SANTARIUS, P. Evoluční algoritmy pro odhad parametrů modelů nelineární regrese [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Předložená práce pojednává o využití evolučních algoritmů pro nelineární regresi, konkrétně v aplikaci prokládání časových průběhů v ultrazvukové perfuzní analýze. Práce má logickou strukturu, je psána anglicky a rozsahově má zhruba 60 stran. Teoretická část práce provádí základní přehled metod pro nelineární regresní analýzu. Hlavní záběr je na evoluční algoritmy. Kapitolu 2, ve které jsou popsány dále používané přístupy považuji za relativně zdařilou. Ocenil bych však více rešeršní práce v kontextu uvažované úlohy. Teoretické kapitoly 4 a 5, které se věnují ultrazvukové perfuzní analýze jsou dle mého pohledu relativně strohé, ale informace důležité pro další práci zde jsou uvedeny. Praktická část práce byla zaměřena na implementaci evolučních algoritmů v prostředí Python a následná analýza dvou datových sad. Z mého pohledu se student daného problému zhostil dobře – pro načítání a práci s daty vytvořil uživatelské funkce, v práci dále testuje pět perfuzních modelů a šest metaheuristických algoritmů. Kladně oceňuji diskuzi nastavení dílčích parametrů u jednotlivých algoritmů, ale v práci postrádám např. realizaci jiné ukončovací podmínky než maximálního počtu iterací. Závěry stanovené studentem považuji za správné. Po formální stránce je práce v pořádku. Vytýkám občasné překlepy a nedefinování některých zkratek. V práci je citováno celkem 23 zdrojů, toto číslo mohlo být mírně vyšší. Aktivita studenta během semestru byla v pořádku, postup práce konzultoval a na konzultace, které byly většinově online, přicházel připraven. Na práci kladně hodnotím realizaci algoritmů v podobě samostatných funkcí, které budou mít další využití. V určitých částech mohla ale práce jít více do hloubky. Celkově práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou dobře (C - 78 bodů).
Předložená diplomová práce se zabývá tématem regresní analýzy pomocí heuristických evolučních algoritmů s využitím v oblasti ultrazvukového perfúzního zobrazování. V úvodní části práce se student věnuje obecným principům a teorii regresní analýzy a základům evolučních algoritmů. Jsou prezentovány teoretické principy genetických algoritmů, algoritmu diferenciální evoluce a některých reprezentantů rojových evolučních algoritmů. Dále student popisuje základní modely používané v perfúzní analýze. Teoretická část práce končí až na 50 stránce z celkových 78 stránek, včetně příloh. V praktické části potom student popisuje implementaci vybraných modelů a evolučních algoritmů v programovacím jazyku Python. V další části student prezentuje výstupy implementovaných algoritmů. Kapitola 5.6. ukazuje výstupy predikce modelů pro jednotlivé evoluční algoritmy. Zde bych ocenil bližší diskusi k uvedeným grafům. Rozsáhlejší statistické vyhodnocení je uvedeno až v další podkapitole. Ocenil bych, kdyby student uvedl i průběhy účelových funkcí při běhu jednotlivých algoritmů. Po formální stránce je práce na průměrné úrovni. Práce je psaná anglicky. Text je srozumitelný a dobře strukturovaný. Místy se však vyskytují překlepy. Vytýkám i kvalitu některých obrázků, které obsahují JPEG artefakt nebo mají nízké rozlišení. Nelíbí se mi prezentace tabulek formou obrázků, což zhoršuje celkový dojem z práce. Rovněž není vhodné prezentovat pseudo-kódy formou obrázků vykopírovaných z jiné publikace. Závěrem však konstatuji, že z práce je poznat, že si student nastudoval potřebnou odbornou problematiku a získané znalosti využil k vytvoření požadovaného inženýrského díla. Zadání diplomové práce dle mého názoru splnil v plném rozsahu. Hodnocení: B/82b.
eVSKP id 150882