Genetické algoritmy – Multi-core CPU implementace

Simple item page
but.committeeprof. Dr. Ing. Alexandr Štefek, Dr. (předseda) RNDr. Jaroslav Pelikán, Ph.D. (místopředseda) prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Jindřich Klapka, CSc. (člen) doc. Ing. Zdeněk Němec, CSc. (člen) prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc. (člen) doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen)cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStrojní inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMatoušek, Radomilcs
dc.contributor.authorStudnička, Vladimírcs
dc.contributor.refereeKuba, Martincs
dc.date.created2010cs
dc.description.abstractCílem diplomové práce je vytvořit co možná nejuniverzálnější knihovnu pro genetické algoritmy v jazyce C++, s určitým počtem implementovaných univerzálních operátorů a následně vytvořenou knihovnu otestovat na příkladech. Musí být implementována podpora více-jádrových procesorů pomocí OpenMP. Knihovna bude testována celkově na třech příkladech. První dva příklady jsou matematické funkce, které se používají právě k testování genetických algoritmů. Dalším testovacím příkladem je problém rozložení n-dam na šachovnici, aby se vzájemně neohrožovali. Nakonec se pokusíme pomocí navrhnutých algoritmů zjistit řešení puzzle s názvem Eternity II, za jehož vyřešení je vypsána odměna 2 milióny dolarů.cs
dc.description.abstracthis diploma thesis deals with creating the most universal library of genetic algorithms in C++, as much as possible, implemented with the certain number of universal operators, and then with testing created library on some examples. Library must support multi-core processors, implementation will be done over OpenMP. The library will be tested on three examples in all. The first two examples are mathematical functions, that are used just for genetic algorithms testing. Last problem for test is N-Queens problem. Finally we will use genetic algorithms to try find solution for Eternity II puzzle, there is declared a 2 million bounty for full solution.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationSTUDNIČKA, V. Genetické algoritmy – Multi-core CPU implementace [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2010.cs
dc.identifier.other33756cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/7504
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectGenetický algoritmuscs
dc.subjecthodnotící funkcecs
dc.subjectmetody výběrucs
dc.subjectkříženícs
dc.subjectmutacecs
dc.subjectmigracecs
dc.subjectznovuvloženícs
dc.subjectpopulacecs
dc.subjectjedineccs
dc.subjectchromozómcs
dc.subjectminimum funkcecs
dc.subjectn-damcs
dc.subjectEternity IIcs
dc.subjectOpenMP.cs
dc.subjectGenetic algorithmen
dc.subjectfitness functionen
dc.subjectselectionen
dc.subjectcrossoveren
dc.subjectmutationen
dc.subjectmigrationen
dc.subjectreinsertionen
dc.subjectpopulationen
dc.subjectindividualen
dc.subjectchromosomeen
dc.subjectfunction minimumen
dc.subjectN-Queensen
dc.subjectEternity IIen
dc.subjectOpenMP.en
dc.titleGenetické algoritmy – Multi-core CPU implementacecs
dc.title.alternativeGenetic Algorithms - Multi-core CPU Implementationen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2010-11-03cs
dcterms.modified2010-11-27-10:45:11cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid33756en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 06:50:26en
sync.item.modts2025.01.17 12:33:11en
thesis.disciplineAplikovaná informatika a řízenícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.31 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.rar
Size:
2.58 MB
Format:
Unknown data format
Description:
appendix-1.rar
Download
Thumbnail Image
Name:
review_33756.html
Size:
1.44 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_33756.html
Download
Collections
2010