Koevoluční algoritmus pro úlohy založené na testu
| but.committee | prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Janoušek, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) doc. Ing. František Zbořil, CSc. (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 výborně (A). Otázky u obhajoby: Proč se výpočet aktivních uzlů (kap. 3.4) neprovádí jedním průchodem v poli uzlů, ale v iteracích a s využitím zásobníku? Jak si stojí navržené řešení ve srovnání s volně dostupnými nástroji, jako je např. Eureqa? | 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 | Hulva, Jiří | cs |
| dc.contributor.referee | Sekanina, Lukáš | cs |
| dc.date.accessioned | 2019-04-03T22:25:48Z | |
| dc.date.available | 2019-04-03T22:25:48Z | |
| dc.date.created | 2014 | cs |
| dc.description.abstract | Tato práce se zabývá využitím koevoluce při řešení symbolické regrese. Symbolická regrese se používá pro zjištění matematického vztahu, který aproximuje naměřená data. Lze ji provádět pomocí genetického programování - metody ze skupiny evolučních algoritmů inspirovaných evolučními procesy v přírodě. Koevoluce pracuje s několika vzájemně působícími evolučními procesy. V této práci je popsán návrh a implementace aplikace, která dokáže provádět symbolickou regresi pomocí koevoluce pro úlohy založené na testu. Testy jsou generovány novou metodou, která umožňuje dynamicky měnit počet trénovacích vektorů potřebných k ohodnocení kandidátních řešení. Funkčnost aplikace byla ověřena na pěti testovacích úlohách. Výsledky byly porovnány s koevoluční metodou pracující s fixním počtem trénovacích vektorů. U tří úloh nalezla nová metoda řešení požadované kvality během menšího počtu generací, většinou ale bylo potřeba provést více vyčíslení trénovacích vektorů. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with the usage of coevolution in the task of symbolic regression. Symbolic regression is used for obtaining mathematical formula which approximates the measured data. It can be executed by genetic programming - a method from the category of evolutionary algorithms that is inspired by natural evolutionary processes. Coevolution works with multiple evolutionary processes that are running simultaneously and influencing each other. This work deals with the design and implementation of the application which performs symbolic regression using coevolution on test-based problems. The test set was generated by a new method, which allows to adjust its size dynamically. Functionality of the application was verified on a set of five test tasks. The results were compared with a coevolution algorithm with a fixed-sized test set. In three cases the new method needed lesser number of generations to find a solution of a desired quality, however, in most cases more data-point evaluations were required. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | HULVA, J. Koevoluční algoritmus pro úlohy založené na testu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2014. | cs |
| dc.identifier.other | 79747 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/53262 | |
| 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 | Koevoluční algoritmy | cs |
| dc.subject | symbolická regrese | cs |
| dc.subject | evoluční algoritmy | cs |
| dc.subject | kartézské genetické programování | cs |
| dc.subject | Coevolutionary algorithms | en |
| dc.subject | symbolic regression | en |
| dc.subject | evolutionary algorithms | en |
| dc.subject | cartesian genetic programming | en |
| dc.title | Koevoluční algoritmus pro úlohy založené na testu | cs |
| dc.title.alternative | Coevolutionary Algorithm for Test-Based Problems | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2014-06-24 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-10-16:11:33 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 79747 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.12 18:11:50 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.12 17:38:17 | en |
| thesis.discipline | Bioinformatika a biocomputing | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |