HAUPT, D. Paralelizace genetických algoritmů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.

Posudek vedoucího

Honzík, Petr

Student Bc. Daniel Haupt vypracoval diplomovou práci během necelých 4 měsíců v Anglii na univerzitě v Huddersfieldu u Dr. Violety Holmes. Přikládám její posudek a hodnocení: • Degree of knowledge of student: Daniel is a very knowledgeable student. He was able to design the experiments for parallelising GA, deploy them on our HPC cluster, analyse the results, and draw relevant conclusions from the observed data. • Student’s work effort: Daniel has work very conscientiously and effectively, and has achieved the project goals set. • Student’s self-reliance and initiative: Daniel is an independent learner, and needed occasional help from our research team. He is highly motivated to learn and achieve, and has shown initiative attending training and workshops in HPC cluster/grid events and our MSc course. • Specific difficulties with realizations: Initially, there were some problems in deploying Parallel and Distributed Matlab software on our cluster that had slowed his work at the beginning of the project. • Other important information about student’s work: I am very pleased with the results Daniel has achieved in his project work on Parallelization of Genetic Algorithms • proposal of classification: according to ECTS (see table): A

Posudek oponenta

Šůcha,, Přemysl

Práce se věnuje paralelizaci genetických algoritmů na clusterech. První část práce je věnována popisu genetických algoritmů a popisu různých paralelních architektur se zaměřením na paralelní genetické algoritmy. Druhá část popisuje implementaci genetického algoritmu a experimenty provedené na clusteru Erudani umístěného na University of Huddersfield. Algoritmus je implementován v prostředí Matlab s využitím Parallel Computing Toolbox. Na práci oceňuji její přehlednost a dobrý popis řešeného problému. Kromě toho bych rád vyzdvihl pečlivost, s jakou byly provedeny experimenty a dále některé autorovy výsledky a závěry jsou hodnotné. Na druhou stranu v práci úplně chybí vymezení k existujícím pracím. Touto oblastí se zabývá celá řada vědců a výzkumných skupin. Převážná většina citací uvedených v práci tvoří odkazy na knihy! Věnoval se autor rešerši zadaného problému, než se pustil do vlastního návrhu řešení? Bohužel tento fakt snižuje celkovou hodnotu práce. Dále nesouhlasím s volbou prostředí Matlab pro implementaci genetického algoritmu. Prostředí Matlab má výhody pro jiné typy výpočtů než jsou genetické algoritmy. Použití Parallel Computing Toolbox je správné, přesto neočekávám zajímavý výsledek. Další má připomínka se týká vlastních experimentů. Autor vůbec nesrovnává své výsledky s výsledky dosaženými v jiných pracích. Což se v tomto případě nabízí, jelikož se jedná o standardní úlohu v oblasti evolučních algoritmů. Statistické vyhodnocení migrací je samozřejmě důležité a považuji to za určitý přínos práce, ale bez srovnání s existujícími pracemi nemá velkou hodnotu. Má poslední připomínka míří ke zpracování práce. Je škoda, že v práci zůstalo poměrně dost gramatických chyb (především členy), když práce částečně vznikala na University of Huddersfield, UK. Na závěr bych rád upozornil, že jsem v práci nenalezl řešení bodu 5. ze zadání práce a bod 6. jsem nehodnotil. Z tohoto důvodu jsem snížil příslušné bodové hodnocení. Přes uvedené připomínky doporučuji práci k obhajobě.

eVSKP id 39518