Optimalizace metaheuristikami v Pythonu pomocí knihovny DEAP

Simple item page
but.committeeprof. RNDr. Zdeněk Pospíšil, Dr. (předseda) prof. RNDr. Jan Franců, CSc. (místopředseda) doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Libor Čermák, CSc. (člen)cs
but.defenceDiplomant seznámil komisi s diplomovou prací a odpověděl na dotazy oponenta diplomové práce. Další otázky k obhajobě položili členové komise: Prof. Pospíšil: Co vyjadřuje předpona meta- v názvu práce? Prof. Franců položil otázku na pojmy vedení tepla a proudění tepla.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKlimeš, Lubomírcs
dc.contributor.authorKesler, Renécs
dc.contributor.refereeCharvát, Pavelcs
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá optimalizací pomocí metaheuristik, které se používají pro komplikované inženýrské úlohy, jež nelze řešit běžnými metodami matematického programování. Nejprve jsou rozebrány vybrané metaheuristiky: simulované žíhání, optimalizace rojem částic a genetický algoritmus; a následně je provedeno srovnání na testovacích funkcích. Algoritmy jsou implementovány v programovacím jazyce Python pomocí knihovny DEAP, která je v práci také popsána. Nakonec jsou algoritmy využity na optimalizaci parametrů tepelného výměníku.cs
dc.description.abstract{This thesis deals with optimization by means of metaheuristics, which are used for complicated engineering problems that cannot be solved by classical methods of mathematical programming. At the beginning, choosed metaheuristics are described: simulated annealing, particle swarm optimization and genetic algorithm; and then they are compared with use of test functions. These algorithms are implemented in Python programming language with use of package called DEAP, which is also described in this thesis. Algorithms are then applied for optimization of design parameters of the heat storage unit.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKESLER, R. Optimalizace metaheuristikami v Pythonu pomocí knihovny DEAP [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2019.cs
dc.identifier.other116864cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/175429
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectMetaheuristikycs
dc.subjectoptimalizacecs
dc.subjectknihovna DEAPcs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectoptimalizace rojem částiccs
dc.subjectgenetický algoritmuscs
dc.subjectvýměník teplacs
dc.subjectzásobník teplacs
dc.subjectMetaheuristicsen
dc.subjectoptimizationen
dc.subjectDEAP packageen
dc.subjectPythonen
dc.subjectparticle swarm optimizationen
dc.subjectgenetic algorithmsen
dc.subjectheat exchangeren
dc.subjectheat storage uniten
dc.titleOptimalizace metaheuristikami v Pythonu pomocí knihovny DEAPcs
dc.title.alternativeOptimization by means of metaheuristics in Python using the DEAP libraryen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-10cs
dcterms.modified2019-06-17-07:32:58cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid116864en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 08:46:00en
sync.item.modts2025.01.17 10:08:53en
thesis.disciplineMatematické inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
13.68 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_116864.html
Size:
9.81 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_116864.html
Download
Collections
2019