Evoluční model s učením (LEM) pro optimalizační úlohy
Loading...
Date
Authors
Weiss, Martin
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Numerická optimalizace multimodálních či jinak netriviálních funkcí se stále drží blízko středu pozornosti výzkumníků v této oblasti. Jednou ze slibných metod je i hybridní přístup Learnable Evolution Model kombinující zavedené postupy z oblasti umělé inteligence a strojového učení s poslední dobou populárními a efektivními metodami evolučního programování. V této práci byla metoda zhodnocena z hlediska co už bylo implementováno a vyzkoušeno a bylo navrženo několik dalších možných implementací. Vybrané přístupy byly realizovány a otestovány na vybraných netriviálních spojitých funkcích. Výsledky byly následně porovnány s výsledky dosaženými pomocí EDA algoritmů.
Numerical optimization of multimodal or otherwise nontrivial functions has stayed around the peak of the interest of many researchers for a long time. One of the promising methods that appeared is the hybrid approach of the Learnable Evolution Model that combines the well-established ways of artificial intelligence and machine learning with recently popular and efective methods of evolutionary programming. In this work, the method itself was reviewed with respect to what has been already implemented and tested and several possible new implementations of the method were proposed and some of them consequently implemented. The resulting program was then tested against a set of chosen nontrivial real-valued functions and its results were compared to those achieved with EDA algorithms.
Numerical optimization of multimodal or otherwise nontrivial functions has stayed around the peak of the interest of many researchers for a long time. One of the promising methods that appeared is the hybrid approach of the Learnable Evolution Model that combines the well-established ways of artificial intelligence and machine learning with recently popular and efective methods of evolutionary programming. In this work, the method itself was reviewed with respect to what has been already implemented and tested and several possible new implementations of the method were proposed and some of them consequently implemented. The resulting program was then tested against a set of chosen nontrivial real-valued functions and its results were compared to those achieved with EDA algorithms.
Description
Citation
WEISS, M. Evoluční model s učením (LEM) pro optimalizační úlohy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Doc. Ing. Jaroslav Dočkal, CSc. (člen)
doc. Dr. Ing. Otto Fučík (člen)
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2011-06-20
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak 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 E . Otázky u obhajoby: Z jakého důvodu byla vynechána implementace jednoho ze stěžejních kroků algoritmu?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení