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Thèses sur le sujet « Algoritmi genetici »
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1
Monari, Giovanni. « Ottimizzazione di strutture reticolari mediante algoritmi genetici ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/8698/.
Texte intégralRésumé :
La tesi tratta dell'ottimizzazione di alcune tipologie di strutture reticolari. Per sviluppare i problemi analizzati ci si è avvalsi del software Grasshopper, conducendo poi l'ottimizzazione mediante un algoritmo genetico.
2
Fantin, Pietro <1992>. « Ottimizzazione di una strategia di trading mediante algoritmi genetici ». Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2019. http://hdl.handle.net/10579/14191.
Texte intégralRésumé :
Il lavoro consente nell'identificazione di alcune serie storiche alle quali verranno applicate delle strategie di trading; i parametri degli indicatori e degli oscillatori che compongo le sopracitate strategie saranno ottimizzati attraverso gli algoritmi genetici con l'implementazione in R di uno script.
3
Soli, Andrea. « Identificazione di strutture reticolari mediante prove dinamiche e algoritmi genetici ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.
Trouver le texte intégralRésumé :
Nel presente elaborato di tesi viene descritto un metodo di indagine che, mediante prove dinamiche e misure di accelerazione, si propone di identificare eventuali danneggiamenti in strutture reticolari spaziali. L’identificazione consiste, sulla base di dati sperimentali in termini di frequenze proprie del sistema, nel determinare, con la migliore precisione possibile l’area della sezione trasversale degli elementi.
Il problema è formulato come un problema di ottimizzazione e l’identificazione è condotta mediante l’utilizzo di Algoritmi Genetici (brevemente GAs). In particolare, una funzione obiettivo misura la differenza tra le grandezze misurate sperimentalmente e le grandezze ottenute numericamente mediante un codice FEM della struttura in esame. Il principio cui sono ispirati gli algoritmi genetici fa sì che questi ricerchino il miglior individuo all’interno di una popolazione che rappresenta le possibili soluzioni del problema.
Si riportano i dati ottenuti, mediante prove dinamiche, su una struttura reale, che permettono di ottenere informazioni sui parametri modali: frequenze proprie e smorzamento. Si confrontano, infine due differenti tipi di sensori di accelerazione, dimostrando la validità e i possibili benefici dell'utilizzo di sensori con tecnologia MEMS nell'ambito della misura delle vibrazioni.
4
Ceccarelli, Mattia. « Analisi della complessità di reti neurali generate tramite algoritmi genetici ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16761/.
Texte intégralRésumé :
L'enorme quantità di dati sviluppata tramite le infrastrutture moderne richiede strumentazioni di analisi sempre più precise, rapide e performanti.
Per questo negli ultimi anni i metodi del machine learning hanno visto un'esplosione nella ricerca e nell'utilizzo di algoritmi mano a mano più efficienti per ogni disciplina.
Due tra le numerose famiglie di tecniche appartenenti alla sfera del machine learning sono reti neurali e algoritmi genetici.
Il progetto di tesi presentato ha come obiettivo quello di verificare la possibilità di evolvere la struttura di una rete neurale attraverso un algoritmo genetico in modo da automatizzarne il processo di costruzione, che ad oggi consiste in un procedimento di trial and error.
La simulazione programmata consiste nell'evoluzione di una popolazione iniziale randomica di neural network tramite le tipiche metodologie di un algoritmo genetico, adattate al caso particolare di una funzione senza un predeterminato numero di variabili, il quale diventa un parametro della ricerca.
Le reti verranno addestrate e valutate nella separazione di due classi di punti in dataset artificiali per verificare la bontà dell'algoritmo.
Dopodiché lo studio si concentrerà sull'analisi del come e quando la rumorosità dei dati influenzi la complessità della rete ottenuta dall'algoritmo genetico, la quale viene misurata attraverso specifiche caratteristiche.
La classificazione nei dataset testati è buona utilizzando un classico controllo binario del successo nella risposta della rete (giusto/sbagliato) tuttavia è migliore utilizzando un particolare metro di valutazione chiamato logarithmic loss.
Lo studio sulla complessità della rete mostra una rilevante dipendenza di questa dalla rumorosità del dataset; inoltre, risulta che la separazione tra train test e test set nell'addestramento è sufficiente a regolarizzare la complessità della rete senza altri tipi di penalizzazione.
5
Shikh, Farshi Christian. « L'utilizzo di algoritmi genetici nel progetto preliminare di un velivolo ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2013. http://amslaurea.unibo.it/5843/.
Texte intégralRésumé :
Il progetto di un velivolo risulta essere un processo multidisciplinare molto complesso. Per poter determinare una configurazione di variabili che permetta di
soddisfare i requisiti che si desiderano ottenere dal velivolo, sono necessarie una serie di stime che richiedono altrettanti cicli di analisi delle caratteristiche, prima di
poter ottenere una configurazione completa o accettabile. Il processo di progetto richiede, così, un gran numero di iterazioni per poter trovare la migliore configurazione.
In questo lavoro di tesi verranno descritti gli strumenti di ottimizzazione noti come algoritmi genetici e verrà presentato come questi possano essere inquadrati
all'interno della fase preliminare del progetto di un velivolo.
6
Marchi, Angela <1980>. « Ottimizzazione delle reti di distribuzione idrica tramite algoritmi genetici multi-obiettivo ». Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2009. http://amsdottorato.unibo.it/1381/1/Marchi_Angela_tesi.pdf.
Texte intégralRésumé :
Water distribution networks optimization is a challenging problem due to the dimension and the complexity of these systems. Since the last half of the twentieth century this field has been investigated by many authors. Recently, to overcome discrete nature of variables and non linearity of equations, the research has been focused on the development of heuristic algorithms. This algorithms do not require continuity and linearity of the problem functions because they are linked to an external hydraulic simulator that solve equations of mass continuity and of energy conservation of the network.
In this work, a NSGA-II (Non-dominating Sorting Genetic Algorithm) has been used. This is a heuristic multi-objective genetic algorithm based on the analogy of evolution in nature. Starting from an initial random set of solutions, called population, it evolves them towards a front of solutions that minimize, separately and contemporaneously, all the objectives. This can be very useful in practical problems where multiple and discordant goals are common.
Usually, one of the main drawback of these algorithms is related to time consuming: being a stochastic research, a lot of solutions must be analized before good ones are found. Results of this thesis about the classical optimal design problem shows that is possible to improve results modifying the mathematical definition of objective functions and the survival criterion, inserting good solutions created by a Cellular Automata and using rules created by classifier algorithm (C4.5). This part has been tested using the version of NSGA-II supplied by Centre for Water Systems (University of Exeter, UK) in MATLAB® environment. Even if orientating the research can constrain the algorithm with the risk of not finding the optimal set of solutions, it can greatly improve the results.
Subsequently, thanks to CINECA help, a version of NSGA-II has been implemented in C language and parallelized: results about the global parallelization show the speed up, while results about the island parallelization show that communication among islands can improve the optimization.
Finally, some tests about the optimization of pump scheduling have been carried out. In this case, good results are found for a small network, while the solutions of a big problem are affected by the lack of constraints on the number of pump switches. Possible future research is about the insertion of further constraints and the evolution guide.
In the end, the optimization of water distribution systems is still far from a definitive solution, but the improvement in this field can be very useful in reducing the solutions cost of practical problems, where the high number of variables makes their management very difficult from human point of view.
7
Marchi, Angela <1980>. « Ottimizzazione delle reti di distribuzione idrica tramite algoritmi genetici multi-obiettivo ». Doctoral thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2009. http://amsdottorato.unibo.it/1381/.
Texte intégralRésumé :
Water distribution networks optimization is a challenging problem due to the dimension and the complexity of these systems. Since the last half of the twentieth century this field has been investigated by many authors. Recently, to overcome discrete nature of variables and non linearity of equations, the research has been focused on the development of heuristic algorithms. This algorithms do not require continuity and linearity of the problem functions because they are linked to an external hydraulic simulator that solve equations of mass continuity and of energy conservation of the network.
In this work, a NSGA-II (Non-dominating Sorting Genetic Algorithm) has been used. This is a heuristic multi-objective genetic algorithm based on the analogy of evolution in nature. Starting from an initial random set of solutions, called population, it evolves them towards a front of solutions that minimize, separately and contemporaneously, all the objectives. This can be very useful in practical problems where multiple and discordant goals are common.
Usually, one of the main drawback of these algorithms is related to time consuming: being a stochastic research, a lot of solutions must be analized before good ones are found. Results of this thesis about the classical optimal design problem shows that is possible to improve results modifying the mathematical definition of objective functions and the survival criterion, inserting good solutions created by a Cellular Automata and using rules created by classifier algorithm (C4.5). This part has been tested using the version of NSGA-II supplied by Centre for Water Systems (University of Exeter, UK) in MATLAB® environment. Even if orientating the research can constrain the algorithm with the risk of not finding the optimal set of solutions, it can greatly improve the results.
Subsequently, thanks to CINECA help, a version of NSGA-II has been implemented in C language and parallelized: results about the global parallelization show the speed up, while results about the island parallelization show that communication among islands can improve the optimization.
Finally, some tests about the optimization of pump scheduling have been carried out. In this case, good results are found for a small network, while the solutions of a big problem are affected by the lack of constraints on the number of pump switches. Possible future research is about the insertion of further constraints and the evolution guide.
In the end, the optimization of water distribution systems is still far from a definitive solution, but the improvement in this field can be very useful in reducing the solutions cost of practical problems, where the high number of variables makes their management very difficult from human point of view.
8
Criscio, Davide. « identificazione di danneggiamenti in strutture reticolari mediante algoritmi genetici e prove dinamiche ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.
Trouver le texte intégralRésumé :
La valutazione dello stato di salute delle costruzioni, unitamente all'identificazione e quantificazione di eventuali danneggiamenti in esse presenti, costituiscono un tema di fondamentale importanza nell'ambito dell'Ingegneria Civile. Contestualmente, la necessità di ottenere risultati attendibili, in aggiunta al bisogno di arrecare il minimo disturbo possibile alle strutture indagate, ha condotto allo sviluppo di criteri all'avanguardia in grado di rispondere alle esigenze suddette. Le metodologie maggiormente impiegate nella diagnostica e nel monitoraggio delle strutture possono essere sostanzialmente suddivise in:
• Tecniche di identificazione di tipo statico;
• Tecniche di identificazione di tipo dinamico
Le prime vengono impiegate nella valutazione di parametri variabili lentamente, durante un periodo di osservazione significativo a farne percepire la tendenza, e vengono utilizzate per la valutazione di lesioni negli edifici dovute a spostamenti e rotazioni degli stessi. Le seconde, trovano applicazione nella valutazione delle caratteristiche vibrazionali della struttura oggetto di indagine (frequenze, modi propri, smorzamenti). Il progredire della Ricerca Scientifica, parallelamente all'introduzione di strumenti di calcolo dalle importanti capacità computazionali , ha reso possibile lo sviluppo di metodologie avanzate (non distruttive) basate su specifici approcci numerici, in grado di restituire importanti informazioni in merito ai sistemi strutturali indagati. All'interno del presente lavoro di tesi viene riportato il risultato di un approccio numerico/sperimentale inerente il tema dell'identificazione strutturale. L'attenzione viene rivolta all'identificazione del danneggiamento all'interno di strutture reticolari, mediante l'utilizzo di Algoritmi Genetici e prove dinamiche.
9
Morandi, Alessandro. « Algoritmi genetici implementati in C++ per l'ottimizzazione del consumo energetico in applicazioni ferroviarie ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.
Trouver le texte intégralRésumé :
Questa tesi presenta un algoritmo genetico implementato in C + + che risolve
euristicamente il problema di ottimizzazione energetica di un treno in transito lungo
la propria linea ferroviaria.
La soluzione del problema è una delle tante possibili configurazioni di velocità che il
treno potrebbe avere secondo un orario tabellato tenuto fissato.
La soluzione rappresenta una proposizione al macchinista, guidatore del treno, di
un profilo di marcia che viene figurato in quattro fasi ripetute consequenzialmente
(accelerazione, crociera, coast, frenata) che costituiscono il profilo di velocità teorico
ottimizzato energeticamente.
Il fine ultimo dell’algoritmo è l’ottenimento di un profilo di marcia ottimizzato in
tempo reale .
Di conseguenza si ricerca tra le varie tipologie sviluppate una serie di accorgimenti
volti sia ad aumentare la qualità delle soluzioni, sia a velocizzare i processi interni
all’algoritmo.
A tal fine si è analizzata l’efficacia combinata delle varie caratteristiche dell’algoritmo
attraverso un test condotto su istanze verosimili.
Infine si è messo a confronto questo lavoro di tesi con un altro algoritmo scritto in un
linguaggio di programmazione differente al fine di condurre un’analisi benchmarking
sia sulla qualità delle soluzioni e sia sul tempo di calcolo.
10
Gotti, Carlo. « Utilizzo di algoritmi genetici nell'ambito della bioingegneria : Applicazione alla identificazione di modelli cardiaci ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2013. http://amslaurea.unibo.it/6446/.
Texte intégralRésumé :
In questo studio sarà trattato lo sviluppo degli algoritmi genetici, uno strumento di calcolo nato ispirandosi alle leggi Darwiniane sull’evoluzione naturale. Questi algoritmi, le cui basi furono introdotte a partire dagli anni '40, mirano alla risoluzione di una vasta categoria di problemi computazionali utilizzando un approccio differente, basato sulle regole di mutazione e ricombinazione proprie della genetica. Essi permettono infatti di valutare delle soluzioni di partenza e, grazie alle variazioni introdotte dalla modifica casuale o dalla ricombinazione di queste, crearne di nuove nel tentativo di convergere verso soluzioni ottimali.
Questo studio si propone come una descrizione di questo strumento, dei suoi sviluppi e delle sue potenzialità in ambito bioingegneristico, focalizzandosi sul suo utilizzo recente nell’ identificazione parametrica di modelli cardiaci.
11
Greselin, Davide <1987>. « Programmazione stocastica per la gestione dinamica di portafoglio : un'applicazione attraverso gli algoritmi genetici ». Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2012. http://hdl.handle.net/10579/2150.
Texte intégralRésumé :
La selezione di portafoglio si configura come processo decisionale in condizioni di incertezza. Secondo un approccio classico, questa si denota come statica: le decisioni di investimento sono effettuate all'inizio di un periodo e nulla può essere rivisto sino alla fine dello stesso. In questo trattato si affronta un approccio differente, detto dinamico, che permette la revisione periodica di portafoglio in modo da sfruttare appieno le modificate condizioni economiche e permettere un'adeguata gestione dei rischi. L'incertezza è rappresentata attraverso la generazione di scenari. Si propone un modello di ricerca dei pesi ottimi di portafoglio in modo da minimizzare il CVaR dato il livello di rendimento atteso finale e se ne presenta un'applicazione mediante una metodologia ascrivibile alla classe delle "biologically inspired optimization": gli algoritmi genetici.
12
Cazzoli, Davide. « Sviluppo di algoritmi genetici per la gestione ottimizzata di reti complesse di distribuzione dell'energia ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018.
Trouver le texte intégralRésumé :
L’introduzione, nelle reti energetiche di generatori distribuiti a fonte rinnovabile non programmabile, ha generato delle saturazioni della rete, localizzate in determinati lassi di tempo. Queste saturazioni generano delle inefficienze che causano un maggior utilizzo dei generatori convenzionali, aumentando il consumo di carburante, quindi aumenta l’impatto ambientale e quindi i costi di produzione. Per risolvere questa problematica, si usano delle reti complesse che adottano degli algoritmi che ridistribuiscono i carichi dei sistemi a fonte programmabile in maniera ottima, andando a minimizzare i costi di produzione. L’algoritmo utilizzato è l’algoritmo genetico, un algoritmo che imita le teorie di Darwin, descritto nella tesi. Sono illustrate delle prove parametriche su un sistema complesso formato da tre motori primi, tre caldaie a gas e tre caldaie a biomassa, che hanno l’obbiettivo di provare l’affidabilità dell’algoritmo e della fitness function sviluppata. Queste prove si basano sul confronto tra due sistemi complessi, con i costi e i carichi calcolati tramite l’algoritmo genetico, dove ha delle caratteristiche differenti rispetto al secondo, che è usato come punto di riferimento, come il rendimento dei motori, in alcune prove più alto rispetto al caso di riferimento, o la richiesta di potenza che o è molto alta oppure è nulla. I risultati ottenuti mostrano che l’algoritmo preferisce tenere spenti i sistemi di produzione quando la richiesta è nulla, far lavorare al massimo tutti i sistemi quanto la richiesta di potenza è molto alta; oppure far lavorare più i motori che hanno un rendimento di design più alto rispetto agli altri, con la conseguente diminuzione del costo di produzione rispetto al caso di riferimento. Si tratta di risultati che ci si aspetterebbe, di conseguenza si può dire che l’algoritmo sviluppato sia idoneo al problema che si è stati chiamati a risolvere.
13
Venturini, Luca. « Gemello digitale di un ponte in muratura mediante analisi modale operazionale e algoritmi genetici ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.
Trouver le texte intégralRésumé :
Il monitoraggio strutturale è un processo che, nell’ambito ingegneristico, mira a identificare la nascita e/o l’evoluzione del danno nelle strutture. Il paradigma prevede l’installazione di sensori sulla struttura, per monitorarne nel tempo alcuni parametri, e l’utilizzo di modelli strutturali e algoritmi che a partire dai dati misurati siano in grado di rilevarne eventuali danni.
In seno al monitoraggio strutturale vive il problema di identificazione strutturale, cioè l’insieme di strategie analitiche e sperimentali atte a calibrare i modelli strutturali, quindi a generare dei gemelli digitali delle strutture. Queste strategie si basano sull'estrazione di caratteristiche dai dati misurati, con tecniche di identificazione quali la Analisi Modale Sperimentale (EMA) e l’Analisi Modale Operazionale (OMA), e di schemi di ottimizzazione euristici che operano allo scopo di “aggiornare” i modelli strutturali.
La tesi si è focalizzata sulla generazione di un gemello digitale, ai fini del monitoraggio strutturale, di un ponte ferroviario multi-campata in muratura, sulla linea ferroviaria Foggia-Napoli. Attraverso l’analisi statica e dinamica, condotte su due modelli a elementi finiti (FEM) realizzati con i software Abaqus e SAP2000, è stato possibile calcolare dati quali le frequenze naturali e le deformate modali (caratteristiche del ponte iniziale). Si è poi proceduto a definire possibili scenari di danno variando la rigidezza di alcune parti/porzioni del ponte, utilizzati poi per estrarre i dati dei ponti danneggiati (caratteristiche del ponte danneggiato).
Attraverso uno schema agli algoritmi genetici, il modello iniziale è stato aggiornato generando il gemello digitale del ponte danneggiato. L’algoritmo genetico implementato sul software Matlab prevede un processo iterativo volto a minimizzare una funzione obiettivo basata sulla differenza tra le frequenze del ponte iniziale e quelle del ponte danneggiato, al variale di alcuni parametri fisici del modello.
14
Guerrini, Giacomo. « Programmazione genetica di trading system ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amslaurea.unibo.it/1857/.
Texte intégral
15
Morrealese, Silvia. « Confronto ed applicazione di algoritmi genetici per la progettazione di sistemi di produzione cellulari riconfigurabili ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.
Trouver le texte intégralRésumé :
Il seguente elaborato riporta le fasi di costruzione e l’analisi dei dati ottenuti dall’applicazione del processo di funzionamento degli algoritmi genetici su un modello di ottimizzazione a supporto della progettazione di sistemi di produzione cellulari riconfigurabili. Il modello analitico ha come obiettivo quello di minimizzare i tempi di movimentazione dei prodotti e i tempi di assemblaggio e disassemblaggio dei moduli ausiliari sulle macchine.
Attualmente gli algoritmi genetici sono molto utilizzati per questo tipo di problemi poiché consentono la ricerca di soluzioni ottime attraverso la reiterazione di tre fasi principali: la selezione, il crossover e la mutazione.
Negli ultimi decenni, si è assistito a un cambiamento radicale nella struttura produttiva delle imprese che, per rispondere celermente alle nuove esigenze del mercato, hanno dovuto introdurre sistemi caratterizzati da celle di lavoro all’interno delle quali sono poste macchine riconfigurabili.
Questa tesi ha come obiettivo quello di implementare alcune varianti del medesimo algoritmo genetico confrontando i risultati attraverso un parametro denominato fitness che ne definisce la bontà. Gli elementi che distinguono i diciotto casi implementati riguardano: il metodo di crossover utilizzato, la probabilità di implementazione della fase di crossover e la probabilità di attuazione della fase di mutazione. Per quanto riguarda il metodo di crossover quelli che saranno utilizzati sono tre: il metodo one point, two point e lo uniform crossover.
I risultati ottenuti dimostrano che alcuni metodi di crossover sono in grado di fornire dati più soddisfacenti e in maniera più rapida rispetto ad altri. Per quanto concerne, invece, la variazione della probabilità di crossover e di mutazione, gli effetti sono diversi e variano in base ai metodi di crossover implementati.
16
Acciarino, Andrea. « L'ottimizzazione del layout del cantiere edile attraverso l'utilizzo di algoritmi genetici multi-obiettivo : caso di studio ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.
Trouver le texte intégralRésumé :
Un buon layout di cantiere è fondamentale per garantire il corretto svolgimento delle lavorazioni e le condizioni di sicurezza al suo interno. Il progetto del cantiere ha un impatto significativo sui costi e sulla durata della costruzione. Il progetto del layout di cantiere comprende la ricerca della collocazione efficace ed efficiente delle facility temporanee e permanenti all’interno del sito dove sorgerà la costruzione. Per questo motivo, il progetto del layout di cantiere può essere considerato come un problema di ottimizzazione dove obiettivi spesso conflittuali devono essere raggiunti. Negli ultimi anni, il problema è stato risolto con varie tecniche di ottimizzazione metaeuristiche basate sulla minimizzazione di un criterio legato ai costi di costruzione e, talvolta, dei rischi per la sicurezza. L’obiettivo di questa tesi è quello di formulare un modello di ottimizzazione multi-obiettivo del layout di cantiere in grado di minimizzare il costo totale di interazione tra le facility e i rischi in termini di sicurezza. Il modello è stato sviluppato con l’utilizzo di algoritmi genetici, implementati in un software di modellazione parametrica, in grado di trovare l’insieme degli ottimi di Pareto. In conclusione, il modello sviluppato è stato utilizzato per la risoluzione di un caso studio reale per analizzarne le prestazioni.
17
Lucia, Pasquale. « Progettazione ottimale di ponti in struttura mista acciaio-calcestruzzo ad asse retiline o mediante algoritmi evolutivi ». Doctoral thesis, Università degli studi di Trieste, 2008. http://hdl.handle.net/10077/2751.
Texte intégralRésumé :
2006/2007Le tecniche di progettazione basate su criteri di ottimo sono state fino ad ora poco impiegate nell’ambito professionale civile sia perché ritenute difficilmente applicabili ai sempre diversi problemi dello strutturista, sia perché gli strumenti atti a tale tecnica richiedono basi matematiche e di programmazione adeguate, ed infine perché in commercio non esistono in genere strumenti facilmente utilizzabili a tale scopo. Il presente lavoro individua un metodo operativo di progettazione basato su criteri di ottimo e ne valida il processo applicandolo alla progettazione di ponti in struttura mista acciaio-calcestruzzo ad asse rettilineo. Il metodo di progettazione proposto è caratterizzato dalla sinergia operativa di due software commerciali e di un codice interno; per quanto concerne gli applicativi commerciali si è adottato il codice FEM Straus7 (distribuito da HSH Srl) e l’ottimizzatore modeFrontier (ESTECO.Srl) in quanto facilmente reperibili in commercio e di largo impiego professionale. L’applicazione del metodo proposto è resa possibile dal software interno denominato AutoBiD (Automatical Bridges Design) mediante il quale viene automaticamente definito: l’asse teorico discretizzato dell’infrastruttura viaria; l’asse di progetto coerente ai vincoli normativi e realizzativi; il modello in ambiente FEM con impiego del software commerciale Straus7 e sue API (Application Programming Interface). Il codice esegue inoltre le verifiche di normativa sulla struttura in acciaio e predimensiona la soletta collaborante in calcestruzzo. Al termine delle analisi l’impalcato è valutato sulla base dei coefficienti di utilizzazione di ogni concio e sul peso complessivo della struttura in acciaio. Nel codice AutoBiD è stato implementato anche un software di ottimizzazione mediante algoritmi genetici di realizzazione interna e denominato ABiDEvoCOM (Automatical Bridges Design Evolutionary Algorithm), mediante il quale sono possibili ottimizzazioni locali e cicli di ricerca dell’ottimo globali mono obiettivo. La ricerca si conclude con la validazione del metodo applicato ad un caso studio.
XX Ciclo
1976
18
Poli, Nicola. « Robotica evolutiva : stato dell'arte e sviluppi futuri ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/8937/.
Texte intégralRésumé :
Le azioni che un robot dovrà intraprendere per riuscire a portare a termine un determinato task non sono sempre note a priori. In situazioni dove l’ambiente in cui il robot si muove e con cui interagisce risulta impredicibile, variabile o persino ignoto, diventa pressocché impossibile progettare un algoritmo universale, che tenga conto di tutte le possibili variabili, avvalendosi dei metodi classici di programmazione e design. La Robotica Evolutiva (ER) è una branca della Computazione Evolutiva (EC) che si occupa di risolvere questo problema avvalendosi di specifici Algoritmi Evolutivi (EA) applicati alla robotica.
Gli utilizzi della Robotica Evolutiva sono molteplici e spaziano dalla ricerca di soluzioni per problemi/task complessi allo studio e alla riproduzione di fenomeni fisiologici e biologici per riuscire a comprendere (o ipotizzare) l’evoluzione di alcuni tratti genetici presenti nel genere animale/umano.
Lo scopo di questo elaborato è di predisporre una base, una visione generale per chiunque voglia intraprendere studi approfonditi nella Robotica Evolutiva, esaminando lo stato attuale delle sperimentazioni, gli obiettivi raggiunti e le sfide che ogni ricercatore di ER deve affrontare ogni giorno per riuscire portare questo campo di studi nel mondo reale, fuori dall’ambiente simulato e ideale.
19
DESSI', STEFANIA. « Analysis and implementation of methods for the text categorization ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Cagliari, 2015. http://hdl.handle.net/11584/266782.
Texte intégralRésumé :
Text Categorization (TC) is the automatic classification of text documents under pre-defined categories, or classes. Popular TC approaches map categories into symbolic labels and use a training set of documents, previously labeled by human experts, to build a classifier which enables the automatic TC of unlabeled documents. Suitable TC methods come from the field of data mining and information retrieval, however the following issues remain unsolved. First, the classifier performance depends heavily on hand-labeled documents that are the only source of knowledge for learning the classifier. Being a labor-intensive and time consuming activity, the manual attribution of documents to categories is extremely costly. This creates a serious limitations when a set of manual labeled data is not available, as it happens in most cases. Second, even a moderately sized text collection often has tens of thousands of terms in that making the classification cost prohibitive for learning algorithms that do not scale well to large problem sizes. Most important, TC should be based on the text content rather than on a set of hand-labeled documents whose categorization depends on the subjective judgment of a human classifier. This thesis aims at facing the above issues by proposing innovative approaches which leverage techniques from data mining and information retrieval.
To face problems about both the high dimensionality of the text collection and the large number of terms in a single text, the thesis proposes a hybrid model for term selection which combines and takes advantage of both filter and wrapper approaches. In detail, the proposed model uses a filter to rank the list of terms present in documents to ensure that useful terms are unlikely to be screened out. Next, to limit classification problems due to the correlation among terms, this ranked list is refined by a wrapper that uses a Genetic Algorithm (GA) to retaining the most informative and discriminative terms. Experimental results compare well with some of the top-performing learning algorithms for TC and seems to confirm the effectiveness of the proposed model. To face the issues about the lack and the subjectivity of manually labeled datasets, the basic idea is to use an ontology-based approach which does not depend on the existence of a training set and relies solely on a set of concepts within a given domain and the relationships between concepts. In this regard, the thesis proposes a text categorization approach that applies WordNet for selecting the correct sense of words in a document, and utilizes domain names in WordNet Domains for classification purposes. Experiments show that the proposed approach performs well in classifying a large corpus of documents. This thesis contributes to the area of data mining and information retrieval. Specifically, it introduces and evaluates novel techniques to the field of text categorization. The primary objective of this thesis is to test the hypothesis that: text categorization requires and benefits from techniques designed to exploit document content. hybrid methods from data mining and information retrieval can better support problems about high dimensionality that is the main aspect of large document collections. in absence of manually annotated documents, WordNet domain abstraction can be used that is both useful and general enough to categorize any documents collection.
As a final remark, it is important to acknowledge that much of the inspiration and motivation for this work derived from the vision of the future of text categorization processes which are related to specific application domains such as the business area and the industrial sectors, just to cite a few.
In the end, it is this vision that provided the guiding framework. However, it is equally important to understand that many of the results and techniques developed in this thesis are not limited to text categorization. For example, the evaluation of disambiguation methods is interesting in its own right and is likely to be relevant to other application fields.
20
Bernagozzi, Stefano. « Towards artificial creativity : evolutionary methods for generating robot choreographies ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21493/.
Texte intégralRésumé :
Today robotics is widely used in many fields, from simple houseworks like floor cleaning to more complex tasks like rescuing people in dangerous situations such as earthquakes. Recently it has been expanding to a more creative field: entertainment. For this reason we have thought of developing a genetic algorithm that allows the robot to dance, starting from the codification of movements in order to achieve the creation of true choreographies.We start by analysing Noh choreographies, and then we transpose them ontoa humanoid robot, Nao. We then proceed by going through the implementation of an algorithm that allows the creation of choreographies. One of the hardest challenges that we will face is to create choreographies that are both faithful to Noh theater and new at the same time. We will conclude focusing on the evaluation criteria of the results and presenting some hypothesis for future developments in this field.
21
Del, Duchetto Francesco. « Evoluzione artificiale di automi cellulari ». Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2015. http://amslaurea.unibo.it/8877/.
Texte intégralRésumé :
Questa tesi si pone come obiettivo quello di esplorare la possibilità di evolvere automi cellulari utilizzando algoritmi genetici al fine di trovare delle regole evolutive che permettano di generare un'immagine binaria qualunque a partire da una configurazione iniziale fissata.
22
Aguiar, Marilton Sanchotene de. « Análise formal da complexidade de algoritmos genéticos ». reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 1998. http://hdl.handle.net/10183/25941.
Texte intégralRésumé :
O objetivo do trabalho é estudar a viabilidade de tratar problemas de otimização, considerados intratáveis, através de Algoritmos Genéticos, desenvolvendo critérios para a avaliação qualitativa de um Algoritmo Genético. Dentro deste tema, abordam-se estudos sobre complexidade, classes de problemas, análise e desenvolvimento de algoritmos e Algoritmos Genéticos, este ultimo sendo objeto central do estudo. Como produto do estudo deste tema, é proposto um método de desenvolvimento de Algoritmos Genéticos, utilizando todo o estudo formal de tipos de problemas, desenvolvimento de algoritmos aproximativos e análise da complexidade. O fato de um problema ser teoricamente resolvível por um computador não é suficiente para o problema ser na prática resolvível. Um problema é denominado tratável se no pior caso possui um algoritmo razoavelmente eficiente. E um algoritmo é dito razoavelmente eficiente quando existe um polinômio p tal que para qualquer entrada de tamanho n o algoritmo termina com no máximo p(n) passos [SZW 84]. Já que um polinômio pode ser de ordem bem alta, então um algoritmo de complexidade polinomial pode ser muito ineficiente. Genéticos é que se pode encontrar soluções aproximadas de problemas de grande complexidade computacional mediante um processo de evolução simulada[LAG 96]. Como produto do estudo deste tema, é proposto um método de desenvolvimento de Algoritmos Genéticos com a consciência de qualidade, utilizando todo o estudo formal de tipos de problemas, desenvolvimento de algoritmos aproximativos e análise da complexidade. Uma axiomatização tem o propósito de dar a semântica do algoritmo, ou seja, ela define, formalmente, o funcionamento do algoritmo, mais especificamente das funções e procedimentos do algoritmo. E isto, possibilita ao projetista de algoritmos uma maior segurança no desenvolvimento, porque para provar a correção de um Algoritmo Genético que satisfaça esse modelo só é necessário provar que os procedimentos satisfazem os axiomas. Para ter-se consciência da qualidade de um algoritmo aproximativo, dois fatores são relevantes: a exatidão e a complexidade. Este trabalho levanta os pontos importantes para o estudo da complexidade de um Algoritmo Genético. Infelizmente, são fatores conflitantes, pois quanto maior a exatidão, pior ( mais alta) é a complexidade, e vice-versa. Assim, um estudo da qualidade de um Algoritmo Genético, considerado um algoritmo aproximativo, só estaria completa com a consideração destes dois fatores. Mas, este trabalho proporciona um grande passo em direção do estudo da viabilidade do tratamento de problemas de otimização via Algoritmos Genéticos.The objective of the work is to study the viability of treating optimization problems, considered intractable, through Genetic Algorithms, developing approaches for the qualitative evaluation of a Genetic Algorithm. Inside this theme, approached areas: complexity, classes of problems, analysis and development of algorithms and Genetic Algorithms, this last one being central object of the study. As product of the study of this theme, a development method of Genetic Algorithms is proposed, using the whole formal study of types of problems, development of approximate algorithms and complexity analysis. The fact that a problem theoretically solvable isn’t enough to mean that it is solvable in pratice. A problem is denominated easy if in the worst case it possesses an algorithm reasonably efficient. And an algorithm is said reasonably efficient when a polynomial p exists such that for any entrance size n the algorithm terminates at maximum of p(n) steps [SZW 84]. Since a polynomial can be of very high order, then an algorithm of polynomial complexity can be very inefficient. The premise of the Genetic Algorithms is that one can find approximate solutions of problems of great computational complexity by means of a process of simulated evolution [LAG 96]. As product of the study of this theme, a method of development of Genetic Algorithms with the quality conscience is proposed, using the whole formal study of types of problems, development of approximate algorithms and complexity analysis. The axiom set has the purpose of giving the semantics of the algorithm, in other words, it defines formally the operation of the algorithm, more specifically of the functions and procedures of the algorithm. And this, facilitates the planner of algorithms a larger safety in the development, because in order to prove the correction of a Genetic Algorithm that satisfies that model it is only necessary to prove that the procedures satisfy the axioms. To have conscience of the quality of an approximate algorithm, two factors are important: the accuracy and the complexity. This work lifts the important points for the study of the complexity of a Genetic Algorithm. Unhappily, they are conflicting factors, because as larger the accuracy, worse (higher) it is the complexity, and vice-versa. Thus, a study of the quality of a Genetic Algorithm, considered an approximate algorithm, would be only complete with the consideration of these two factors. But, this work provides a great step in direction of the study of the viability of the treatment of optimization problems through Genetic Algorithms.
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Uherek, Jiří. « Algoritmické obchodování ». Master's thesis, Vysoká škola ekonomická v Praze, 2014. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-192611.
Texte intégralRésumé :
The diploma thesis is focused on algorithmic trading. In the first part the theoretical background is summarized. This part is particularly focused on definition of algorithmic trading, execution mechanisms, quantitative strategies, including problems regarding backtesting, and also on benefits and threats of algorithmic trading in market's point of view. The thesis also offers an introduction to genetic algorithms. In the practical part the strategy using genetic algorithm to find optimal combination of particular strategies is developed. The results showed that using genetic algorithms was beneficial for given data series. They also showed that the size of transaction costs is crucial for strategy performance same as dividing data series into testing sample and validation sample.
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Staurovská, Jana. « Nástroj pro vizuální analýzu evoluce obvodů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2012. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236483.
Texte intégralRésumé :
The main goal of the master's thesis is to compose a study on cartesian genetic programming with focus on evolution of circuits and to design a concept for visualisation of this evolution. Another goal is to create a program to visualise the circuit evolution in cartesian genetic programming, its generations and chromosomes. The program is capable of visualising the changes between generations and chromosomes and comparing more chromosomes at once. Several user cases had been prepared for the resulting program.
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Bortel, Martin. « Evoluční algoritmy ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2012. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-219807.
Texte intégralRésumé :
Thesis describes main attributes and principles of Evolutionary and Genetic algorithms. Crossover, mutation and selection are described as well as termination options. There are examples of practical use of evolutionary and genetic algorithms. Optimization of distribution routes using PHP&MySQL and Google Maps API technologies.
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Kolářová, Jana. « Evoluční algoritmy pro ultrazvukovou perfúzní analýzu ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2019. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-401037.
Texte intégralRésumé :
This master´s thesis is focused on the application of evolutionary algorithms for interleaving data obtained by ultrasound scanning of tissue. The interleaved curve serves to estimate perfusion parameters, thus allowing to detect possible pathophysiology in the scanned area. The theoretical introduction is devoted to perfusion and its parameters, contrast agents for ultrasonic application, ultrasonic modality scanning, optimization, evolutionary algorithms in general and two selected evolutionary algorithms - genetic algorithm and bee algorithm. These algorithms were tested on noisy data obtained from clinical images of mice with tumor. The final part summarizes the results of the practical part and provides suggestions and recommendations for further possible development.
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Sanzani, Matteo. « La costruzione di un indicatore di salute per la manutenzione predittiva attraverso la programmazione genetica mono-obiettivo ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.
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La manutenzione predittiva, o Prognostic Health Management (PHM), è l’innovativa politica manutentiva basata monitoraggio continuo dello stato di salute dei componenti meccanici, grazie all’acquisizione dei dati tramite sensori applicati sui componenti stessi. Questi dati non sono facilmente analizzabili direttamente: è difatti necessaria un’attività di processing, volta ad estrarre delle caratteristiche significative e sintetiche del segnale, chiamate in letteratura features. Tipicamente, alla fase di estrazione delle features, segue una fase di selezione delle features e/o costruzione di un indicatore di salute, al fine di ridurre la dimensionalità dei dati ed aumentare la performance degli algoritmi futuri che riceveranno in input tali features per la diagnostica e/o prognostica.
Questa tesi si focalizza proprio sulla costruzione di un indicatore di salute (HI) tramite programmazione genetica mono-obiettivo (algoritmo euristico basato sulla teoria della selezione naturale di Darwin, assai promettente rispetto alle tecniche tradizionali di selezione di features) a partire da un insieme di features estratte manualmente nel dominio del tempo. I segnali utilizzati provengono da un prototipo costruito all’interno del Laboratorio dell’Università di Bologna. In particolare, è stato analizzato il comportamento della cinghia, che rappresenta uno dei componenti chiave del prototipo, dalla messa in funzione in stato sano fino alla rottura (run-to-failure test). Il modello sarà costruito in ambiente MATLAB, attraverso lo sfruttamento del Genetic Programming Toolbox presente nel software stesso.
Infine, per valutare il risultato ottenuto, l’HI costruito è stato dato in pasto ad un algoritmo di fitting e di previsione della vita utile residua (RUL), allo scopo di valutare l’errore medio di previsione rispetto a quanto realmente accaduto durante il test. I risultati ottenuti sembrano positivi, ma sono necessari sviluppi futuri per valutare la robustezza dell’indicatore.
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Hnízdilová, Bohdana. « Registrace ultrazvukových sekvencí s využitím evolučních algoritmů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2021. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-442502.
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This master´s thesis deals with the registration of ultrasound sequences using evolutionary algorithms. The theoretical part of the thesis describes the process of image registration and its optimalization using genetic and metaheuristic algorithms. The thesis also presents problems that may occur during the registration of ultrasonographic images and various approaches to their registration. In the practical part of the work, several optimization methods for the registration of a number of sequences were implemented and compared.
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Petreti, Andrea. « Evoluzione artificiale di comportamenti collettivi in gruppi di robot controllati da reti booleane ». Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/23140/.
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Le metriche derivanti dalla teoria dell'informazione vengono sempre più utilizzate per quantificare le proprietà dei sistemi complessi. Nell'ambito della robotica tali metriche risultano uno strumento valido per analizzare e progettare automaticamente software di controllo per robot. Le tecniche di progettazione automatica sono un valida alternativa alle tecniche tradizionali di progettazione, ciò vale particolarmente nel campo della swarm robotics. Le misure di complessità, applicate nel contesto della robotica di sciame, possono essere utilizzate per migliorare il processo evolutivo del software di controllo. Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di comparare e analizzare i risultati forniti dalle metriche di complessità proposte. In particolare, mira a individuare correlazioni tra le metriche proposte e le prestazioni della colonia su quattro compiti differenti. I risultati ottenuti suggeriscono che i valori osservati per le misure di complessità sono correlati alla capacità della colonia di eseguire correttamente un compito.
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Ondráček, Pavel. « Optimalizační techniky v obrazových aplikacích ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2021. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-442498.
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This thesis deals with methods for optimization in image processing. There is described some of optimization techniques and some applications in image processing. There is also described detailed procedure and realization of bee algorithm, genetic algorithm, PSO algorithm and their realization in image registration, matched filtering, image segmentation and image reconstruction. Algorithms and their efficiencies are compared in the particular application for image processing.
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Hejtmánek, Michal. « Užití genetického programování v návrhu digitálních obvodů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2008. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-235950.
Texte intégralRésumé :
The goal of this work was the study of evolutionary algorithms and utilization of them for digital circuit design. Especially, a genetic programming and its different manipulation with building blocks is mentioned in contrast to a genetic algorithm. On the basis of this approach, I created and tested a hybrid method of electronic circuit design. This method uses spread schemes according to the genetic algorithm for the pattern problems witch are solved by the genetic programming. The method is more successful and have faster convergence to a solution in difficult electronic circuits design than a common algorithm of the genetic programming.
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Mališ, Radim. « Evoluční řešení Rubikovy kostky ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2011. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-237031.
Texte intégralRésumé :
This thesis deals with an evolutionary solving of the Rubik's cube. The worldwide known puzzle has been for several decades not only a toy for children and adults, but also almost a lifestyle for crowds of fans and definitely a big challenge in the world of computation, where scientists seek to find an effective automated solution. The potential for its solution could also be borne by evolutionary algorithms. The author of this thesis has developed an application employing, apart from genetic algorithms, also many advanced technics, such as linear genetic programming or local search. The goal of this special technics is to make the evolutionary process more effective. There have also been made tests of the crossover, the population size and the mutation probability influence. All the tests have been statistically evaluated.
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Miček, David. « Genetické algoritmy ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2009. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-218215.
Texte intégralRésumé :
This thesis presents description of Genetic algorithm. The description begins with theory of complexity and following basic theory of genetic algorithm. Next part explains the principle of all three tasks – travelling salesman problem, knapsack problem and evolution of algorithm for five-in-a-row. The main focus was on developing the algorithm for five-in-a-row. The results were tested with other similar algorithms from internet. In case of travelling salesman problem and knapsack problem, the results were compared with gradient optimization methods.
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Němec, Jan. « Efektivita evolučních algoritmů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2016. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-242045.
Texte intégralRésumé :
This master's thesis is focused on evolutionary algorithms. The goal of this thesis is to chooche a proper algorithm which will solve a chosen problem. In this case the chosen algorithm is the genetic algorithm and the chosen problem is the travelling salesman problem. The result of this thesis will be implementation of the algorithm, finding the proper setup and lastly the measurment of the results for various input data.
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Hurta, Martin. « Koevoluční algoritmy a klasifikace ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2021. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-445529.
Texte intégralRésumé :
The aim of this work is to automatically design a program that is able to detect dyskinetic movement features in the measured patient's movement data. The program will be developed using Cartesian genetic programming equipped with coevolution of fitness predictors. This type of coevolution allows to speed up a design performed by Cartesian genetic programming by evaluating a quality of candidate solutions using only a part of training data. Evolved classifier achieves a performance (in terms of AUC) that is comparable with the existing solution while achieving threefold acceleration of the learning process compared to the variant without the fitness predictors, in average. Experiments with crossover methods for fitness predictors haven't shown a significant difference between investigated methods. However, interesting results were obtained while investigating integer data types that are more suitable for implementation in hardware. Using an unsigned eight-bit data type (uint8_t) we've achieved not only comparable classification performance (for significant dyskinesia AUC = 0.93 the same as for the existing solutions), with improved AUC for walking patient's data (AUC = 0.80, while existing solutions AUC = 0.73), but also nine times speedup of the design process compared to the approach without fitness predictors employing the float data type, in average.
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Badáň, Filip. « Evoluční algoritmy v návrhu konvolučních neuronových sítí ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2019. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-403206.
Texte intégralRésumé :
This work focuses on automatization of neural network design via the so-called neuroevolution, which employs evolutionary algorithms to construct artificial neural networks or optimise their parameters. The goal of the project is to design and implement an evolutionary algorithm which can be used in the process of designing and optimizing topologies of convolutional neural networks. The effectiveness of the proposed framework was experimentally evaluated on tasks of image classification on datasets MNIST and CIFAR10 and compared with relevant solutions. The results showed that neuroevolution has a potential to successfully find accurate and effective convolutional neural network architectures.
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Komínek, Jan. « Heuristické algoritmy pro optimalizaci ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2012. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-230306.
Texte intégralRésumé :
This diploma thesis deals with genetic algorithms and their properties. Particular emphasis is placed on finding the influence of mutation and population size. Genetic algorithms are applied on inverse heat conduction problems (IHCP) in the second part of the thesis. Several different approaches and coding methods were tested. Properties of genetic algorithms were improved by definition of two new genetic operators – manipulation and sorting. Reported theoretical findings were tested on the real data of inverse heat conduction problem. The library for easy implementation of GA for solving general optimization problems in C ++ was created and is described in the last chapter.
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Pokštas, Jonas. « Pjaustymo uždavinio algoritmų realizacija ir tyrimas ». Master's thesis, Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), 2007. http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2007~D_20070816_144142-98749.
Texte intégralRésumé :
Šiame darbe nagrinėjama negiljotininio, dvimačio, stačiakampių pjaustymo uždavinio atliekų minimizavimo problema ir jos sprendimo metodai. Dėl uždavinio kombinatorinio sudėtingumo neįmanoma tiksliai ir visais atvejais pateikti optimalų jo sprendinį, todėl pasirinkti apytiksliai sprendimo metodai. Uždavinys sprendžiamas metaeuristiniais hibridiniais genetiniu ir modeliuojamo atkaitinimo algoritmais apjungtais su euristiniais „Žemiausio kairėn užpildymo“ ir „Žemiausio tarpo“, kuris yra originali „Geriausiai tinkamo“ metodo modifikacija. Taip pat realizuojami minėti euristiniai algoritmai atskirai nuo hibridinių. Atliekama šių metodų lyginamoji analizė bei jų parametrų ir pradinių sąlygų parinkimo įtakos tyrimas sprendinio kokybei. Suformuojama ir pateikiama metodika pjaustymo uždavinių sprendimui.A non – guillotinable, two – dimensional, rectangular cutting stock problem is being introduced in this paper and its solving methods either. Due to the combinatorial complexity of a problem, it is impossible to solve it optimally for every instance. Consequently an aproximate methods have been chosen. The problem is solved by metaheuristic genetic and simulated annealing methods hybridised with heuristic „Bottom Left Fill“ and „Lowest Gap“, which is an originally modified version of „Best Fit“ algorithm. The same heuristic algorithms are implemented separately from hybridised ones. A comparation analysis of these methods is done and the influence on solution quality depending on the selection of algorithms parameters and its initial conditions is considered. The methodology of solving cutting stock problems is being formulated and presented.
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Snášelová, Petra. « Analýza genetických algoritmů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2013. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236206.
Texte intégralRésumé :
This thesis deals with analysis of genetic algorithms. It is focused on various approaches to creation of new populations. A comparison between basic principles of operation of genetic algorithms and processes occurring in living organisms is drawn here. Some methods of application of particular steps of genetic algorithms are introduced and a suitability of the methods to certain types of problems is considered. The main goal in the thesis is to apply genetic algorithms in solving three types of optimization problems, namely the solution of functions with a single major extreme, functions with flat (slight) extreme and also functions with many local extremes.
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Carvalho, Marcia Braga de. « Aplicações de meta-heuristica genetica e fuzzy no sistema de colonia de formigas para o problema do caixeiro viajante ». [s.n.], 2007. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261876.
Texte intégralRésumé :
Orientador: Akebo YamakamiDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-08T23:52:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carvalho_MarciaBragade_M.pdf: 2154346 bytes, checksum: caafd847980349294a73d2ad38d6414c (MD5) Previous issue date: 2007
Resumo: Dentre as várias técnicas heurísticas e exatas existentes para a resolução de problemas combinatórios, os algoritmos populacionais de otimização por colônia de formigas e genéticos têm se destacado devido à sua boa performance. Em especial os algoritmos de colônia de formigas são considerados atualmente como uma das técnicas mais bem sucedidas para a resolução de vários problemas combinatórios, dentre eles o problema do caixeiro viajante. Neste trabalho é apresentado um algoritmo híbrido que trabalha com as meta-heurísticas de sistema de colônia de formigas e genético conjuntamente aplicados no problema do caixeiro viajante simétrico. Além disso, apresentamos uma proposta para o algoritmo de formigas quando temos incertezas associadas aos parâmetros do problema. Os resultados obtidos com as metodologias propostas apresentam resultados satisfatórios para todas as instâncias utilizadas
Abstract: Amongst the several existing heuristical and accurate techniques for the resolution of combinatorial problems, the population algorithms ant colony optimization and genetic have been detached due to their good performance. In special the ant colony algorithms are considered currently as one of the techniques most succeeded for the resolution of some combinatorial problems, amongst them the travelling salesman problem. In this work is presented a hybrid algorithm which works with the ant colony system and genetic metaheuristics jointly applied in the symmetric travelling salesman problem. Moreover, we presented a proposal for the ant algorithm when we have uncertainties associated to problem parameters. The results gotten with the methodology proposals present resulted satisfactory for all the used instances
Mestrado
Automação
Mestre em Engenharia Elétrica
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Balnys, Mantas. « Genetinių algoritmų pritaikymo klasifikavimo uždaviniams spręsti tyrimas ». Master's thesis, Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), 2004. http://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2004~D_20040528_155652-64676.
Texte intégralRésumé :
Neural networks are one of the most efficient classifier methods. One of such classifying neural networks we are trying to teach in this work by using genetic algorithms. In this work we test two types of genetic algorithms. One may be called parameterized genetic algorithm. It is built on the basic ideas of genetic algorithms. The other one is called parameter less genetic algorithm. It was presented by F. G. Lobo and D. E. Goldberg. Both genetic algorithms are tested and compared to the other well known optimization methods such as Bayes and Monte Carlo search. Experiments show the relevance of use genetic algorithms in teaching classifying neural network. Also stated that parameter less genetic algorithm works more efficient than parametric genetic algorithm in general cases. Created programs will be used in future studies.
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Maciel, Cristiano Baptista Faria. « A memetic algorithm for logistics network design problems ». Master's thesis, Instituto Superior de Economia e Gestão, 2014. http://hdl.handle.net/10400.5/8601.
Texte intégralRésumé :
Mestrado em Decisão Económica e EmpresarialNeste trabalho, um algoritmo memético é desenvolvido com o intuito de ser aplicado a uma rede logística, com três níveis, múltiplos períodos, seleção do meio de transporte e com recurso a outsourcing. O algoritmo memético pode ser aplicado a uma rede logística existente, no sentido de otimizar a sua configuração ou, se necessário, pode ser utilizado para criar uma rede logística de raiz. A produção pode ser internalizada e é permitido o envio direto de produtos para os clientes. Neste problema, as capacidades das diferentes infraestruturas podem ser expandidas ao longo do período temporal. Caso se trate uma infraestrutura já existente, após uma expansão, já não pode ser encerrada. Sempre que se abre uma nova infraestrutura, a mesma também não pode ser encerrada. A heurística é capaz de determinar o número e localizações das infraestrutura a operar, as capacidades e o fluxo de mercadoria na rede logística.
This thesis describes a memetic algorithm applied to the design of a three-echelon logistics network over multiple periods with transportation mode selection and outsourcing. The memetic algorithm can be applied to an existing supply chain in order to obtain an optimized configuration or, if required, it can be used to define a new logistics network. In addition, production can be outsourced and direct shipments of products to customer zones are possible. In this problem, the capacity of an existing or new facility can be expanded over the time horizon. In this case, the facility cannot be closed. Existing facilities, once closed, cannot be reopened. New facilities cannot be closed, once opened. The heuristic is able to determine the number and locations of facilities (i.e. plants and warehouses), capacity levels as well as the flow of products throughout the supply chain.
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Pospíchal, Petr. « Akcelerace genetického algoritmu s využitím GPU ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2009. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236783.
Texte intégralRésumé :
This thesis represents master's thesis focused on acceleration of Genetic algorithms using GPU. First chapter deeply analyses Genetic algorithms and corresponding topics like population, chromosome, crossover, mutation and selection. Next part of the thesis shows GPU abilities for unified computing using both DirectX/OpenGL with Cg and specialized GPGPU libraries like CUDA. The fourth chapter focuses on design of GPU implementation using CUDA, coarse-grained and fine-grained GAs are discussed, and completed by sorting and random number generation task accelerated by GPU. Next chapter covers implementation details -- migration, crossover and selection schemes mapped on CUDA software model. All GA elements and quality of GPU results are described in the last chapter.
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Hulva, Jiří. « Koevoluční algoritmus pro úlohy založené na testu ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2014. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236019.
Texte intégralRésumé :
This thesis deals with the usage of coevolution in the task of symbolic regression. Symbolic regression is used for obtaining mathematical formula which approximates the measured data. It can be executed by genetic programming - a method from the category of evolutionary algorithms that is inspired by natural evolutionary processes. Coevolution works with multiple evolutionary processes that are running simultaneously and influencing each other. This work deals with the design and implementation of the application which performs symbolic regression using coevolution on test-based problems. The test set was generated by a new method, which allows to adjust its size dynamically. Functionality of the application was verified on a set of five test tasks. The results were compared with a coevolution algorithm with a fixed-sized test set. In three cases the new method needed lesser number of generations to find a solution of a desired quality, however, in most cases more data-point evaluations were required.
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Belešová, Michaela. « Aplikace evolučního algoritmu při tvorbě regresních testů ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2014. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236142.
Texte intégralRésumé :
This master thesis deals with application of an evolutionary algorithm in the creation of regression tests. In the first section, description of functional verification, verification methodology, regression tests and evolutionary algorithms is provided. In the following section, the evolutionary algorithm, the purpose of which is to achieve reduction of the number of test vectors obtained in the process of functional verification, is proposed. Afterwards, the proposed algorithm is implemented and a set of experiments is evaluated. The results are discussed.
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Stuchlý, Karel. « Vliv rotoru na účinnost malého asynchronního motoru ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2018. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-377095.
Texte intégralRésumé :
The aim of this master thesis is optimization of the rotor in the terms of efficiency. An analysis of the effects of rotor parameters is performed by RMXPRT. A genetic algorithm is created to find the optimal solution. Solutions are evaluated and adjusted according to the results. Measurements on the actual machine are performed and evaluated to verify the functionality of the simulation models.
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Šebek, Petr. « Heuristiky v optimalizačních úlohách třídy RCPSP ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2015. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-234904.
Texte intégralRésumé :
This thesis deals with the description of the state of resource-constrained project scheduling problem. It defines the formal problem and its complexity. It also describes variants of this problem. Algorithms for solving RCPSP are presented. Heuristic genetic algorithm GARTH is analyzed in depth. The implementation of prototypes solving RCPSP using GARTH is outlined. Several improvements to the original algorithm are designed and evaluated.
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Karásek, Štěpán. « Neuronové sítě a genetické algoritmy ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2016. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-255370.
Texte intégralRésumé :
This thesis deals with evolutionary and genetic algorithms and the possible ways of combining them. The theoretical part of the thesis describes genetic algorithms and neural networks. In addition, the possible combinations and existing algorithms are presented. The practical part of this thesis describes the implementation of the algorithm NEAT and the experiments performed. A combination with differential evolution is proposed and tested. Lastly, NEAT is compared to the algorithms backpropagation (for feed-forward neural networks) and backpropagation through time (for recurrent neural networks), which are used for learning neural networks. Comparison is aimed at learning speed, network response quality and their dependence on network size.
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Eriksson, Daniel. « Algorithmic Design of Graphical Resources for Games Using Genetic Algorithms ». Thesis, Linköpings universitet, Interaktiva och kognitiva system, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-139332.
Texte intégralRésumé :
Producing many varying instances of the same type of graphical resource for games can be of interest, such as trees or foliage. But when randomly generating graphical resources, you can often end up with many similar looking results or perhaps results that doesn't look like what it is meant to look like. This work investigates whether genetic algorithms can be applied to produce greater varying results when generating graphical resources by basing the fitness of each individual for each genetic generation on how similar the graphical resource is to previously generated resources. This work concludes from the limited work that was performed that while it seems possible that the use of genetic algorithms might be able to produce visually different graphical resources, Blender currently doesn't seem to be able to produce enough results in a reasonable time frame for this to be usable on a large scale.
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Bukáček, Jan. « Implementace evolučního expertního systému ». Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2010. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-218352.
Texte intégralRésumé :
This thesis is focused on working up evolutionals and genetics algorithms issues Especially for multiobjective algorithms VEGA, SPEA and NSGA – II. Thereinafter one of FrameWork working with genetics algorithms namely WWW NIMBUS. From this mentioned algorithms was selected VEGA algorithm for implementation in JAVA to preselected problem. Thereby problem is choice thick columns of profile according to predetermined criteria. Selected algorithm works on division of population into several groups and each group evaluates the resulting fitness function. Here is a sample implementation of this algorithm. Furthermore there is a example of working with FrameWork. In the next section are compared the results of generated progam with results that were obtained by FrameWork WWW NIMBUS. As for VEGA, and the Nimbus there are shown different results. The VEGA is presented also the development of individual fitness functions. Also, there are shown graphs, that can be obtained from NIMBUS. At the end of work is introduced the comparation of the results ane propose possible improvements.