Lucie Koděrová
Diplomová práce
Biologicky inspirované algoritmy
Biology-inspirated Algorithms
Anotace:
V práci jsme se zaměřili na studium biologicky inspirovaných algoritmů z oblasti neuronových sítí a optimalizačních algoritmů pro úlohy s podmínkami, bez podmínek a kombinatorické problémy. Po analýze principů fungování neuronových sítí byly vytvořeny aplikace sítí vhodných pro shlukovou analýzu. Heuristiky jsou netradiční metody založené převážně na iteračním zlepšování řešení. Diferenciální evoluci …víceAbstract:
In the present paper we focused on the study of biology-inspired algorithms from the field of neural networks and algorithms for constrained and unconstrained optimization and combinatorial problems. After analysis of principles of neural networks, there are developed applications of neural networks suitable for cluster analysis. Heuristic methods are based on iterative improvement of solutions. Dif …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 8. 4. 2010
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 19. 5. 2010
- Vedoucí: Jaroslav Marek
- Oponent: Jan Andres
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou od 8. 4. 2010 dostupné: světu
Univerzita Palackého
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Aplikovaná matematika / Aplikace matematiky v ekonomii
Práce na příbuzné téma
-
Praktické porovnání neparalelní a paralelní diferenciální evoluce
Richard MÁČEK -
Návrh diskrétní verze algoritmu diferenciální evoluce ve variantě DISH
Pavel Oškera -
Moderní adaptivní diferenciální evoluce
Jiří Hlaváček -
Varianty algoritmu diferenciální evoluce s archívem
Jan FERIK -
Adaptace v algoritmu diferenciální evoluce
Radka POLÁKOVÁ -
Varianty algoritmu diferenciální evoluce s archívem
Jan FERIK -
Ant Colony Optimization v prostředí Mathematica\nl{}
Martina VACULÍKOVÁ -
Ant Colony Optimization Algorithm for Vehicle Routing Problem
Jan Vargovský
Název
Vložil
Vloženo
Práva