but.committee	prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (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: Objasněte vztah mezi rovnicemi (2.7) a (2.8) na str. 13 a způsobem utváření křížených a mutovaných stromů. Mění se náhodně vygenerované stromy v průběhu evoluce? Které hodnoty fitness jsou znázorněny v pravé části grafů na str. 34-36?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Sekanina, Lukáš	cs
dc.contributor.author	Končal, Ondřej	cs
dc.contributor.referee	Bidlo, Michal	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá převodem řešení získaného geometrickým sémantickým genetickým programováním (GSGP) na instanci kartézského genetického programování (CGP). GSGP se ukázalo jakožto kvalitní při tvorbě složitých matematických modelů, ale problémem je výsledná velikost řešení. CGP zase dokáže dobře redukovat velikost již vzniklých řešení. Tato práce dala pomocí kombinací těchto dvou metod vzniknout podstromovému CGP (SCGP), které jako vstup používá výstup GSGP a evoluci pak provádí pomocí CGP. Experimenty provedené na čtyřech úlohách z oblasti farmakokinetiky ukázaly, že SCGP dokáže vždy zmenšit řešení a ve třech ze čtyř případů navíc úspěšně bez přetrénování.	cs
dc.description.abstract	This thesis examines a conversion of a solution produced by geometric semantic genetic programming (GSGP) to an instantion of cartesian genetic programming (CGP). GSGP has proven its quality to create complex mathematical models; however, the size of these models can get problematically large. CGP, on the other hand, is able to reduce the size of given models. This thesis combinated these methods to create a subtree CGP (SCGP). The SCGP uses an output of GSGP as an input and the evolution is performed using the CGP. Experiments performed on four pharmacokinetic tasks have shown that the SCGP is able to reduce the solution size in every case. Overfitting was detected in one out of four test problems.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	KONČAL, O. Geometrické sémantické genetické programování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114528	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84915
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	geometrické sémantické genetické programování	cs
dc.subject	kartézské genetické programování	cs
dc.subject	symbolická regrese	cs
dc.subject	evoluční algoritmus	cs
dc.subject	farmakokinetika	cs
dc.subject	geometric semantic genetic programming	en
dc.subject	cartesian genetic programming	en
dc.subject	symbolic regression	en
dc.subject	evolutionary algorithm	en
dc.subject	pharmacokinetics	en
dc.title	Geometrické sémantické genetické programování	cs
dc.title.alternative	Geometric Semantic Genetic Programming	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-19	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:11:52	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114528	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:26:54	en
sync.item.modts	2025.01.17 15:09:09	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

Geometrické sémantické genetické programování

Files

Original bundle

Collections