|
|
Evoluční algoritmy
Haupt, Daniel ; Polách, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
První část práce je teoretická a zabývá se optimalizací a evolučními algoritmy, které jsou používány k řešení složitých optimalizačních problémů. Konkrétně jsou popsány algoritmy diferenciální evoluce, genetický algoritmus, simulované žíhání a deterministický neevoluční algoritmus zakázané prohledávání. Dále je diskutována problematika testování optimalizačních algoritmů pomocí tzv. galerii testovacích funkcí a testování pomocí srovnání výsledků algoritmů při řešení problému obchodního cestujícího. Ve druhé části práce jsou všechny uvedené algoritmy testovány na 11 testovacích funkcích a na třech modelech rozmístění měst v problému obchodního cestujícího. Nejprve jsou algoritmy srovnávány s možností neomezeného přístupu k účelové funkci a dále s omezenou možností přístupu k účelové funkci. Veškerá data jsou statisticky a graficky zpracována. Jednotlivé algoritmy jsou seřazeny dle úspěšnosti.
|
|
|
Zjišťování topologie bezdrátové senzorové sítě genetickými algoritmy
Dalecký, Štěpán ; Samek, Jan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout genetický algoritmus, který bude schopen určit polohu senzorů bezdrátové senzorové sítě na základě síly signálu mezi jednotlivými senzory. Nejprve se práce zabývá teorií genetických algoritmů a okrajově popisem bezdrátové senzorové sítě. Následně je na základě této teorie navržen genetický algoritmus, který slouží k zjištění topologie bezdrátové senzorové sítě. Práce také popisuje důležité rysy implementace tohoto algoritmu. Závěrem jsou zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
|
Genetické algoritmy a rozvrhování
Škrabal, Ondřej ; Popela, Pavel (oponent) ; Roupec, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem rozvrhování výroby pro vstřikolisovnu plastových výrobků v konkrétním provozu. Řešení je založené na heuristických algoritmech, programovacích jazycích C+ + a C#, je postaveno na platformě .NET a LINQ do XML. Přináší srovnání základních heuristických metod s Genetickými algoritmy aplikovaných na problém v dané výrobě. Všechny metody a jejich výsledky jsou porovnány vzhledem k ručně sestaveným plánům.
|
|
|
Úloha obchodního cestujícího
Kolář, Adam ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout prostředí testující problém obchodního cestujícího a porovnat efektivitu jednotlivých přístupů k řešení. V první části jsou diskutovány možnosti genetických algoritmů v závislosti na nastavení křížení, mutací a velikosti populace. V druhé části jsou na stejný problém použity dva druhy neuronových sítí. Za zástupce samoučící varianty byla zvolena Kohonenova neuronová síť. Hopfieldova neuronová síť reprezentuje metodu minimalizace energetické funkce s pevným nastavením koeficientů. U obou neuronových sítí byly popsány možné výhody a nevýhody aplikace. V závěru byly všechny zjištěné poznatky interpretovány ve společném kontextu.
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Evoluční optimalizace analogových obvodů
Mihulka, Tomáš ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro optimalizaci vybraných analogových obvodů pomocí evoluce s různými fitness funkcemi. Taktéž na tomto systému provádět sadu experimentů a na jejich základě vyhodnotit možnosti evoluční optimalizace analogových obvodů. Prerekvizitou k tomuto cíli bylo nastudování a vybrání určitých typů analogových obvodů a evolučních algoritmů. Pro účely této práce byly z analogových obvodů vybrány zesilovače a oscilátory. Jako zástupci evolučních algoritmů byli zvoleni genetický algoritmy a evoluční strategie.
|
|
|
Diagnostika stavu stroje/strojních součástí pomoci fuzzy množin
Horák, Roman ; Zuth, Daniel (oponent) ; Marada, Tomáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá využitím fuzzy logiky v oblasti technické diagnostiky. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části je popsána technická diagnostika, fuzzy logika a genetický algoritmus. Na teoretickou část navazuje část praktická, ve které je fuzzy logika odzkoušena na Iris datasetu a následně jsou nabyté znalosti aplikovány na technický dataset vyhodnocující poruchové stavy stroje. Na závěru kapitol obou datasetů jsou shrnuty a zhodnoceny výsledky. Poslední kapitola praktické části je věnována popisu vytvořených skriptů v softwaru Matlab 2022b. Součástí práce jsou přílohy, ve kterých jsou uloženy vytvořené FIS modely a napsané skripty.
|
|
|
Moderní evoluční algoritmy pro hledání oblastí s vysokou fitness
Káldy, Martin ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Evoluční algoritmy jsou optimizační techniky inspirované vývojem biologických druhů v přírodě. Používají konceptuálně jednoduchý proces střídající dvě fáze, a to reprodukci a výběr na základě fitness, a iterativně tak vyvíjejí stále lepší řešení. Evolučním algoritmům je věnováno dost pozornosti díky jejich schopnosti řešit i velmi komplikované optimizační problémy, na kterých jiné optimalizační metody mohou selhat kvůli existenci mnoha lokálních optim. Různých typů evolučních algoritmů byla navrhnuta celá šíře. V této diplomové práci se budeme věnovat skupině algoritmů "EDA" (z anglického Estimation of Distribution Algorithms), tedy algoritmy odhadující pravděpodobnostní rozdělení. Ve fázi vytváření nové generace EDA odhadne z vybrané rodičovské populace pravděpodobnostní rozložení a novou generaci generuje na základě tohoto rozdělení. V této práci naimplementujeme a použijeme několik existujících EDA tak, aby pracovaly v dohodnutém specifickém prostředí, které lze zhruba charakterizovat jako stromovité struktury obsahující jak diskrétní, tak spojité veličiny. Navíc také pro jedince zavádíme další omezení ve formě lineárních nerovnic. Implementovaná aplikace je navržená pro komunikaci přes dohodnutá rozhraní, od nějž získává informace o modelu a o ukládání řešení do databáze. Do databáze se pak všem...
|
|
|
Paralelní genetický algoritmus
Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.
|
|
|
Evoluční optimalizace analogových obvodů
Mihulka, Tomáš ; Zachariášová, Marcela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro optimalizaci vybraných analogových obvodů pomocí evoluce s různými fitness funkcemi. Taktéž na tomto systému provádět sadu experimentů a na jejich základě vyhodnotit možnosti evoluční optimalizace analogových obvodů. Prerekvizitou k tomuto cíli bylo nastudování a vybrání určitých typů analogových obvodů a evolučních algoritmů. Pro účely této práce byly z analogových obvodů vybrány zesilovače a oscilátory. Jako zástupci evolučních algoritmů byli zvoleni genetický algoritmy a evoluční strategie.
|
host ::
RSS.