The thesis deals with the optimization and scheduling problems and does not
focus on an arguing about how efficient search algorithms are from economy
perspective, but to develop one. The result will be verified the idea of artificial
intelligence, actually develop genetic algorithm and apply it on known problems
related with this area such as Traveling Salesman Problem. Test the behavior of
the genetic algorithm when an input variables are changed in permitted range.
All simulations and tests were done by developed application.
Anotace v angličtině
The thesis deals with the optimization and scheduling problems and does not
focus on an arguing about how efficient search algorithms are from economy
perspective, but to develop one. The result will be verified the idea of artificial
intelligence, actually develop genetic algorithm and apply it on known problems
related with this area such as Traveling Salesman Problem. Test the behavior of
the genetic algorithm when an input variables are changed in permitted range.
All simulations and tests were done by developed application.
Klíčová slova
Artificial Intelligence,Evolutionary Computation, Genetic Algorithm,
Traveling Salesman Problem, Vehicle Routing Problem, Theory of Computation
Klíčová slova v angličtině
Artificial Intelligence,Evolutionary Computation, Genetic Algorithm,
Traveling Salesman Problem, Vehicle Routing Problem, Theory of Computation
Rozsah průvodní práce
99
Jazyk
AN
Anotace
The thesis deals with the optimization and scheduling problems and does not
focus on an arguing about how efficient search algorithms are from economy
perspective, but to develop one. The result will be verified the idea of artificial
intelligence, actually develop genetic algorithm and apply it on known problems
related with this area such as Traveling Salesman Problem. Test the behavior of
the genetic algorithm when an input variables are changed in permitted range.
All simulations and tests were done by developed application.
Anotace v angličtině
The thesis deals with the optimization and scheduling problems and does not
focus on an arguing about how efficient search algorithms are from economy
perspective, but to develop one. The result will be verified the idea of artificial
intelligence, actually develop genetic algorithm and apply it on known problems
related with this area such as Traveling Salesman Problem. Test the behavior of
the genetic algorithm when an input variables are changed in permitted range.
All simulations and tests were done by developed application.
Klíčová slova
Artificial Intelligence,Evolutionary Computation, Genetic Algorithm,
Traveling Salesman Problem, Vehicle Routing Problem, Theory of Computation
Klíčová slova v angličtině
Artificial Intelligence,Evolutionary Computation, Genetic Algorithm,
Traveling Salesman Problem, Vehicle Routing Problem, Theory of Computation
Zásady pro vypracování
Vypracujte stručný přehled využití evolučních algoritmů v oblasti logistiky.
Softwarově zpracujte vhodný evoluční algoritmus pro řešení úlohy obchodního cestujícího a variant úloh z oblasti: Vehicle Routing Problem (VRP), popište použité technologie.
Demonstrujte funkci realizovaného algoritmu v rámci vybraných problémů plánování přepravy.
Věnujte pozornost zabezpečení aplikace.
Implementujte vhodné uživatelského rozhraní pro komunikaci s algoritmem a otestujte jeho funkcionalitu v reálném prostředí.
Proveďte závěrečnou analýzu a odladění kompletního řešení, navrhněte směr budoucího vývoje.
Zásady pro vypracování
Vypracujte stručný přehled využití evolučních algoritmů v oblasti logistiky.
Softwarově zpracujte vhodný evoluční algoritmus pro řešení úlohy obchodního cestujícího a variant úloh z oblasti: Vehicle Routing Problem (VRP), popište použité technologie.
Demonstrujte funkci realizovaného algoritmu v rámci vybraných problémů plánování přepravy.
Věnujte pozornost zabezpečení aplikace.
Implementujte vhodné uživatelského rozhraní pro komunikaci s algoritmem a otestujte jeho funkcionalitu v reálném prostředí.
Proveďte závěrečnou analýzu a odladění kompletního řešení, navrhněte směr budoucího vývoje.
Seznam doporučené literatury
Evoluční výpočetní techniky: principy a aplikace. 1. české vyd. Praha: BEN, 2009, 534 s. ISBN 978-807-3002-183
DORIGO, Marco. Ant colony optimization. Cambridge: MIT Press, 2004, 305 s. ISBN 0-262-04219-3.
ONWUBOLU, Godfrey C a B BABU. New optimization techniques in engineering. Berlin: Springer, 2004, 712 s. ISBN 35-402-0167-X.
MUNAKATA, Toshinori. Fundamentals of the new artificial intelligence: neural, evolutionary, fuzzy and more. 2nd ed. London: Springer, 2008, 255 s. ISBN 978-184-6288-388.
DORIGO, Marco, Mauro BIRATTARI a Thomas STUTZLE. IEEE computational intelligence magazine: Ant Colony Optimization Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique. ISSN 1556-603X/06.
DORIGO, Marco a Luca Maria GAMBARDELLA. IEEE Transactions on Evolutionary Computation: Ant Colony System: A Cooperative Learning. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., ISSN 1089?778X.
OWASP. OWASP Top10 - 2010. [online]. [cit. 2012-10-24]. Dostupné z: https://www.owasp.org/images/0/0f/OWASP_T10_-_2010_rc1.pdf
Seznam doporučené literatury
Evoluční výpočetní techniky: principy a aplikace. 1. české vyd. Praha: BEN, 2009, 534 s. ISBN 978-807-3002-183
DORIGO, Marco. Ant colony optimization. Cambridge: MIT Press, 2004, 305 s. ISBN 0-262-04219-3.
ONWUBOLU, Godfrey C a B BABU. New optimization techniques in engineering. Berlin: Springer, 2004, 712 s. ISBN 35-402-0167-X.
MUNAKATA, Toshinori. Fundamentals of the new artificial intelligence: neural, evolutionary, fuzzy and more. 2nd ed. London: Springer, 2008, 255 s. ISBN 978-184-6288-388.
DORIGO, Marco, Mauro BIRATTARI a Thomas STUTZLE. IEEE computational intelligence magazine: Ant Colony Optimization Artificial Ants as a Computational Intelligence Technique. ISSN 1556-603X/06.
DORIGO, Marco a Luca Maria GAMBARDELLA. IEEE Transactions on Evolutionary Computation: Ant Colony System: A Cooperative Learning. New York: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc., ISSN 1089?778X.
OWASP. OWASP Top10 - 2010. [online]. [cit. 2012-10-24]. Dostupné z: https://www.owasp.org/images/0/0f/OWASP_T10_-_2010_rc1.pdf
Přílohy volně vložené
1CD
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Diplomant prezentoval před komisí hlavní cíle a výsledky své diplomové práce. Prezentace jako celek působila velmi dobrým dojmem, student dokázal poměrně dobře vystihnout klíčové body práce. Součástí prezentace nebyla praktická ukázka. Následně byl student seznámen s posudky vedoucího a oponenta diplomové práce.
Komise vznesla k obhajobě následující dotazy:
1) Dr. Vojtěšek: V čem byla aplikace naprogramována?
2) Dr. Šenkeřík: Proč jste použil genetický algoritmus?
3) Dr. Šenkeřík: Jaký je Váš přínos pro praktické použití?
4) prof. Vlček: Jaká je cena Vašeho produktu?