Koevoluce kartézských genetických algoritmů a neuronových sítí
| but.committee | doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (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: Vysvětlete proč jste při testování dosahoval lepších výsledků při nižších hodnotách parametru nc (Počet sloupců chromozomu)? | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Zbořil, František | cs |
| dc.contributor.author | Kolář, Adam | cs |
| dc.contributor.referee | Král, Jiří | cs |
| dc.date.created | 2014 | cs |
| dc.description.abstract | Cílem práce bylo ověřit možnost spojení metod kartézského genetického programování a neuronových sítí. Výsledek práce reprezentuje sada experimentů s úlohami vyvažování tyče, průchodu agenta bludištěm a detekce buňek rakoviny prsu, provedených za pomocí implementované knihovny. Použil jsem jak nepřímé, tak přímé zakódování dopředné i rekurentní sítě. Zaměřil jsem se na nalezení nejlepší konfigurace výpočtu, detekci přeučování jedinců během evoluce, míru robustnosti řešení a možnosti stimulace řešení pomocí fitness funkce. Zjistil jsem, že obecně nejlépe konvergují řešení s nižšími hodnotami parametru n_c a n_r a jsou také méně náchylné k přeučování. Úpravami fitness funkce jsem evolvoval kontrolér, který redukoval rozkmit vyvažované tyče. Klasifikátor buňek rakoviny rozpoznával korektně více než 98% vzorků, čímž překonal většinu srovnávaných metod. Podařilo se také navrhnout model bludiště, ve kterém agent úspěšně plnil vícekrokové úlohy. | cs |
| dc.description.abstract | The aim of the thesis is to verify synergy of genetic programming and neural networks. Solution is provided by set of experiments with implemented library built upon benchmark tasks. I've done experiments with directly and also indirectly encoded neural netwrok. I focused on finding robust solutions and the best calculation of configurations, overfitting detection and advanced stimulations of solution with fitness function. Generally better solutions were found using lower values of parameters n_c and n_r. These solutions tended less to be overfitted. I was able to evolve neurocontroller eliminating oscilations in pole balancing problem. In cancer detection problem, precision of provided solution was over 98%, which overcame compared techniques. I succeeded also in designing of maze model, where agent was able to perform multistep tasks. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | KOLÁŘ, A. Koevoluce kartézských genetických algoritmů a neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2014. | cs |
| dc.identifier.other | 79675 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/53323 | |
| 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 | Backpropagation | cs |
| dc.subject | Neuron | cs |
| dc.subject | Chromozom | cs |
| dc.subject | Kartézské genetické programování | cs |
| dc.subject | Koevoluce | cs |
| dc.subject | Developmental network | cs |
| dc.subject | Nepřímé zakódování sítě | cs |
| dc.subject | Přímé zakódování sítě | cs |
| dc.subject | Jordanova síť | cs |
| dc.subject | Stavová jednotka | cs |
| dc.subject | Wampus problém | cs |
| dc.subject | Problém průchodu bludištěm | cs |
| dc.subject | Problém vyvažování tyče | cs |
| dc.subject | Wisconsinský datový set | cs |
| dc.subject | Detekce rakoviny prsu | cs |
| dc.subject | Backpropagation | en |
| dc.subject | Neuron | en |
| dc.subject | Chromozom | en |
| dc.subject | Cartesian genetic programming | en |
| dc.subject | Coevolution | en |
| dc.subject | Developmental network | en |
| dc.subject | Indirect encoding of the net | en |
| dc.subject | Direct encoding of the net | en |
| dc.subject | Jordan network | en |
| dc.subject | State unit | en |
| dc.subject | Wampus problem | en |
| dc.subject | Maze go through problem | en |
| dc.subject | Pole balancing problem | en |
| dc.subject | Wisconsin dataset | en |
| dc.subject | Breast cancer detection | en |
| dc.title | Koevoluce kartézských genetických algoritmů a neuronových sítí | cs |
| dc.title.alternative | Coevolution of Cartesian Genetic Algorithms and Neural Networks | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2014-06-20 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-10-16:11:28 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 79675 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 15:17:49 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 09:43:18 | en |
| thesis.discipline | Inteligentní systémy | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |