but.committee		cs
but.defence		cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Zbořil, František	cs
dc.contributor.author	Winklerová, Zdenka	cs
dc.contributor.referee	Šaloun, Petr	cs
dc.contributor.referee	Škrinárová,, Jarmila	cs
dc.date.accessioned	2019-04-03T22:59:01Z
dc.date.available	2019-04-03T22:59:01Z
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Záměrem disertační práce je aplikovaný výzkum skupinové ( kolektivní ) inteligence . K prokázání použitelnosti inteligence skupiny je zkoumán algoritmus na bázi roje částic ( Particle Swarm Optimization PSO ), v němž je problém inteligence skupiny převeden na matematickou optimalizaci, kdy roj částic ( particle swarm ) hledá globální optimum ve vymezeném prostoru problému a prohledávání je řízeno podle předem nadefinované účelové funkce ( objective function ), která zastupuje řešený problém. Byla navržena a experimentálně ověřena strategie prohledávání, v níž částice průběžně přizpůsobují své chování charakteristikám prostoru řešeného problému, a bylo experimentálně zjištěno, jak se vliv řídící účelové funkce zastupující řešený problém projevuje v chování částic. Výsledky experimentování s navrženou strategií prohledávání byly porovnány s výsledky experimentů s referenční verzí algoritmu PSO . Experimenty ukázaly, že klasické prohledávání, kde jedinou podmínkou je stabilní trajektorie, po níž se částice pohybuje v prostoru řešeného problému, a kde je ve výsledku eliminován vliv řídící účelové funkce, může selhat a že dynamická stabilita trajektorií částic sama o sobě není ukazatelem prohledávacích schopností algoritmu ani konvergence algoritmu ke správnému, globálnímu řešení. Byl navržen způsob prohledávání prostoru řešeného problému, v němž algoritmus PSO reguluje stabilitu algoritmu průběžným přizpůsobováním chování částic charakteristikám prostoru problému. Navržený algoritmus usměrňoval vývoj prohledávání prostoru problému tak, že vzrostla pravděpodobnost úspěšnosti řešení.	cs
dc.description.abstract	The intention of the dissertation is the applied research of the collective ( group ) ( swarm ) intelligence . To demonstrate the applicability of the collective intelligence, the Particle Swarm Optimization ( PSO ) algorithm has been studied in which the problem of the collective intelligence is transferred to mathematical optimization in which the particle swarm searches for a global optimum within the defined problem space, and the searching is controlled according to the pre-defined objective function which represents the solved problem. A new search strategy has been designed and experimentally tested in which the particles continuously adjust their behaviour according to the characteristics of the problem space, and it has been experimentally discovered how the impact of the objective function representing a solved problem manifests itself in the behaviour of the particles. The results of the experiments with the proposed search strategy have been compared to the results of the experiments with the reference version of the PSO algorithm. Experiments have shown that the classical reference solution, where the only condition is a stable trajectory along which the particle moves in the problem space, and where the influence of a control objective function is ultimately eliminated, may fail, and that the dynamic stability of the trajectory of the particle itself is not an indicator of the searching ability nor the convergence of the algorithm to the true global solution of the solved problem. A search strategy solution has been proposed in which the PSO algorithm regulates its stability by continuous adjustment of the particles behaviour to the characteristics of the problem space. The proposed algorithm influenced the evolution of the searching of the problem space, so that the probability of the successful problem solution increased.	en
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	WINKLEROVÁ, Z. Inteligence skupiny [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	99824	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/63276
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Kolektivní inteligence	cs
dc.subject	inteligence skupiny	cs
dc.subject	rojová inteligence	cs
dc.subject	optimalizace rojem částic	cs
dc.subject	Collective intelligence	en
dc.subject	group intelligence	en
dc.subject	swarm intelligence	en
dc.subject	particle swarm optimization.	en
dc.title	Inteligence skupiny	cs
dc.title.alternative	Swarm Intelligence	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2015-12-04	cs
dcterms.modified	2020-05-10-17:46:43	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	99824	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.22 23:18:40	en
sync.item.modts	2021.11.22 22:07:29	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Inteligence skupiny

Files

Original bundle

Collections