but.committee	doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda) prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) Ing. William Steingartner, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: V práci používáte algoritmus NSGA-II implementovaný v jazyce python. Jedná se o Vaši implementaci nebo o implementaci převzatou? Jak jste nastavoval pravděpodobnost křížení? V rámci experimentální části jste určil, že ideální velikost populace je 50 jedinců a mutace 7%. Při testování na reálných datech, jste však nastavil parametry jiné (350 jedinců, 10% mutace). K čemu bylo hledání optimálních parametrů, když jste ve finále nastavil úplně jiné? Jaké úspěšnosti by jste dosáhl s optimálními parametry? Co by jste doporučil běžnému uživateli jako vhodné parametry optimalizace? Existuje i jiná možnost paralelizace v pythonu? Technika, kterou jste použil vykazuje obrovskou režii a špatné škálování.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Drahošová, Michaela	cs
dc.contributor.author	Horký, Aleš	cs
dc.contributor.referee	Jaroš, Jiří	cs
dc.date.created	2015	cs
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatizované plánování rozvrhů zkoušek a přednášek. Návrh je přizpůsoben pro specifické potřeby Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. Problém je řešen kombinací genetického a heuristického algoritmu. Pomocí genetického algoritmu je získáno pořadí předmětů v jakém mají být vkládány do výsledného rozvrhu heuristickým algoritmem. Výkonnostně optimalizovaná implementace v jazyce Python 3 umožňuje tento výpočet paralelizovat, díky čemuž lze získat vygenerované rozvrhy již za dobu řádově desítek minut. Provedené experimenty vykazují ve všech sledovaných kritériích přibližně o 13% lepší výsledky, než jakých bylo dosaženo u zkouškových rozvrhů v minulosti. Vývoj byl pravidelně konzultován s osobami zodpovědnými za tvorbu rozvrhů na fakultě. Program bude použit při vytváření zkouškových rozvrhů pro akademický rok 2015/2016.	cs
dc.description.abstract	This master thesis deals with the automatic design of examinations and courses scheduling. The design is adapted to the specific requirements of the Faculty of Information Technology of Brno University of Technology. A genetic algorithm and a heuristic algorithm are employed to solve this task. The genetic algorithm is used to specify the sequence of the examinations (or the courses) and then the heuristic algorithm spread them out into a timetable. An implementation (written in Python 3) provides a fast parallel processing calculation which can generate satisfactory schedules in tens of minutes. Performed experiments show approximately 13% better results in all considered criteria in comparison with utilized examination schedules in the past. The development was periodically consulted with persons responsible for the schedule processing at the faculty. The program will be used while designing of examination schedules for the academic year 2015/2016.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	HORKÝ, A. Systém pro pokročilé plánování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.	cs
dc.identifier.other	88545	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/52217
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Plánování rozvrhů	cs
dc.subject	genetický algoritmus	cs
dc.subject	heuristický algoritmus	cs
dc.subject	kolizní matice	cs
dc.subject	multikriteriální optimalizace.	cs
dc.subject	Timetable scheduling	en
dc.subject	genetic algorithm	en
dc.subject	heuristic algorithm	en
dc.subject	collision matrix	en
dc.subject	multi-objective optimization.	en
dc.title	Systém pro pokročilé plánování	cs
dc.title.alternative	System for Advanced Scheduling	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2015-06-23	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:11:54	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	88545	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:18:58	en
sync.item.modts	2025.01.17 11:53:56	en
thesis.discipline	Inteligentní systémy	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Systém pro pokročilé plánování

Files

Original bundle

Collections