Tato diplomová práce se zabývá analýzou a testováním včelího algoritmu (Bee Algorithm). Tento evoluční algoritmus je v rámci diplomové práce porovnán s jiným evolučním algoritmem hejnového typu SOMA. Toto porovnání je provedeno na šesti různých standardních testovacích funkcích. V rámci teoretické části jsou vysvětleny základní pojmy z umělé inteligence a prvku? evolučních výpočetních technik. Převážná část práce se věnuje interpretaci včelího algoritmu, respektive algoritmu? vycházejících z principu? chování biologických včel. Samotný algoritmus a veškeré přehledné grafy a tabulky jsou zpracovány v software Wolfram Mathematica.
Annotation in English
This thesis is focused on the analysis and testing of the bee algorithm (Bee Algorithm). The evolutionary algorithm is within the thesis compared with other swarm intelligence type algorithm SOMA. This comparison is performed on six different standard test functions. Within the theoretical section, there are explained the basic concepts of artificial intelligence and evolutionary computation elements. Most of the work deals with the interpreting of the bee algorithm, respectively algorithms based on principles of biological behavior of bees. The algorithm itself and all illustrative graphs and tables are processed in the software Wolfram Mathematica.
Tato diplomová práce se zabývá analýzou a testováním včelího algoritmu (Bee Algorithm). Tento evoluční algoritmus je v rámci diplomové práce porovnán s jiným evolučním algoritmem hejnového typu SOMA. Toto porovnání je provedeno na šesti různých standardních testovacích funkcích. V rámci teoretické části jsou vysvětleny základní pojmy z umělé inteligence a prvku? evolučních výpočetních technik. Převážná část práce se věnuje interpretaci včelího algoritmu, respektive algoritmu? vycházejících z principu? chování biologických včel. Samotný algoritmus a veškeré přehledné grafy a tabulky jsou zpracovány v software Wolfram Mathematica.
Annotation in English
This thesis is focused on the analysis and testing of the bee algorithm (Bee Algorithm). The evolutionary algorithm is within the thesis compared with other swarm intelligence type algorithm SOMA. This comparison is performed on six different standard test functions. Within the theoretical section, there are explained the basic concepts of artificial intelligence and evolutionary computation elements. Most of the work deals with the interpreting of the bee algorithm, respectively algorithms based on principles of biological behavior of bees. The algorithm itself and all illustrative graphs and tables are processed in the software Wolfram Mathematica.
Vypracujte literární rešerši na dané téma.
Naprogramujte Bee Algoritmus v prostředí Mathematica.
Otestujte algoritmus na sadě vybraných testovacích funkcí.
Výsledky testování přehledně graficky a tabulkově zobrazte.
Vybrané dosažené výsledky porovnejte s libovolným jiným evolučním algoritmem.
Research Plan
Vypracujte literární rešerši na dané téma.
Naprogramujte Bee Algoritmus v prostředí Mathematica.
Otestujte algoritmus na sadě vybraných testovacích funkcí.
Výsledky testování přehledně graficky a tabulkově zobrazte.
Vybrané dosažené výsledky porovnejte s libovolným jiným evolučním algoritmem.
Recommended resources
KENNEDY, James, Russell C EBERHART a Yuhui SHI. Swarm intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2001, xxvii, 512 s. ISBN 15-586-0595-9.
BONABEAU, E. Swarm intelligence. New York: Univerzity Press, 1999, 307 s. ISBN 01-951-3159-2.
Parameter settings in evolutionary algorithms. Editor Fernando G Lobo, Cláudio F Lima, Zbigniew Michalewicz. Berlin: Springer, 2007, xii, 317 s. ISBN 978-3-540-69431-1.
DE JONG, Kenneth A. Evolutionary computation: a unified approach. Cambridge: MIT Press, 2006, ix, 256 s. ISBN 02-620-4194-4.
YANG, Xin-She. Introduction to computational mathematics. Hackensack, N.J.: World Scientific Pub., 2008, xi, 245 p. ISBN 98-128-1817-0.
MEHROTRA, Kishan. Elements of artificial neural networks. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1997, xiv, 344 s. ISBN 978-0-262-13328-9.
ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. BEN, 2002, 190 s. ISBN 80-7300-069-5.
ZELINKA I., OPLATKOVÁ Z., ŠEDA M., OŠMERA P., VČELAŘ F., Evoluční výpočetní techniky - principy a aplikace, BEN, Praha, 2008, ISBN 80-7300-218-3.
Recommended resources
KENNEDY, James, Russell C EBERHART a Yuhui SHI. Swarm intelligence. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2001, xxvii, 512 s. ISBN 15-586-0595-9.
BONABEAU, E. Swarm intelligence. New York: Univerzity Press, 1999, 307 s. ISBN 01-951-3159-2.
Parameter settings in evolutionary algorithms. Editor Fernando G Lobo, Cláudio F Lima, Zbigniew Michalewicz. Berlin: Springer, 2007, xii, 317 s. ISBN 978-3-540-69431-1.
DE JONG, Kenneth A. Evolutionary computation: a unified approach. Cambridge: MIT Press, 2006, ix, 256 s. ISBN 02-620-4194-4.
YANG, Xin-She. Introduction to computational mathematics. Hackensack, N.J.: World Scientific Pub., 2008, xi, 245 p. ISBN 98-128-1817-0.
MEHROTRA, Kishan. Elements of artificial neural networks. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1997, xiv, 344 s. ISBN 978-0-262-13328-9.
ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. BEN, 2002, 190 s. ISBN 80-7300-069-5.
ZELINKA I., OPLATKOVÁ Z., ŠEDA M., OŠMERA P., VČELAŘ F., Evoluční výpočetní techniky - principy a aplikace, BEN, Praha, 2008, ISBN 80-7300-218-3.
