Algoritmus kontinuální evoluce

Abstract

Tato práce se zabývá především implementací a testováním algoritmu kontinuální evoluce (CEA). Jedná se o optimalizační algoritmus, který patří mezi takzvané evoluční algoritmy. Kombinuje evoluční optimalizační přístup s lokální prohledávací funkcí, což umožňuje snížit počet fitness ohodnocení nutných k nalezení vhodného řešení daného optimalizačního problému.

Práce pokrývá stručný úvod do problematiky evolučních algoritmů a algoritmu kontinuální evoluce. Dále pojednává o zvolené implementaci tohoto algoritmu, o provedených experimentech a obdržených výsledcích.

The main topic of this thesis is the implementation and benchmarking of the Continual Evolution Algorithm (CEA). It's an optimization algorithm, which belongs to so-called evolutionary algorithms. It combines an evolutionary optimization approach with a local search method so as to decrease the number of fitness evaluations needed to find a good enough solution for a specific optimization problem.

The thesis covers a brief introduction to evolutionary algorithms and the Continual Evolution Algorithm. Then, chosen implementation of the algorithm, executed experiments and obtained results are presented.