Particle Swarm Optimization: Implementace a testování biologicky inspirované optimalizační metody – Bc. Tomáš Przybek
Bc. Tomáš Przybek
Master's thesis
Particle Swarm Optimization: Implementace a testování biologicky inspirované optimalizační metody
Particle Swarm Optimization: Implementation and testing of bioinspired optimization method
Anotácia:
Tato diplomová práce rozebírá problematiku implementace a testování algoritmu Particle Swarm Optimization, biologicky inspirovanou optimalizační metodu. Stručně nás seznámí s evolučními algoritmy, podrobně rozebírá PSO algoritmus a jeho parametrizaci. Testování probíhá na numerických, nominálních a binárních datech. Aplikace obsahuje přehledné grafické uživatelské rozhraní. Algoritmus je na konci porovnán …viacAbstract:
This thesis analyzes the implementation of a testing algorithm, Particle Swarm Optimization, biologically inspired optimization method. Introduce us briefly with evolutionary algorithms, analyzes in detail the PSO algorithm and its parameters. Testing is performed on numerical, nominal, and binary data. The application contains graphical user interface. The algorithm is compared with genetic algorithm …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 12. 2015
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
PRZYBEK, Tomáš. \textit{Particle Swarm Optimization: Implementace a~testování biologicky inspirované optimalizační metody}. Online. Diplomová práca. Brno: Mendelova univerzita v Brně, Faculty of Business and Economics. 2015. Dostupné z: https://theses.cz/id/h6e62m/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Mendelova univerzita v Brně, Provozně ekonomická fakultaMendel University in Brno
Faculty of Business and EconomicsMaster programme / odbor:
System engineering and informatics / Economic informatics
Práce na příbuzné téma
-
Applications of Particle Swarm Optimization Algorithms in Control of Induction Motor Drives
Sang Ho Dang -
Variational quantum eigensolver using particle swarm optimisation
Petr Matonoha -
Algoritmus Particle Swarm Optimization
Martin Klabeneš -
Vybrané swarm algoritmy a jejich implementace
Silvia Panenková -
Optimalizace metodou Particle Swarm
Lukáš KOŽELA -
Particle Swarm algoritmus v prostředí Mathematica
Lucie GALDOVÁ -
Mutual Connection of Evolutionary Algorithms and Complex Networks
Iftekharuddin Syed -
Topology optimization of flow-defining components via immersed-boundary method and multi-objective evolutionary algorithms
Lucie Kubíčková
Názov
Vložil
Vložené
Práva