Algoritmus Brain Storm Optimization: varianty a aplikace

Abstract

Práce obsahuje úvod do tématiky optimalizace. Věnuje se popisu hejnových a evolučních algoritmů a menšímu přestavení vybraných modelů. Následně se přesouvá k důkladnějšímu průzkumu momentálního stavu a historie jednoho z nových modelů této skupiny, přesněji algoritmu Brain storm optimization. Ten byl následně testován na citlivost jednotlivých parametrů a přesnost výsledků nalezených řešení napříč několika testovacími funkcemi. Na závěr byly nejlepší varianty BSO porovnány s dalšími algoritmy dle na výpočetních časů a dosažených výsledků.The thesis contains an introduction to topic optimization. It is devoted to the description of swarming and evolutionary algorithms and to a minor rearrangement of selected models. Finally, it moves to the better state of this survey of the moment and the history of one of the new models of the group, more precisely the Brain storm optimization algorithm. It was subsequently tested for the sensitivity of individual parameters and the accuracy of the results of the solutions found across several test functions. Finally, the best variants of BSO were compared with other algorithms according to calculation times and achieved results.