Hlavním cílem této bakalářské práce je potvrdit, že evoluční algoritmy je možné použít na řešení a optimalizaci návrhu elektronických obvodů. V první části této práce pronikneme hlouběji do tajů Genetického programování, kde si blíže popíšeme jeho princip. V druhé části se pak seznámíme s Analytickým programováním a v třetí části se zaměříme na Gramatické algoritmy, které jsou nedílnou součástí této obsáhlé skupiny. V praktické části pak budou prezentovány vybrané výsledky ze simulací a ty pak vyhodnoceny.
Annotation in English
The main point of thic bachelor thesis is confirm, that evolution algorithms is possible applicated to solving and optimalisation design of electronics circuits. In first part of thesis we are going to deeper to mystery of Genetic programming. In second part we are going to better understanding to Analytical programming. And in third part of this thesis we are going to focus to Gramatical algorithms, which are inseparable part group of Evolution algorithms. And finally in practise part will be presented selected results from simulations and evaluated.
Hlavním cílem této bakalářské práce je potvrdit, že evoluční algoritmy je možné použít na řešení a optimalizaci návrhu elektronických obvodů. V první části této práce pronikneme hlouběji do tajů Genetického programování, kde si blíže popíšeme jeho princip. V druhé části se pak seznámíme s Analytickým programováním a v třetí části se zaměříme na Gramatické algoritmy, které jsou nedílnou součástí této obsáhlé skupiny. V praktické části pak budou prezentovány vybrané výsledky ze simulací a ty pak vyhodnoceny.
Annotation in English
The main point of thic bachelor thesis is confirm, that evolution algorithms is possible applicated to solving and optimalisation design of electronics circuits. In first part of thesis we are going to deeper to mystery of Genetic programming. In second part we are going to better understanding to Analytical programming. And in third part of this thesis we are going to focus to Gramatical algorithms, which are inseparable part group of Evolution algorithms. And finally in practise part will be presented selected results from simulations and evaluated.
Evoluční algoritmy se používají na řešení poměrně obtížných problémů. Téma DP pochází z oblasti evolučních algoritmů, které patří do oblasti tzv. Softcomputingu a ta do umělé inteligence. Práce by vycházela z tzv. genetického programování [1], [2], které provádí pomocí tzv. genetických algoritmů evoluci v oblasti symbolických výrazů, kterými mohou být jak prvky např. Booleovy algebry, tak klasické matematické funkce. Cílem práce bude vyzkoušet novou metodu z oblasti symbolické regrese na návrh jednoduchých elektronických obvodů. To už bylo částečně provedeno v [3]-[5], takže DP bude vycházet z těchto prací. Postup DP je následující:
1.Seznámení se s problematikou genetického programování [1],[2]
2. Selekce stěžejních problémů z oblasti genetického programování [2]
3.Popis problematiky analytického programování [5]
4.Provedení testování všech vybraných problémů pomocí analytického programování
5.Zhodnocení výsledků a vypracování podrobné dokumentace k analytickému programování
6.Závěr
Research Plan
Evoluční algoritmy se používají na řešení poměrně obtížných problémů. Téma DP pochází z oblasti evolučních algoritmů, které patří do oblasti tzv. Softcomputingu a ta do umělé inteligence. Práce by vycházela z tzv. genetického programování [1], [2], které provádí pomocí tzv. genetických algoritmů evoluci v oblasti symbolických výrazů, kterými mohou být jak prvky např. Booleovy algebry, tak klasické matematické funkce. Cílem práce bude vyzkoušet novou metodu z oblasti symbolické regrese na návrh jednoduchých elektronických obvodů. To už bylo částečně provedeno v [3]-[5], takže DP bude vycházet z těchto prací. Postup DP je následující:
1.Seznámení se s problematikou genetického programování [1],[2]
2. Selekce stěžejních problémů z oblasti genetického programování [2]
3.Popis problematiky analytického programování [5]
4.Provedení testování všech vybraných problémů pomocí analytického programování
5.Zhodnocení výsledků a vypracování podrobné dokumentace k analytickému programování
6.Závěr
Recommended resources
1) Koza J.R. 1998, Genetic Programming, MIT Press, ISBN 0-262-11189-6, 1998
2) Koza J.R.,Bennet F.H., Andre D., Keane M. 1999, Genetic Programming III, Morgan Kaufnamm pub., ISBN 1-55860-543-6, 1999
3) Lampinen Jouni, Zelinka, Ivan, New Ideas in Optimization and Mechanical Engineering Design Optimization by Differential Evolution. Volume 1. London: McGraw-Hill, 1999. 20 p. ISBN 007-709506-5
4) Kvasnička, V., Pospíchal J., Tišo, P.: Evolučné algoritmy, STU Bratislava, ISBN 85-246-2000, 2000
5) Zelinka I.: Analytic Programming by Means of Soma Algorithm. ICICIS 2002, First International Conference on Intelligent Computing and Information Systems, Egypt, Cairo, 2002
6) Zelinka Ivan, Umělá inteligence v problémech globální optimalizace, BEN, Praha, 2002, ISBN 80-7300-069-5
Recommended resources
1) Koza J.R. 1998, Genetic Programming, MIT Press, ISBN 0-262-11189-6, 1998
2) Koza J.R.,Bennet F.H., Andre D., Keane M. 1999, Genetic Programming III, Morgan Kaufnamm pub., ISBN 1-55860-543-6, 1999
3) Lampinen Jouni, Zelinka, Ivan, New Ideas in Optimization and Mechanical Engineering Design Optimization by Differential Evolution. Volume 1. London: McGraw-Hill, 1999. 20 p. ISBN 007-709506-5
4) Kvasnička, V., Pospíchal J., Tišo, P.: Evolučné algoritmy, STU Bratislava, ISBN 85-246-2000, 2000
5) Zelinka I.: Analytic Programming by Means of Soma Algorithm. ICICIS 2002, First International Conference on Intelligent Computing and Information Systems, Egypt, Cairo, 2002
6) Zelinka Ivan, Umělá inteligence v problémech globální optimalizace, BEN, Praha, 2002, ISBN 80-7300-069-5
