dc.contributor.advisor | Rytíř, Pavel | |
dc.creator | Pátek, Zdeněk | |
dc.date.accessioned | 2017-04-21T07:46:39Z | |
dc.date.available | 2017-04-21T07:46:39Z | |
dc.date.issued | 2009 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/31032 | |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá optimalizací funkcí reálných proměnných pomocí přírodou inspirovaných metod. Obsahuje popis vybraných globálních optimalizačních metod (Differential Evolution, Self-Organizing Migrating Algorithm, Steady-State Evolutionary Algorithm, Particle Swarm Optimization, Gregarious Particle Swarm Optimizer a Hybrid Particle Swarm with Differential Evolution Operator). Nalezl jsem čtyři zlepšení těchto metod, zjistil jejich vhodná nastavení parametrů a porovnal je na vybraných testovacích funkcích. Experimentální výsledky prokázaly, že popsaná zlepšení mohou zvýšit výkon přírodou inspirovaných optimalizačních metod. | cs_CZ |
dc.description.abstract | This study focuses on the global optimization of functions of real variables using methods inspired by nature. It contains a description of selected global optimization techniques (Differential Evolution, Self-Organizing Migrating Algorithm, Steady-State Evolutionary Algorithm, Particle Swarm Optimization, Gregarious Particle Swarm Optimizer a Hybrid Particle Swarm with Differential Evolution Operator). I have found four improvements of these techniques, discovered their suitable parameter configurations and compared them on chosen trial functions. Experimental results proved that described improvements can increase performance of the optimization techniques inspired by nature. | en_US |
dc.language | Čeština | cs_CZ |
dc.language.iso | cs_CZ | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.title | Možnosti zvýšení výkonu přírodou inspirovaných globálních optimalizačních metod | cs_CZ |
dc.type | bakalářská práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2009 | |
dcterms.dateAccepted | 2009-06-22 | |
dc.description.department | Department of Applied Mathematics | en_US |
dc.description.department | Katedra aplikované matematiky | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.identifier.repId | 65312 | |
dc.title.translated | Possible improvements of global optimization methods inspired by nature | en_US |
dc.contributor.referee | Bálek, Martin | |
dc.identifier.aleph | 001134479 | |
thesis.degree.name | Bc. | |
thesis.degree.level | bakalářské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Obecná informatika | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | General Computer Science | en_US |
thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
uk.thesis.type | bakalářská práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra aplikované matematiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Applied Mathematics | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Obecná informatika | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | General Computer Science | en_US |
uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
thesis.grade.cs | Výborně | cs_CZ |
thesis.grade.en | Excellent | en_US |
uk.abstract.cs | Tato práce se zabývá optimalizací funkcí reálných proměnných pomocí přírodou inspirovaných metod. Obsahuje popis vybraných globálních optimalizačních metod (Differential Evolution, Self-Organizing Migrating Algorithm, Steady-State Evolutionary Algorithm, Particle Swarm Optimization, Gregarious Particle Swarm Optimizer a Hybrid Particle Swarm with Differential Evolution Operator). Nalezl jsem čtyři zlepšení těchto metod, zjistil jejich vhodná nastavení parametrů a porovnal je na vybraných testovacích funkcích. Experimentální výsledky prokázaly, že popsaná zlepšení mohou zvýšit výkon přírodou inspirovaných optimalizačních metod. | cs_CZ |
uk.abstract.en | This study focuses on the global optimization of functions of real variables using methods inspired by nature. It contains a description of selected global optimization techniques (Differential Evolution, Self-Organizing Migrating Algorithm, Steady-State Evolutionary Algorithm, Particle Swarm Optimization, Gregarious Particle Swarm Optimizer a Hybrid Particle Swarm with Differential Evolution Operator). I have found four improvements of these techniques, discovered their suitable parameter configurations and compared them on chosen trial functions. Experimental results proved that described improvements can increase performance of the optimization techniques inspired by nature. | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.publication.place | Praha | cs_CZ |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra aplikované matematiky | cs_CZ |
dc.identifier.lisID | 990011344790106986 | |