KLIMEŠ, L. Algoritmy stochastického programování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2010.
Diplomant více než splnil požadavky zadání diplomové práce. Vysoce oceňuji naprostou samostatnost autora při řešení úkolů diplomové práce. Práce je tématicky zaměřena na dekompoziční algoritmy stochastického programování, zejména na paralelní implementaci algoritmu progressive hedging. Jedná se o aktuální tématiku, která má široké aplikační možnosti v inženýrských oborech při řešení rozsáhlých optimalizačních úloh, jak autor prokázal v řešené úloze kontilití v kapitole 6, kde navazuje na aktuální výzkum probíhající na energetickém ústavu v týmu doc. Štětiny. Autor nejprve přehledně uvádí cíle práce v kapitole 1 a navazuje stručným přehledem zpracované látky v kapitole 2. V kapitole 3, kterou dále rozšiřují dodatky A, B a C prokazuje výbornou orientaci v problematice matematického programování, zejména s důrazem na vybrané algoritmy nelineárního programování a poznatky stochastického programování. Kapitola 4 je věnována progressive hedging algoritmu a autor prokazuje hluboký vhled do této algoritmicky i teoreticky náročné problematiky. V kapitole 5 autor prezentuje svoji původní implementaci algoritmu, kombinující využití jazyka C++, MPI a modelovací jazyk a založenou na objektově-orientovaném přístupu. Práci uzavírá dříve zmíněná reálná aplikace a závěr. Práce je psaná v angličtině, má výbornou grafickou úpravu, je srozumitelná a čtivá. Cenná je rovněž původní prezentace algoritmu na jednoduchém příkladě doplněná vizualizací a dalším rozborem. Autor se dále zapojil do projektů na odboru statistiky a optimalizace. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji jako vyjímečně kvalitní.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Vlastní přínos a originalita | A | ||
| Schopnost interpretovat dosažené vysledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | A | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | A |
Práce se zabývá využitím dekompozičního algoritmu progressive hedging při řešení úloh stochastického programování. Algoritmus je velmi dobře popsán nejen teoreticky, ale je i efektivně implementován. Oceňuji zařazení ilustračních příkladů, které umožňují dobré porozumění algoritmu. Díky aplikaci studovaného algoritmu na poměrně složitou inženýrskou optimalizační úlohu je výborně propojena teoretická i praktická část diplomové práce. Velkým kladem je i to, že je práce napsána v angličtině. Menším nedostatkem jsou překlepy a několik nesrovnalostí v matematické části práce. Celkově práci hodnotím stupněm A a doporučuji ji k obhajobě.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Vlastní přínos a originalita | A | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. vysledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | A | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | B | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A |
eVSKP id 26470