Analytické programování v jazyce C#

Lumír Kojecký

Master's thesis

Analytic Programming in C# Language

Anotácia:

Analytické programování je jednou z metod symbolické regrese, při které skládáme základní jednoduché prvky do složitějších celků. Tento proces můžeme využít např. při aproximaci naměřených dat vhodnou matematickou formulí či syntéze logických obvodů. Pro práci analytického programování je zapotřebí evolučního algoritmu, speciální třídy optimalizačních algoritmů inspirované biologickými procesy. Těchto evolučních algoritmů bude popsáno a implementováno celkem pět. Cílem této práce tedy bude vytvořit algoritmus analytického programování v jazyce C# a otestovat jej na vybraných problémech. Součástí toho bude i implementace příslušných evolučních algoritmů a porovnání jejich výsledků. Dalším bodem srovnávání budou také dva použité generátory náhodných čísel.

Abstract:

Analytic programming is one of methods of symbolic regression in whichwe are composing simple elements into more complex units. This process can be used e.g. for approximation measured data by a suitable mathematical formula or for logical circuit synthesis. For analytic programming work is needed an evolutionary algorithm, special class of optimization algorithms which is inspired by biological processes. In this thesis there will be described and implemented five of them. The goal of this thesis is to create an algorithm of analytic programming in C# language and testing this algorithm on selected problems. Next part of this goal will be implementation of appropriate evolutionary algorithms and comparison of their results. Another point of comparison will be also two generators of random numbers.

Kľúčové slová

optimalizace, evoluční algoritmy, evoluční strategie, simulované žíhání, rojení částic, diferenciální evoluce, SOMA, symbolická regrese, genetické programování, gramatická evoluce, analytické programování, metaevoluce, logistická rovnice, problém Quintic, problém Sextic, C#, .NET Framework

Keywords

optimization, evolutionary algorithms, Evolution Strategies, Simulated Annealing, Particle Swarm Optimization, Differential Evolution, SOMA, symbolic regression, Genetic Programming, Grammatical Evolution, Analytic Programming, metaevolution, logistic equation, Quintic problem, Sextic problem, C#, .NET Framework

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 5. 2014

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 10. 6. 2014
• Vedúci: Ivan Zelinka
• Oponent: Petr Šaloun

VŠB - Technical University of Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Master programme / odbor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika