Globální plánování cest v neurčitých prostředích s využitím metod umělé inteligence

Simple item page
but.committeeprof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D. (člen) prof. Ing. Roman Šenkeřík, Ph.D. (člen) prof. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D. (člen) prof. RNDr. PaedDr. Eva Volná, PhD. (člen) prof. Ing. Ivan Sekaj, Ph.D. (člen)cs
but.defenceDoktorand prezentoval výsledky své disertační práce zaměřené na řešení netriviálního problému kanadského cestujícího. Ve svém řešení implementoval původní modofikace, mravenčího algoritmu a dokumentoval jeho efektivitu na simulačních výpočtech. V diskusi zodpověděl všechny dotazy oponentů i členů komise a v hlasování získal kladné vyjádření všech přítomných členů komise.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStroje a zařízenícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMatoušek, Radomilcs
dc.contributor.authorŠoustek, Petrcs
dc.contributor.refereeKomínková Oplatková, Zuzanacs
dc.contributor.refereeVolná, Evacs
dc.date.accessioned2024-10-14T09:14:09Z
dc.date.available2024-10-14T09:14:09Z
dc.date.createdcs
dc.description.abstractTato disertační práce se věnuje problematice globálního plánování cest v neurčitých prostředích s využitím metod umělé inteligence. Vlastnímu řešení implementovaných algoritmů předchází seznámení se základní problematikou teorie grafů, plánování cest a jejich metodám. Část práce se věnuje popisu stěžejního problému kanadského cestujícího, který vychází z problému obchodního cestujícího. Práce se rovněž detailně zabývá rešerší mravenčích metod, a to od základních, až po pokročilé mravenčí metody. Mravenčí metody jsou zcela novým přístupem k řešení problému kanadského cestujícího. Vytvořený software napsaný v jazyce C++ je určen pro řešení tohoto problému, ale i dalších problémů, jako je problém obchodního cestujícího a problém kanadského obchodního cestujícího. Software umožňuje použití navržených mravenčích metaheuristik a heuristických metod. Experimenty jsou podloženy výsledky na syntetických i reálných problémech kanadského cestujícího. Využití mravenčích metod se jeví perspektivně, což je podpořeno prezentovanými výsledky v závěru práce.cs
dc.description.abstractThis dissertation deals with the issue of global travel planning in uncertain environments using artificial intelligence methods. Getting to know the basic issues of graph theory, path planning and their methods precedes the actual solution of the implemented algorithms. Part of the work is devoted to the description of the core problem of the Canadian Traveller, which is based on the Travelling Salesman problem. The work also deals in detail with the research of ant methods, from basic to advanced ant methods. Ant methods are a completely new approach to solving the Canadian Traveller problem. The created software is written in C++ language and is intended for solving the Canadian Traveller problem, but also other problems such as the Travelling Salesman problem and the Canadian Traveling Salesman problem. It allows the use of ant metaheuristics and other heuristic methods. Experiments are supported by results on synthetic and real cases of Canadian Traveller problems. The use of ant methods appears promising, which is supported by the results presented in the end of the dissertation.en
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationŠOUSTEK, P. Globální plánování cest v neurčitých prostředích s využitím metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. .cs
dc.identifier.other154868cs
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11012/249649
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectProblém kanadského cestujícíhocs
dc.subjectproblém obchodního cestujícíhocs
dc.subjectoptimalizacecs
dc.subjectheuristikacs
dc.subjectmetaheuristikacs
dc.subjectmravenčí algoritmycs
dc.subjectCanadian Traveler Problemen
dc.subjectTraveling Salesman Problemen
dc.subjectoptimizationen
dc.subjectheuristicen
dc.subjectmetaheuristicen
dc.subjectant algorithmsen
dc.titleGlobální plánování cest v neurčitých prostředích s využitím metod umělé inteligencecs
dc.title.alternativeGLOBAL PATH PLANNING IN NONDETERMINISTIC ENVIRONMENT USING ARTIFICIAL INTELLIGENCEen
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.modified2024-08-23-10:20:23cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid154868en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2024.10.14 11:14:09en
sync.item.modts2024.08.24 05:31:34en
thesis.disciplineKonstrukční a procesní inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 6
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
7.86 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
1.56 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file thesis-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Vedouci prace-Soustek_stanovisko skolitele BP.pdf
Size:
70.17 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Vedouci prace-Soustek_stanovisko skolitele BP.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Soustek_PosudekDisertacka2024.pdf
Size:
103.74 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Oponent prace-Soustek_PosudekDisertacka2024.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Posudek oponenta Soustek_Volna.pdf
Size:
64.32 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file Posudek-Oponent prace-Posudek oponenta Soustek_Volna.pdf
Download
Collections
2023