| Seznam |
| Téma: | Problém předčasné konvergence u Gaussovského EDA |
|---|---|
| Vedoucí: | Ing. Petr Pošík Ph.D. |
| Vypsáno jako: | Bakalářská práce,Individuální projekt |
| Popis: | Algoritmy typu EDA (estimation-of-distribution algorithms) jsou populační optimalizační algoritmy podobné genetickým a evolučním algoritmům. Každou generaci se snaží kvalitní řešení v populaci popsat pravděpodobnostním modelem a nová řešení generují prostým vzorkováním z tohoto modelu. Gaussovský EDA je jeden z EDA algoritmů určených pro problémy, jejichž řešení je reprezentováno vektorem reálných čísel. Tento algoritmus ovšem trpí problémem předčasné konvergence. Rozptyl Gaussova rozdělení klesá v čase příliš rychle. Po několika generacích populace ztratí veškerou diverzitu a algoritmus ztratí schopnost se vyvíjet. Cílem této práce je navrhnout, implementovat, porovnat a posoudit metody, které by předčasné konvergenci algoritmu zabraňovaly a umožnily mu úspěšně dosáhnout optima. |
| Pokyny: | 1) Seznamte se s Gaussovským EDA algoritmem a s problémy, na něž při jeho použití narážíme.
2) Navrhněte a implementujte metody bránící předčasné konvergenci algoritmu. 3) Navržené metody, původní Gaussovský EDA algoritmus a příp. další metody nalezené v literatuře vzájemně porovnejte. Výsledky statisticky vyhodnoťte. |
| Literatura: | Dodá vedoucí práce. |
| Realizace: | implementace Gaussovského EDA s navrženými metodami, výsledky experimentů, závěrečná zpráva |
| Vypsáno dne: | 10.05.2019 |