Digitální knihovnaUPCE
 

Adaptivní genetické algoritmy

Bakalářská práceOtevřený přístup
Náhled

Datum publikování

2023

Autoři

Zahálka, Nicholas

Vedoucí práce

Oponent

Název časopisu

Název svazku

Vydavatel

Univerzita Pardubice

Abstrakt

Cílem práce bude porovnat adaptivní metody pro učení genetických algoritmů. V teoretické části student popíše existující (případně navrhne vlastní) adaptivní metody pro učení genetických algoritmů (metaučení), v části praktické provede experimenty a vyhodnotí jejich výsledky. Adaptace genetických algoritmů bude realizována pomocí vybraných přístupů (například hybridizace s PSO, algoritmus Bison Seeker apod.). Pro zhodnocení bude hybridní genetický algoritmus aplikován na vybraný standardní optimalizační problém (benchmarkové funkce, TSP, problém N dam apod).

Rozsah stran

46 s.

ISSN

Trvalý odkaz na tento záznam

Projekt

Zdrojový dokument

Vydavatelská verze

Přístup k e-verzi

Bez omezení

Název akce

ISBN

Studijní obor

Informační technologie

Studijní program

Informační technologie

Signatura tištěné verze

Umístění tištěné verze

Přístup k tištěné verzi

Klíčová slova

adaptivní metody, algoritmy, optimalizační problém, genetické učení algoritmů, optimalizace, adaptive methods, algorithms, optimization problem, genetic learning algorithms, optimization

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced