|
|
Evoluční návrh s využitím přepisovacích systémů
Hýsek, Jiří ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na problematiku evolučního návrhu, věnuje se zejména problému zakódování kandidátního řešení. Běžně používané techniky evolučního návrhu pracují s kódováním kandidátního řešení, které není vhodné pro návrh rozsáhlých struktur. Práce se zabývá možným řešením popisovaného problému, tedy netriviálním převodem fenotypu na genotyp -- developmentem. Tuto techniku demonstrujeme na evolučním návrhu posloupnosti přepisovacích pravidel, která umožňující konstrukci libovolně velkých řadicích sítí.
|
|
|
Návrh řadicích sítí pomocí koevolučního CGP
Fábry, Marko ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem řadicích sítí pomocí kartézskeho genetického programovaní s využitím koevoluce. Řadicí sítě jsou abstraktní modely schopné seřadit posloupnost čísel. Výhodou řadicích sítí je snadná implementovatelnost do hardware, ale jejich návrh je velmi složitý. Jednou z nekonvečních a efektivních možností jak navrhovat řadicí sítě je pomocí kartézskeho genetického programování (CGP). CGP je algoritmus patřící do skupiny evolučních algoritmů inspirovaných Darwinovou evoluční teorii. Efektivitu CGP algoritmu je možno zvýšit použitím koevoluce. Koevoluce je přístup, který pracuje s více populacemi, které se vzájemně ovlivňují a neustále vyvíjejí, čímž zabraňují uváznutí prohledávání v lokálním optimu. V práci je ukázané, že pomocou koevolúcie je možné dosiahnuť takmer dvojnásobné urýchlenie v porovnaní s evolučným návrhom.
|
|
|
Návrh řadicích sítí pomocí koevolučního CGP
Fábry, Marko ; Hrbáček, Radek (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem řadicích sítí pomocí kartézskeho genetického programovaní s využitím koevoluce. Řadicí sítě jsou abstraktní modely schopné seřadit posloupnost čísel. Výhodou řadicích sítí je snadná implementovatelnost do hardware, ale jejich návrh je velmi složitý. Jednou z nekonvečních a efektivních možností jak navrhovat řadicí sítě je pomocí kartézskeho genetického programování (CGP). CGP je algoritmus patřící do skupiny evolučních algoritmů inspirovaných Darwinovou evoluční teorii. Efektivitu CGP algoritmu je možno zvýšit použitím koevoluce. Koevoluce je přístup, který pracuje s více populacemi, které se vzájemně ovlivňují a neustále vyvíjejí, čímž zabraňují uváznutí prohledávání v lokálním optimu. V práci je ukázané, že pomocou koevolúcie je možné dosiahnuť takmer dvojnásobné urýchlenie v porovnaní s evolučným návrhom.
|
|
|
Evoluční návrh s využitím přepisovacích systémů
Hýsek, Jiří ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na problematiku evolučního návrhu, věnuje se zejména problému zakódování kandidátního řešení. Běžně používané techniky evolučního návrhu pracují s kódováním kandidátního řešení, které není vhodné pro návrh rozsáhlých struktur. Práce se zabývá možným řešením popisovaného problému, tedy netriviálním převodem fenotypu na genotyp -- developmentem. Tuto techniku demonstrujeme na evolučním návrhu posloupnosti přepisovacích pravidel, která umožňující konstrukci libovolně velkých řadicích sítí.
|
host ::
RSS.