|
| |
|
|
Aplikace na podporu výuky dynamického programování
Nereča, Tomáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Webová aplikácia, ktorá je výsledkom tejto práce, sa zaoberá technikou návrhu algoritmov s názvom dynamické programovanie. Aplikácia na konkrétnych príkladoch poukazuje na jej princípy a výhody. Pri každom príklade je konkrétny algoritmus teoreticky vysvetlený a jeho priebeh je znázornený pomocou dynamicky vypĺňanej tabuľky. Okrem toho aplikácia porovnáva efektivitu riešenia technikou dynamického programovania s jednoduchým rekurzívnym riešením pomocou grafov a tabuľky.
|
|
|
Optimalizátor rozvrhu zkoušek na FIT
Paulík, Miroslav ; Burget, Radek (oponent) ; Kolář, Dušan (vedoucí práce)
Tématem této práce je automatizovaná tvorba rozvrhu zkoušek pro Fakultu informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Je zde popsán seznam požadavků (omezení), na které je nutné brát při návrhu rozvrhu ohled. Tyto omezení jsou dále klasifikována podle míry vlivu na kvalitu rozvrhu na nutné a volitelné. Problém plánování zkoušek je zde dekomponován na dílčí podproblémy a dále řešen pomocí Contraint logic programming. Výsledkem je množina řešení splňující všechna nutná omezení. Z nich je nakonec vybráno takové suboptimální řešení, které nejméně porušuje zbývající škálovatelná omezení.
|
|
|
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.
|
|
|
Automatizace verifikace pomocí neuronových sítí
Fajčík, Martin ; Husár, Adam (oponent) ; Zachariášová, Marcela (vedoucí práce)
Úlohou tejto práce je analýza a riešenie optimalizačných problémov vychádzajúcich z automatizácie funkčnej verifikácie hardvéru pomocou umelých neurónových sietí. Verifikácia ľubovoľného integrovaného obvodu (Design Under Verification, DUV) pomocou techniky verifikácie riadenej pokrytím (Coverage-Driven Verification) a metodiky UVM (Universal Verification Methodology) prebieha tak, že do DUV sú zasielané vstupné stimuly, pri ktorých verifikačné prostredie monitoruje percentuálne pokrytie DUV pomocou predom určenej špecifikácie sledovaných vlastností. Pokrytím v tomto kontexte myslíme merateľnú vlastnosť DUV, ako napríklad počet overených aritmetických operácií, či počet aktivovaných riadkov kódu. Na základe dosiahnutej veľkosti pokrytia a stanovenej špecifikácie je možné prehlásiť DUV za zverifikovaný. Súčasným trendom v automatizácii funkčnej verifikácie hardvéru je pseudonáhodné generovanie vstupných stimulov s obmedzeniami (constraints) pomocou techniky constrained-random stimulus generation. V tejto práci sa preto zaoberáme ovládaním pseudonáhodného generátoru stimulov (PNG), pričom obmedzenia pre generátor sú ovládané externým prostriedkom a to konkrétne neurónovou sieťou. Využívame tak vlastnosti neurónových sietí pre riešenie optimalizačných problémov vhodné pre prehľadávanie stavového priestoru pokrytia DUV. Riešenými optimalizačnými problémami sú priebežná úprava obmedzení PNG takým spôsobom, aby došlo k čo najrýchlejšiemu zverifikovaniu DUV a hľadanie najmenšej množiny stimulov takej, že táto množina zverifikuje DUV. Kvalitatívne vlastnosti navrhnutých riešení sú overené na 32-bitových aplikačne špecifických procesoroch (ASIPs) s názvom Codasip uRISC a Codix Cobalt.
|
|
|
Odstraňování artefaktů JPEG komprese obrazových dat
Lopata, Jan ; Kučera, Václav (vedoucí práce) ; Šroubek, Filip (oponent)
Tato práce se zabývá odstraňováním obrazových artefaktů typických pro JPEG kompresi. Nejprve jsme popsali matematickou formulaci formátu JPEG a pro- blému odstraňování obrazových artefaktů. Poté jsme tento problém přeformu- lovali na optimalizační problém, kde minimalizovaná funkce je získána pomocí Bayesovy věty a komplexních waveletů. Popsali jsme proximální operátory a al- goritmy a aplikovali je na minimalizaci daného funkcionálu. Finální algoritmus jsme implementovali v MATLABu a testovali na několika testovacích problémech. 1
|
|
| |
|
|
Aplikace na podporu výuky dynamického programování
Nereča, Tomáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Webová aplikácia, ktorá je výsledkom tejto práce, sa zaoberá technikou návrhu algoritmov s názvom dynamické programovanie. Aplikácia na konkrétnych príkladoch poukazuje na jej princípy a výhody. Pri každom príklade je konkrétny algoritmus teoreticky vysvetlený a jeho priebeh je znázornený pomocou dynamicky vypĺňanej tabuľky. Okrem toho aplikácia porovnáva efektivitu riešenia technikou dynamického programovania s jednoduchým rekurzívnym riešením pomocou grafov a tabuľky.
|
|
| |
|
|
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.
|
host ::
RSS.