Genetické programování v prostředí Mathematica – Ing. Martin MACHÁČEK
Ing. Martin MACHÁČEK
Diplomová práce
Genetické programování v prostředí Mathematica
Genetic programming in Mathematica\nl{}
Anotace:
Cílem této diplomové práce je popsání a vytvoření algoritmu genetického programování, který je řazen do skupiny evolučních algoritmů. V teoretické části jsou popsány principy a funkčnost algoritmu genetického programování. Výsledkem praktické části jsou funkce vytvořené v prostředí Mathematica, které v celku tvoří algoritmus genetického programování. Správnost algoritmu je testována na všeobecně uznávaných …víceAbstract:
The aim of this work is discribing and making the genetic programming algorithm which belong to evolutionary algorithms. In theoretical part are discribing principles and functionality of the genetic programming algorithm. The result of practical part are function created in computation system Mathematica and they together create the genetic programming algorithm. The correctness of algorithm is tested …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 6. 2010
Identifikátor:
16382
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 23. 6. 2010
Citační záznam
Jak správně citovat práci
MACHÁČEK, Martin. Genetické programování v prostředí Mathematica. Zlín, 2010. diplomová práce (Ing.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky
Plný text práce
Právo: Autor si přeje zpřístupnit práci veřejnosti až od
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatikyPlny text prace je k dispozici v elektronicke podobe
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Fakulta aplikované informatikyMagisterský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Informační technologie
Práce na příbuzné téma
-
Kartézské genetické programování v evolučním umění
Pavel Veselý -
Kartézské Genetické Programování v Evolučním umění
Marek Jelínek -
Hluboké genetické programování
Petr Kopic -
Dvouvrstvé genetické programování na vícerozměrných datech
Václav Hrubý -
Genetické programování a celulární automaty
Iva Dibitanzlová -
Vylepšení metaheuristických algoritmů pomocí symbolické regrese
Vladimíra Černá -
Využití evolučních algoritmů v úloze symbolické regrese
Michal Komadel -
Kryptoanalýza symetrických šifrovacích algoritmů s využitím symbolické regrese a genetického programování
Tomáš Smetka