BROMNIK, P. Využití operátoru křížení v kartézském genetickém programování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.

Posudky

Posudek vedoucího

Hurta, Martin

Student ve své práci splnil zadání a provedl návrh nových zajímavých metod operátoru křížení pro kartézské genetické programování. Student metody experimentálně vyhodnotil na sbírce vhodně zvolených úloh z oblasti symbolické regrese a porovnal s výsledky dosaženými pomocí standardního algoritmu bez křížení. Vzhledem k obtížnosti zadání a nadprůměrné aktivitě studenta v průběhu práce navrhuji souhrnné hodnocení stupněm B – velmi dobře .

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Informace k zadání Cílem práce bylo nastudovat problematiku použití operátoru křížení v rámci kartézského genetického programování, navrhnout alespoň dvě nové metody implementující křížení a provést jejich experimentální vyhodnocení a srovnání s existujícím přístupem. Toto zadání hodnotím jako mírně obtížnější, jelikož vyžaduje nastudování kartézského genetického programování včetně řady článků prezentujících jednotlivé metody křížení a provedení výpočetně náročných experimentů včetně jejich statistického vyhodnocení.
Práce s literaturou Student aktivně hledal patřičné zdroje, které vhodně využil.
Aktivita během řešení, konzultace, komunikace Student pracoval aktivně v průběhu celého času řešení práce a samostatně navrhoval vlastní způsoby řešení zadání. Na konzultace chodil pravidelně a řádně připraven.
Aktivita při dokončování Student na tématu práce pracoval průběžně. Text byl průběžně několikrát konzultován, a to včetně finální verze. Mé připomínky byly řádně zapracovány.
Publikační činnost, ocenění Publikační činnost není známa.
Navrhovaná známka
B
Body
80

Posudek oponenta

Sekanina, Lukáš

Získané výsledky jsou průměrně dobré, což bylo patrně očekáváno. Vzhledem k průměrně obtížnému zadání a průměrně dobře zpracované technické zprávě navrhuji hodnocení stupněm dobře - C. 

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Náročnost zadání Jedná se o průměrně obtížné zadání vycházející ze stávající literatury o genetických operátorech pro genetické programování. Toto téma je rovněž studované na FIT. Prezentovaný přístup k řešení je založen na experimentálním návrhu dvou algoritmů křížení pro kartézské genetické programování (CGP), které jsou následně ohodnoceny na pěti testovacích úlohách z oblasti symbolické regrese. Výsledky jsou porovnány se standardní verzí CGP, která využívá pouze mutaci.
Rozsah splnění požadavků zadání Zadání bylo splněno v celém rozsahu.
Rozsah technické zprávy Technická zpráva je na dolní hranici obvyklého rozsahu.
Prezentační úroveň technické zprávy 75 Text práce je vhodně strukturován, kapitoly na sebe přiměřeně navazují. V kapitole 2.4 postrádám definici fitness funkce. Není zřejmé, podle jakého zdroje byla zpracována kapitola 2.5 o CGP, které je definováno (netradičně) jen pro jednu výstupní hodnotu. Dále bych očekával detailnější popis stávajících operátorů, nejlépe pomocí pseudokódu. Navržené operátory jsou popsány pouze slovně a ilustrovány pomocí obrázku, lépe by opět posloužil pseudokód. Uvítal bych podrobnější informaci o konstrukci a významu grafů 5.1 a následujících. Dále by bylo vhodné srovnat naměřené výsledky s jinou implementací CGP. Získané výsledky byly statisticky vyhodnoceny, jak je očekáváno u tohoto typu prací.
Formální úprava technické zprávy 70 Některé části textu jsou jazykově kostrbaté, viz úvodní odstavec práce, nebo „program je spouštěn zleva doprava“, či „je stochasticky menší než u CGP“. Jinak je práce zpracována na solidní úrovni.
Práce s literaturou 90 Citovaná literatura je vhodně zvolena a vesměs správně používána.
Realizační výstup 85 Realizačním výstupem je sada programů v Pythonu realizující popsané varianty CGP a jejich statistické vyhodnocení. Zdrojové kódy jsou označeny a přiměřeně komentovány. Nepochybuji, že prezentované výsledky byly pomocí nich získány. 
Využitelnost výsledků Jedná se o experimentální výzkumnou studii.
Navrhovaná známka
C
Body
75

Otázky

eVSKP id 154344