Analytické programování je metoda, která generuje z elementárních funkcí mnohdy velmi složité funkcionály, které mohou být využity při symbolické regresi. Symbolická regrese je prokládání dat vhodnou matematickou formulí. V teoretické části této práce jsou popsány tři různé algoritmy pro symbolickou regresi. Jedná se o Genetické programování, Gramatickou evoluci a Analytické programování. Protože Analytické programování potřebuje ke svému chodu nějaký evoluční algoritmus je zde popsána Diferenciální evoluce a algoritmus SOMA. Součástí práce je také popis implementace analytického programování v jazyce C# a vyhodnocení výsledků implementace.
Annotation in English
Analytic programming is a method, which generates sometimes very complex functionals from basic functions. Such functionals can be used for symbolic regression. Symbolic regression is based on intercutting of the data by the appropriate mathematical formula. In the theoretical part of this work, three different algorithms for symbolic regression are described. Among them are Genetic programming, Grammatical evolution and Analytic programming. Because the analytic programming, in order to run, needs some evolution algorithm, Differential evolu-tion and SOMA algorithm is described here. Last part of this work, is also a description of the implementation of analytic programming in C# language and evaluation of this implementation.
Analytické programování je metoda, která generuje z elementárních funkcí mnohdy velmi složité funkcionály, které mohou být využity při symbolické regresi. Symbolická regrese je prokládání dat vhodnou matematickou formulí. V teoretické části této práce jsou popsány tři různé algoritmy pro symbolickou regresi. Jedná se o Genetické programování, Gramatickou evoluci a Analytické programování. Protože Analytické programování potřebuje ke svému chodu nějaký evoluční algoritmus je zde popsána Diferenciální evoluce a algoritmus SOMA. Součástí práce je také popis implementace analytického programování v jazyce C# a vyhodnocení výsledků implementace.
Annotation in English
Analytic programming is a method, which generates sometimes very complex functionals from basic functions. Such functionals can be used for symbolic regression. Symbolic regression is based on intercutting of the data by the appropriate mathematical formula. In the theoretical part of this work, three different algorithms for symbolic regression are described. Among them are Genetic programming, Grammatical evolution and Analytic programming. Because the analytic programming, in order to run, needs some evolution algorithm, Differential evolu-tion and SOMA algorithm is described here. Last part of this work, is also a description of the implementation of analytic programming in C# language and evaluation of this implementation.
Zpracujte rešerši algoritmů symbolické regrese.
Naprogramujte algoritmus Analytického programování v jazyce C Sharp.
Otestujte výsledný software na vybraných příkladech.
Vypracujte dokumentaci k programu.
Research Plan
Zpracujte rešerši algoritmů symbolické regrese.
Naprogramujte algoritmus Analytického programování v jazyce C Sharp.
Otestujte výsledný software na vybraných příkladech.
Vypracujte dokumentaci k programu.
Recommended resources
ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. Praha : BEN, 2002. 189s. ISBN 80-7300-069-5.
OPLATKOVÁ, Zuzana. Analytic programming. Zlín : UTB-FT, 2003. 73s. Diplomová práce.
KOZA, J.R. (1990), Genetic Programming: A Paradigm for Genetically Breeding Populations of Computer Programs to Solve Problems, Stanford University Computer Science Department technical report STAN-CS-90-1314.
NAGEL, Ch., et al. Professional C Sharp 2005 with .NET 3.0 [s.l.] : Wrox Press, 2007. 1798 s. ISBN 9780470124727.
KAČMÁŘ, Dalibor. Programujeme .NET aplikace : ve Visual Studiu .NET. Praha : Computer Press, 2001. 330s. ISBN 80-7226-569-5.
Recommended resources
ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. Praha : BEN, 2002. 189s. ISBN 80-7300-069-5.
OPLATKOVÁ, Zuzana. Analytic programming. Zlín : UTB-FT, 2003. 73s. Diplomová práce.
KOZA, J.R. (1990), Genetic Programming: A Paradigm for Genetically Breeding Populations of Computer Programs to Solve Problems, Stanford University Computer Science Department technical report STAN-CS-90-1314.
NAGEL, Ch., et al. Professional C Sharp 2005 with .NET 3.0 [s.l.] : Wrox Press, 2007. 1798 s. ISBN 9780470124727.
KAČMÁŘ, Dalibor. Programujeme .NET aplikace : ve Visual Studiu .NET. Praha : Computer Press, 2001. 330s. ISBN 80-7226-569-5.
