ONDRUŠ, T. Návrh genetického algoritmu pro optimalizaci vybavení distribuční sítě vn [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.

Posudek vedoucího

Paar, Martin

Diplomová práce se zabývá analýzou nastavení parametrů genetických pro nejrychlejší nalezení řešení s nejvhodnějším rozložení dálkově ovládaných spínačů a recloserů v distribuční síti VN. V úvodní části se autor věnuje obecně teorii genetických algoritmů, jejich základních prvcích a možnými způsoby kódování řešení. Druhá část práce je zaměřena na analýzu nastavení algoritmu z pohledu pravděpodobnosti křížení a mutace a vlivu elitismu. Analýza je provedena pro populace od 8 do 64 jedinců a to jak s i bez použití elitismu při rozsahu pravděpodobnosti křížení od 0,5 do 1 a pravděpodobnosti mutace od 0 do 0,5. V závěru je provedeno celkové zhodnocení. Diplomová práce splnila všechny body zadání a také má velmi dobrou grafickou úpravu. Autorovi lze pouze vytknout, že při analýze plně nevyužil možnosti výstupních dat ze simulací. Přesto hodnotím práci jako velmi zdařilou. K práci mám následující dvě otázky: Jak velká populace se ukázala jako nejvhodnější? Práce se příliš nezabývá časovou náročností výpočtu. Mohl by diplomant osvětlit, jaká byla časová náročnost výpočtu nejmenší a největší populace?

Posudek oponenta

Skala, Petr

Předložená diplomová práce se věnuje optimálnímu nastavení parametrů genetického algoritmu při řešení úlohy optimalizace vybavení spínačů na vývodu sítě vn. V úvodní části je na základě studia literatury podán přehled řady variant genetického algoritmu, pozornost je věnována především detailnímu řešení rekombinačních operátorů (včetně některých netradičních variant). Dále diplomant navrhl a naprogramoval v prostření Matlab genetický algoritmus pro řešení zadané kombinatorické optimalizační úlohy. Hlavní částí práce je citlivostní analýza rychlosti zvoleného algoritmu nalézt optimum pro 4 parametry algoritmu. K získání výsledků diplomant realizoval velký počet chodů programu tak, aby vzhledem k stochastickému chování algoritmu získal relevantní výsledky. Provedení této rozsáhlé analýzy pro praktickou optimalizační úlohu je cenným přínosem práce. Zadání diplomové práce bylo splněno a odborná úroveň práce je na odpovídající výši. K formálnímu zpracování práce a prezentaci výsledků mám následující připomínky: • V podkapitolách kap. 5.2 se zejména úvodní odstavce z velké části opakují. Obsah platný pro všechny podkapitoly mohl být přenesen do kapitoly vyšší úrovně. • Průměrné počty generací v tabulkách v podkapitolách kap. 5.2 není třeba uvádět na 3 desetinná místa (zaokrouhlení na celá čísla nebo jedno desetinné místo by navíc zpřehlednilo čitelnost tabulek). • Kap. 5.2.9 až 5.2.16 nejprve zdůvodňují volbu počtu simulací a maximálního počtu generací eliminací náhodných konvergencí, resp. únosným výpočetním časem. Přitom v závěrech často tvrdí, že „by bylo potřeba algoritmus vícekrát opakovat, aby se eliminovaly náhodné konvergence“ a „byla lépe rozpoznatelná vhodnost nastavení“, čímž si protiřečí. • Bylo by vhodné nějakou agregovanou formou (např. tabulkou s nejlepšími dosaženými průměrnými počty generací) prezentovat závěry, které takto zůstávají pouze v rozsáhlé textové formě, která ztěžuje porovnávání. • Práce neumožňuje porovnání konvergence s potřebným výpočetním časem.

eVSKP id 39093