy
Mrnuštík, Michal ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce představuje kombinaci AdaBoostu a evolučního algoritmu. Evoluční algoritmus je použit pro hledání lineární kombinace Haarových příznaků. Z té je vytvořen slabý klasifikátor pro AdaBoost. Jsou zde popsány základy klasifikace, Haarovy příznaky a Adaboost. Uvedeny jsou také základní informace o evolučních algoritmech. Dále obsahuje teoretický popis spojení AdaBoostu a evolučního algoritmu, doplněný o některé implementační detaily. Implementace je testována na obrazových datech jako součást systému pro detekci obličeje. Výsledky jsou porovnány se samostatnými Haarovými příznaky.
|
|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Nástroj pro statistické vyhodnocení koevolučních algoritmů
Urban, Daniel ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se nachází teoretický základ, který nás seznámí s evolučními algoritmy, genetickým programováním, koevolučními algoritmy a metodami pro jejich statistické vyhodnocení. Dále se tato práce zabývá návrhem a implementací nástroje s grafickým uživatelským rozhraním, který umožňuje analýzu koevolučního algoritmu pro různá nastavení parametrů a jeho statistické vyhodnocení. Funkčnost implementovaného nástroje byla testována na datech získaných z externího programu umožňujícího evoluční návrh obrazových filtrů s využitím koevoluce prediktorů fitness. Výsledné grafy a statistiky umožňují jednoduché porovnávání průběhů a výsledků jednotlivých běhů programu.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.