MILOŠEVIČ, F. Plánování trasy bezpilotních letounů pomocí evolučních algoritmů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.

Posudky

Posudek vedoucího

Kůdela, Jakub

Student se v práci zabýval návrhem trajektorie pro bezpilotní letouny. V teoretické části uvádí základy optimalizace, rozebírá relativně komplexní model pro hledání optimální trajektorie, který byl převzán z odborné literatury. Dále popisuje vybrané algoritmy pro řešení této úlohy. V aplikační části pak model implementoval v jazyce Julia a provedl několik testů. Z výsledků těchto testů vyhodnotil vhodnost vybraných algoritmů. Práci by se dal vytknout poměrně malý rozsah a variabilita provedených testů. Určitě by prospělo provedení testů na více heterogenních mapách, porovnání různých parametrizací vybraných algoritmů, a lepší statistická analýza výsledků. Další výtku zaslouží zasba práce, kde např. na sudých stranách chybí hlavička. Také zarovnání některých odstavců není správné (např. u posledního odstavce závěru). Velikost fontu u některých obrázků není úplně vhodná, atp. Na druhou stranu, student pracoval velmi samostatně a cíle práce se mu podařilo naplnit v plném rozsahu. Celkově práci doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou B velmi dobře.

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Splnění požadavků a cílů zadání B
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod C
Vlastní přínos a originalita B
Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry B
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii B
Logické uspořádání práce a formální náležitosti A
Grafická, stylistická úprava a pravopis C
Práce s literaturou včetně citací A
Samostatnost studenta při zpracování tématu A
Navrhovaná známka
B

Posudek oponenta

Šoustek, Petr

Tématem předložené práce je plánování trasy bezpilotních letounů pomocí evolučních algoritmů. Tato problematika nabývá v současné době na důležitosti, nežli tomu bylo v předchozích letech. V teoretické části autor popisuje model pro letecké snímkování, mapování a inspekci povrchu pomocí bezpilotních letounů. Dále se věnuje popisu vybraných rojových algoritmů, jako je Artificial Bee Colony (ABC), Particle Swarm Optimalization (PSO) a Whale Optimalization Algorithm (WOA). Praktická část je zaměřena na implementaci modelu v jazyce Julia, kde pro vlastní optimalizaci byla použita knihovna Metaheuristics.jl. Následně byly provedeny experimenty a jejich vyhodnocení. Zde postrádám podrobněji popsány mapové podklady a větší důraz na provedené experimenty (různé mapy a větší počet opakování). Práce je přehledně členěná a dobře čtivá. Celkově se autor s touto složitou problematikou vyrovnal úspěšně a stanovené cíle práce splnil. Proto doporučuji práci k obhajobě.  

Dílčí hodnocení
Kritérium Známka Body Slovní hodnocení
Splnění požadavků a cílů zadání A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod B
Vlastní přínos a originalita B
Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry B
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii A
Logické uspořádání práce a formální náležitosti A
Grafická, stylistická úprava a pravopis C
Práce s literaturou včetně citací A
Navrhovaná známka
B

Otázky

eVSKP id 149575