Benchmarking evolučních algoritmů

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen) doc. Ing. Zdeněk Němec, CSc. (člen) prof. Ing. Antonín Víteček, CSc. (předseda) doc. Ing. Jan Roupec, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent seznámil komisi s cíli a výsledky své DP. Následovalo přečtení posudků. Posléze student reagoval na doplňující dotazy a výtky oponenta doc. Matouška. Dotazy komise: doc. Matoušek: Co ze statistik srovnáváte? Neuvažoval jste jiný test?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikovaná informatika a řízenícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKůdela, Jakubcs
dc.contributor.authorKostiha, Petrcs
dc.contributor.refereeMatoušek, Radomilcs
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTato práce se zaměřuje na benchmarking evolučních algoritmů s podporou náhradních modelů. Jedná se o oblast, která dosud nebyla tak hloubkově prozkoumána jako tradiční evoluční metody. Cílem je identifikovat a analyzovat nejlepší dostupné algoritmy tohoto typu a poukázat na jejich potenciální využití. Práce začíná definicí optimalizačního problému, následuje teoretický přehled benchmarkingu, jeho význam a~nástroje. Poté jsou podrobně popsány vybrané evoluční metody, které jsou následně implementovány v softwaru MATLAB. Z osmi testovaných metod se metoda SAMSO ukázala jako nejúčinnější, společně s metodami LSADE, ESA a TS-DDEO. Výsledky ukazují, že tyto metody nabízejí významný potenciál pro řešení komplexních optimalizačních problémů a otevírají nové možnosti pro další výzkum v této oblasti.cs
dc.description.abstractThis thesis focuses on the benchmarking of surrogate-assisted evolutionary algorithms, an area that has not yet been explored as deeply as traditional evolutionary methods. The aim is to identify and analyze the best available algorithms of this type and highlight their potential applications. The paper begins with the definition of an optimization problem, followed by a theoretical overview of benchmarking, its significance, and tools. Subsequently, selected evolutionary methods are detailed and then implemented in MATLAB software for the experimental part of the work. Out of eight tested methods, the SAMSO method proved to be the most effective, along with the LSADE, ESA, and TS-DDEO methods. The results show that these methods offer significant potential for solving complex optimization problems and open up new possibilities for further research in this field.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationKOSTIHA, P. Benchmarking evolučních algoritmů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.cs
dc.identifier.other149571cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/213439
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectOptimalizacecs
dc.subjectBenchmarkingcs
dc.subjectEvoluční algoritmycs
dc.subjectNáhradní modelycs
dc.subjectSAMSOcs
dc.subjectLSADEcs
dc.subjectESAcs
dc.subjectTS-DDEOcs
dc.subjectOptimizationen
dc.subjectBenchmarkingen
dc.subjectEvolutionary algorithmsen
dc.subjectSurrogate modelsen
dc.subjectSAMSOen
dc.subjectLSADEen
dc.subjectESAen
dc.subjectTS-DDEOen
dc.titleBenchmarking evolučních algoritmůcs
dc.title.alternativeBenchmarking of evolutionary algorithmsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-19cs
dcterms.modified2023-06-20-11:26:58cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid149571en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 10:44:34en
sync.item.modts2025.01.15 17:15:26en
thesis.disciplinebez specializacecs
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:
1.96 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
6.43 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_149571.html
Size:
10.91 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_149571.html
Download
Collections
2023