SLUKA, F. Algoritmy pro dopřední a zpětné plánování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2019.
Na základě doporučení vedoucího DP se student zaměřil především na problematiku rozvrhování výroby u úzkého místa. Diplomant aplikoval genetické algoritmy pro nalezení "optimálního řešení". Je navržena kriteriální funkce obsahující základní parametry a umožňující realizaci genetického algoritmu. Oceňuji kritický přístup při aplikaci a hodnocení rozmanitých algoritmů. Diplomová práce má charakter vědecké práce a je vhodné nepoužívat v textu vyjadřování v 1. osobě. Student problematiku DP rozpracoval důkladně a vypracoval SW podporu. Navrhuji známku výborně/A.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Vlastní přínos a originalita | B | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | C | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | B | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | B |
Diplomová práce pana bakaláře Filipa Sluky na téma „Algoritmy pro dopředné a zpětné plánování“ se zabývá problematikou plánování, optimalizací výroby a identifikací a redukcí úzkých míst výroby. Akademická práce je rozdělena do kapitol logicky, ty člení práci na teoretickou část a část s vlastním přínosem studenta. V teoretické části student provedl rešerši plánování výroby, zhodnotil metody pokročilého plánování výroby, mezi ně zařadil nevhodně MRP a MRP II. Tyto mezi pokročilé metody plánování nepatří. Dále se student v teoretické části práce zabýval rozvrhováním výroby, úzkými místy a kvalitně zpracoval část s algoritmy pro řešení optimalizačního problému. Pro řešení student analyzoval několik algoritmů: Prohledávací algoritmus, pomocí kterého je nalezeno optimální řešení, není vhodný z důvodu komplexnosti problému. Dále student analyzoval metodu nejbližšího souseda, řešení nebylo vyhovující. Pro implementaci řešení student použil genetického algoritmu, který vyhovoval z hlediska času nalezení odpovídajícího řešení. Na základě nabytých teoretických znalostí student vytvořil programové vybavení, které implementuje algoritmus schopný provést optimalizaci úzkého místa. Práce studenta s literaturou je úměrná rozsahu a komplexnosti diplomové práce. Student prokázal znalost nabytých teoretických informací a dokázal je využít. Diplomovou práci doporučuji 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 | B | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | C | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | B | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A |
eVSKP id 113167