Odpovědi na otázky Praha 2007 Bc. Dalibor Barri ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Spektra zatížení Milan Růžička 1 Dynamická pevnost a životnost
Advertisements

Mechanika s Inventorem
Porovnání implementací protokolu D.A.L.I
Vzorová písemka Poznámka: Bonusové příklady jsou nepovinné, lze za ně ale získat body navíc. (2 body) Definujte pojem gradient. Vypočítejte gradient funkce.
Koncepce rozvoje a řízení vědy a výzkumu
Optimalizace logistického řetězce
Měření dielektrických parametrů ztrátových materiálů
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
ENERGIE KLASTRŮ VODY ZÍSKANÁ EVOLUČNÍMI ALGORITMY
Genetické algoritmy [GA]
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.
ČVUT v Praze Fakulta stavební Katedra technických zařízení budov ČVUT v Praze Fakulta stavební Katedra technických zařízení budov Energetický audit VYHLÁŠKA.
ROZHODOVACÍ PROCESY PRO VÍCECESTNÉ TELEMATICKÉ APLIKACE Filip Ekl
Genetické algoritmy. V průběhu výpočtu používají náhodné operace. Algoritmus není jednoznačný, může projít více cestami. Nezaručují nalezení řešení.
Automated data mining Ing. Jan Černý Czech Technical University in Prague Faculty of Information Technology.
NÁZEV DIPLOMOVÉ NEBO BAKAlÁŘSKÉ PRÁCE
Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím heuristických algoritmů ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra teorie obvodů.
Návrh a optimalizace filtru OTA-C s využitím evolučních algoritmů Praha 2007 Bc. Dalibor Barri ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická.
Praktické využití genetických algoritmů
1/11 Návrh diskrétních analogových soustav Semestrální práce Michal Šesták ZS 2007/2008 České vysoké učení technické v Praze Fakulta.
Řešení dynamických problémů s podmínkami Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.
„Svoz BIO odpadu ve Vysokém Mýtě“ Obhajoba bakalářské práce Autor práce:Jaroslav Novák Vedoucí práce:Ing. Jiří Čáp, Ph.D. 19. června 2012 Univerzita Pardubice.
Genetika populací, rodokmen
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
Systémy pro podporu managementu 2
UČÍME V PROSTORU Název předmětu: Název a ID tématu: Zpracoval(a): Elektronika Reprodukce barevného obrazu EL29 Ing. Ludmila Nevařilová ELEKTROTECHNIKA.
Genetické algoritmy Lukáš Kábrt.
OPTIMALIZACE KLASTRŮ EVOLUČNÍMI ALGORITMY Lucie ZÁRUBOVÁ Mgr. Karel OLEKSY
METODY NEKONVENČNÍHO MODELOVÁNÍ S PŘÍSTUPY UMĚLÉ INTELIGENCE
Genetické algoritmy [GA]. Historie:  1960: I. Rechenberg – první odborná práce na toto téma „Evolution strategies“  1975: John Holland – první genetický.
EAL Evolutionary Algorithms Library in VC++, Maple and OpenGL.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Teorie systémů a operační analýza1 Celočíselné programování RNDr. Jiří Dvořák, CSc.
Genetické algoritmy Filip Dušek Filip Dušek 2004 – V 53 ČVUT v Praze – fakulta Stavební.
Akcelerace genetických algoritmů na grafických kartách Mikuláš Dítě Gymnázium Christiana Dopplera Cesta k vědě Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme.
Estimation of Distribution Algorithms Část II Petr Pošík Prezentace pro předmět Kognitivní procesy 6. dubna 2006.
OVLÁDÁNÍ A ŘÍZENÍ PROVOZU OSVĚTLOVACÍCH SOUSTAV Způsob ovládání (řízení) ovlivňuje účelnost účinnost pohodlí energetickou náročnost Účel řídicího systému.
Návrh navigačního a komunikačního MFD (zobrazení a ovládání navigačních, komunikačních a identifikačních zařízení na palubě letounu) České vysoké učení.
Dynamika velkých deformací štíhlých konstrukcí metodami fyzikální diskretizace Petr Frantík Ú STAV STAVEBNÍ MECHANIKY F AKULTA STAVEBNÍ V YSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ.
Kognitivní procesy – evoluční algoritmy
Automatizovaná podpora výběru nástroje pro dobývání znalostí Jakub Štochl.
Bc. Jan Sálus Fakulta elektrotechnická 4. Června 2012, Praha Bc. Jan Sálus 1 Dopravní kontrola.
GENETICKÁ A FENOTYPOVÁ
Paralelní algoritmy ve zpracování dat Bc. Jan Hofta Výzkumný úkol:
Akcelerace genetických algoritmů na grafických kartách 3. část Mikuláš Dítě Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti.
Alternativy k evolučním optimalizačním algoritmům Porovnání genetických algoritmů a některých tradičních stochastických optimalizačních přístupů David.
Zpracoval :Ing. Petr Dlask, Ph.D. Pracoviště :Katedra Ekonomiky a řízení stavebnictví ČVUT v Praze Adresa :Thákurova 7, Praha 6, Dejvice Optimalizace.
1 Název práce: Šlechtitelský program lesních dřevin Zpracovali: Tauchman, Bače.
Model lidského zraku pro hodnocení kvality obrazu
Optimalizace účinnosti elektrického pohonu s AM pomocí fuzzy logiky
NÁRODNÍ METODIKA VÝPOČTU ENERGETICKÉ NÁROČNOSTI BUDOV
České vysoké učení technické Fakulta elektrotechnická Datové typy, výrazy vstup, výstup Jazyk JAVA A0B36PRI - PROGRAMOVÁN Í v1.02.
Genetické algoritmy Petr Sedláček Radek Marciňa Školitel: Ing. Miroslav Čepek 23. listopad 2007.
Metody hledání optima Ing. Miroslav Sameš, Ph. D. Katedra aplikované matematiky VŠB - TU Ostrava ŠKOMAM února 2008.
2014 Výukový materiál GE Tvůrce: Mgr. Šárka Vopěnková Projekt: S anglickým jazykem do dalších předmětů Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.36/
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky řešitel: Michal Šesták vedoucí práce: Ing. Vladimír Janíček DIPLOMOVÁ.
Simulátory umělého života Aplikovatelné v environmentálních informačních systémech.
Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Evropský sociální fond Gymnázium, Praha 10, Voděradská 2 Projekt OBZORY Robotika 3.
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní K620 – ÚSTAV ŘÍDICÍ TECHNIKY A TELEMATIKY ČVUT FD, Konviktská 20, Praha května 2016 Stávající.
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav dopravní telematiky Geografické informační systémy Doc. Ing. Pavel Hrubeš, Ph.D.
EU peníze středním školám Název vzdělávacího materiálu: Genetika populací – teoretický základ Číslo vzdělávacího materiálu: ICT10 /13 Šablona: III/2 Inovace.
VY_32_INOVACE_ Co je snímač
Metody strojového učení
CW-057 LOGISTIKA 29. PŘEDNÁŠKA Optimalizační metody Leden 2017
Analýza vnitropodnikové komunikace ve vybraném podniku
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Geografické informační systémy
Transkript prezentace:

Odpovědi na otázky Praha 2007 Bc. Dalibor Barri ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra mikroelektroniky

2/8 Otázka č. 1/3 Jaké by mohly nastat problémy při použití simplexové metody pro urychlení konvergence řešení v modifikovaném evolučním algoritmu? –simplexový algoritmus užit na všechny jedince snížení rozmanitosti řešení –simplexový algoritmus užit na jednoho jedince snížení rychlosti DESA algoritmu

3/8 SA užit na všechny jedince

4/8 SA užit na jednoho jedince

5/8 Otázka č. 2/3 Porovnejte vhodnost genetických a diferenčních evolučních algoritmů pro multikriteriální návrh filtrů? –v případě GA dochází k diskretizaci prohledávaného prostoru

6/8 náhodně vygenerovaná matice Genetický algoritmus binární reprezentace parametru jedince současná populace ohodnocení jedince váhovací ruleta 1) selekce pomocná populace po reprodukci 2) křížení pomocná populace po křížení 3) mutace nová populace do další generace

7/8 Otázka č. 3/3 Jaké vidíte další možnosti využití heuristických algoritmů při řešení komplexního návrhu filtrů? –Optimalizace citlivostní poměry přenosové funkce výkonová spotřeba dynamické poměry minimální rozptyl užitých obvodových prvků časového zpoždění

Děkuji za pozornost ! Dalibor Barri