Algoritmus kontinuální evoluce
Continual Evolution Algorithm
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Jiran Tomáš
Supervisor
Buk Zdeněk
Opponent
Drchal Jan
Field of study
Softwarové systémyStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra počítačůRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf
Metadata
Show full item recordAbstract
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.
Collections
- Bakalářské práce - 13136 [1123]