Práca sa zaoberá otázkou vizualizácie algoritmu analytického programovania s využitím evolučných algoritmov. Základnou úlohou práce bolo vhodné znázornenie priebehu algoritmu a jeho možností pri syntéze riešenia problému symbolickej regresie. Hlavnou motiváciou tejto práce je názorné a jednoduché znázornenie prebiehajúceho algoritmu pomocou dvojdimenzionálnych a trojdimenzionálnych animácii zobrazujúcich základné vlastnosti algoritmu potrebné pre jeho pochopenie. Práca obsahuje teoretické informácie k problému symbolickej regresie a vizualizácie súvisiace s riešením problému pomocou analytického programovania.
Anotace v angličtině
This thesis deals with question of visualization of analytic programming algorithm using evolutionary algorithms. The very task was to create a suitable visualization of running of this algorithm and its possibilities in case of synthesis of solution of symbolic regression. Motivation is simple and transparent visualization of algorithm using 2D and 3D animations showing basic principles necessary for its understanding. Thesis contains theoretical background of solving problem of symbolic regression by means of analytic programming and its visualization.
Práca sa zaoberá otázkou vizualizácie algoritmu analytického programovania s využitím evolučných algoritmov. Základnou úlohou práce bolo vhodné znázornenie priebehu algoritmu a jeho možností pri syntéze riešenia problému symbolickej regresie. Hlavnou motiváciou tejto práce je názorné a jednoduché znázornenie prebiehajúceho algoritmu pomocou dvojdimenzionálnych a trojdimenzionálnych animácii zobrazujúcich základné vlastnosti algoritmu potrebné pre jeho pochopenie. Práca obsahuje teoretické informácie k problému symbolickej regresie a vizualizácie súvisiace s riešením problému pomocou analytického programovania.
Anotace v angličtině
This thesis deals with question of visualization of analytic programming algorithm using evolutionary algorithms. The very task was to create a suitable visualization of running of this algorithm and its possibilities in case of synthesis of solution of symbolic regression. Motivation is simple and transparent visualization of algorithm using 2D and 3D animations showing basic principles necessary for its understanding. Thesis contains theoretical background of solving problem of symbolic regression by means of analytic programming and its visualization.
Nastudujte základy teorie Analytického Programování.
Zhodnoťte současnou názornost prezentace daného tématu.
Zvolte vhodné příklady pro 3D vizualizaci.
Vyberte odpovídající softwarové prostředí pro tvorbu.
Vytvořte krátké 3D animace a obrázky ilustrující vybrané příklady.
Prezentujte výsledné práce.
Zásady pro vypracování
Nastudujte základy teorie Analytického Programování.
Zhodnoťte současnou názornost prezentace daného tématu.
Zvolte vhodné příklady pro 3D vizualizaci.
Vyberte odpovídající softwarové prostředí pro tvorbu.
Vytvořte krátké 3D animace a obrázky ilustrující vybrané příklady.
Prezentujte výsledné práce.
Seznam doporučené literatury
ZELINKA I. 2004, SOMA - Self Organizing Migrating Algoritm, kap. 7, str. 33, in B.V. Batu, G. Onwubolu (eds), New Optimization Techniques in Engineering, Springer-Verlag.
ZELINKA I., OPLATKOVÁ Z. 2003, Analytic programming - Comparative Stu-dy. CIRAS’03, The second International Conference on Computational Intelligen-ce, Robotics, and Autonomous Systems, Singapore, 2003, ISSN 0219-6131.
ZELINKA, I. 2002. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. Praha : BEN, 2002, 189 s. ISBN 80-7300-069-5.
VAŘACHA, Pavel. Syntéza neuronových sítí metodou symbolické regrese. Zlín, 2006. 83 s. UTB. Vedoucí diplomové práce doc. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D.
POKORNÝ, Pavel. Blender - Naučte se 3D grafiku. Praha : BEN, 2006. 248 s. ISBN 80-7300-203-5.
3D scéna [online]. 2003 [cit. 2008-01-28]. Dostupný z WWW: http://www.3dscena.cz/3dshowks.php?xuid=207 .
Blender [online]. 2001 [cit. 2008-01-28]. Dostupný z WWW: http://www.blender.org/education-help/tutorials/c847 .
Seznam doporučené literatury
ZELINKA I. 2004, SOMA - Self Organizing Migrating Algoritm, kap. 7, str. 33, in B.V. Batu, G. Onwubolu (eds), New Optimization Techniques in Engineering, Springer-Verlag.
ZELINKA I., OPLATKOVÁ Z. 2003, Analytic programming - Comparative Stu-dy. CIRAS’03, The second International Conference on Computational Intelligen-ce, Robotics, and Autonomous Systems, Singapore, 2003, ISSN 0219-6131.
ZELINKA, I. 2002. Umělá inteligence v problémech globální optimalizace. Praha : BEN, 2002, 189 s. ISBN 80-7300-069-5.
VAŘACHA, Pavel. Syntéza neuronových sítí metodou symbolické regrese. Zlín, 2006. 83 s. UTB. Vedoucí diplomové práce doc. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D.
POKORNÝ, Pavel. Blender - Naučte se 3D grafiku. Praha : BEN, 2006. 248 s. ISBN 80-7300-203-5.
3D scéna [online]. 2003 [cit. 2008-01-28]. Dostupný z WWW: http://www.3dscena.cz/3dshowks.php?xuid=207 .
Blender [online]. 2001 [cit. 2008-01-28]. Dostupný z WWW: http://www.blender.org/education-help/tutorials/c847 .
Přílohy volně vložené
DVD
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Kdybyste mohl znovu volit pracovní prostředí pro vytváření animací, volil byste stejně? (Vařacha)
Jak byste voli pracovní prostředí, kdyby Vás nelimitovali finance? (Vařacha)
Bylo by možné v Blenderu vizualizovat tento algoritmus v reálném čase? (Král)