BORTEL, M. Evoluční algoritmy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2011.

Posudek vedoucího

Lambertová, Petra

Posudek oponenta

Karásek, Jan

Student Bc. Martin Bortel si vybral velmi zajímavé téma s oblasti evoluční optimalizace, které je navíc velice dobře aplikovatelné v komerční praxi. Práce čítá 44 stran. Bez úvodních stran, obsahu, literatury atd. obsahuje práce 30 stran textu týkajícího se tématu, z čehož praktické části se týká pouze kapitola 7, zpracovaná přibližně na osmi stranách s obrázky, interpretací výsledků a popisem rozhraní pro mapovou službu společnosti Google. Co se týče splnění požadavků zadání, student vypracoval rešerši v souvislosti s genetickými algoritmy. Ze zadání by se dalo čekat, že se student bude nějakým způsobem zabývat i úvodem do evolučních algoritmů, jejichž podmnožinou jsou právě genetické algoritmy, to však v práci chybí. V rámci práce měla být zpracována aplikace pro optimalizaci návrhu distribuční trasy. Bohužel soubor obsahující praktickou část je zaheslován, ač práce nepodléhá žádnému stupni utajení, a nedá se tak ověřit zda student opravdu během posledního roku něco prakticky vykonal. Odborná úroveň práce je na velmi nízké úrovni. Kromě formálních chyb, práce obsahuje i chyby faktické. V kapitole 7 jsou rozebrány entity vytvořeného Entitně-Relačního (ER) databázového modelu. Cizí klíč by měl vést z agregované entity do řídící entity. V současném návrhu jsou vazby naopak, což z principů a doporučení SQL vede k duplicitě záznamů a není splněna normalizace datového modelu, viz tzv. normální formy SQL. Práce v podstatě popisuje hlavně ER diagram a aplikační rozhraní Google map, ale samotný program, který měl být hlavním cílem diplomové práce, se z popisu vytrácí. Interpretace výsledků a jejich diskuse je velmi slabá. Z provedené simulace není patrné, jaká jsou vstupní data genetického algoritmu, resp. co je vlastně optimalizováno. Nejsou dostupné informace o nastavení genetického algoritmu (poměr genetických operátorů, velikost populace, není vyčíslena ukončovací podmínka počtu generací, či jak je nastavena stagnace algoritmu, při které se algoritmus ukončí). V práci není přesně matematicky definován výpočet konkrétní fitness funkce pro simulovaný příklad. Chybí jakékoliv zhodnocení nebo diskuze nad použitými parametry, porovnání s jinými evolučními algoritmy resp. optimalizačními technikami všeobecně, které by bylo možné pro simulaci zvoleného příkladu použít. V práci nejsou ani vyčísleny doby trvání algoritmu a času stráveného čekáním na odpověď od systému na straně Google. Po formální stránce práce obsahuje stylistické a textové chyby, např.: překlepy, na konci řádku se vyskytují jednopísmenné předložky, seznam zkratek není úplný, v práci se vyskytuje nestandardní a nepřehledné číslování rovnic (někdy před rovnicí, někdy pod rovnicí), u některých obrázků (vysvětlující např. křížení) chybí popis a očíslování, na všechny obrázky kromě Obr. 6.1 chybí v textu odkazy. Seznam literatury obsahuje celkem 10 zdrojů, z nichž v textu jsou použity pouze 4 (konkrétně [1], [4], [8] a [10]). Zbytek textu neobsahuje žádné odkazy na informační zdroje a práce tak vyvolává otázky, zda se nejedná o plagiát, což je velmi závažnou chybou! Jelikož se jedná o diplomovou práci, její rozsah i zpracování považuji za nedostatečné po formální i odborné stránce a prací navrhuji hodnotit stupněm "F/nevyhovující".

eVSKP id 39817