Genetické programování v prostředí Mathematica

Macháček, Martin

Genetické programování v prostředí Mathematica

DSpace Repository

Language: English čeština

Genetické programování v prostředí Mathematica

dc.contributor.advisor	Zelinka, Ivan
dc.contributor.author	Macháček, Martin
dc.date.accessioned	2010-07-20T07:17:09Z
dc.date.available	2010-07-20T07:17:09Z
dc.date.issued	2010-06-07
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/14218
dc.description.abstract	Cílem této diplomové práce je popsání a vytvoření algoritmu genetického programování, který je řazen do skupiny evolučních algoritmů. V teoretické části jsou popsány principy a funkčnost algoritmu genetického programování. Výsledkem praktické části jsou funkce vytvořené v prostředí Mathematica, které v celku tvoří algoritmus genetického programování. Správnost algoritmu je testována na všeobecně uznávaných testovacích příkladech navržených speciálně pro algoritmus genetického programování.	cs
dc.format	70 s.	cs
dc.format.extent	1565201 bytes	cs
dc.format.mimetype	application/pdf	cs
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	Optimization	en
dc.subject	evolutionary algorithm	en
dc.subject	genetic programming	en
dc.subject	symbolic regression	en
dc.subject	Mathematica	en
dc.subject	Optimalizace	cs
dc.subject	evoluční algoritmus	cs
dc.subject	genetické programování	cs
dc.subject	symbolická regrese	cs
dc.subject	Mathematica	cs
dc.title	Genetické programování v prostředí Mathematica	cs
dc.title.alternative	Genetic programming in Mathematica	en
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Dostál, Petr
dc.date.accepted	2010-06-23
dc.description.abstract-translated	The aim of this work is discribing and making the genetic programming algorithm which belong to evolutionary algorithms. In theoretical part are discribing principles and functionality of the genetic programming algorithm. The result of practical part are function created in computation system Mathematica and they together create the genetic programming algorithm. The correctness of algorithm is tested on classical examples, designed especially for the genetic programming algorithm.	en
dc.description.department	Ústav automatizace a řídicí techniky	cs
dc.description.result	obhájeno	cs
dc.parent.uri	http://hdl.handle.net/10563/91	cs
dc.parent.uri	http://hdl.handle.net/10563/220	cs
dc.thesis.degree-discipline	Informační technologie	cs
dc.thesis.degree-discipline	Information Technologies	en
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-name	Ing.	cs
dc.thesis.degree-program	Engineering Informatics	en
dc.thesis.degree-program	Inženýrská informatika	cs
dc.identifier.stag	16382
dc.date.assigned	2010-02-19
utb.result.grade	B