Genetické algoritmy

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá genetickými algoritmami, ich terminológiou a využitím. Popisuje rôzne problémy, ktoré sa dajú pomocou genetických algoritmov riešiť. V práci sú taktiež predstavené rôzne algoritmy skupinovej inteligencie, pričom algoritmus svetlušiek slúži aj na porovnanie efektivity medzi ním a genetickým algoritmom. Hlavnou úlohou tejto práce je vykonať experimenty s tromi optimalizačnými úlohami, konkrétne sú to, problém obchodného cestujúceho, splniteľnosť logických formúl a hľadanie extrému funkcie.
This thesis deals with genetic algorithm, their terminology and use. It describes various problems that can be solved by using genetic algorithms. Different algorithms of swarm intelligence are also presented in this thesis, while firefly algorithm also serves to compare the efficiency between it and genetic algorithm. The main task of this thesis is to perform experiments with three optimization tasks, namely, travelling salesman problem, boolean satisfiability problem and searching for extreme in function.
Description
Citation
MASÁROVÁ, M. Genetické algoritmy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-13
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Čím si vysvětlujete, že při hledání optim funkcí fungoval algoritmus světlušek o tolik lépe, než genetické algotmy? Dokázala byste nějak určit úlohy, pro které jsou tyto (swarm) optimalizační metody vhodnější než jiné? Na str. 28 tvrdíte, že jistý parametr pro algoritmus světlušek se nastavuje na hodnoty mezi 0.01 a 100. Můžete jednak upřesnit, jak jste k těmto číslům došla (nechybí zde citace?) a upřesnit, jak tento parametr volit, pokud máme takto vymezený interval přes několik řádů?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO