Vývoj a modifikace moderních bio-inspirovaných hejnových algoritmů

DSpace Repository

Language: English čeština 

Vývoj a modifikace moderních bio-inspirovaných hejnových algoritmů

Show simple item record

dc.contributor.author Kazíková, Anežka
dc.date.accessioned 2022-11-21T13:37:43Z
dc.date.available 2022-11-21T13:37:43Z
dc.date.issued 2016-09-14
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.isbn 978-80-7678-124-5 cs
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/52373
dc.description.abstract Hejnové algoritmy se staly standardním nástrojem novodobé optimalizace. Příliv nových metaheuristik však přinesl kritiku vůči kvalitě, kvantitě a diskutabilní novosti těchto optimalizačních technik. Tato práce se zabývá momentálními trendy hejnových algoritmů v oblasti vývoje a modifikace, ale i nástrahami, které skýtají. Už pres 30 let se metaheuristické algoritmy potýkají se stále stejnými problémy. Otázka stagnace, předčasné konvergence či nízké rozlišnosti řešení je výzvou, která je důležitá dnes stejně jako v počátcích oboru. To nemění ani vývoj nových algoritmu, protože ty mnohdy spíše odkrývají limity stávajících metodologických postupů v benchmarkingu, než aby přispívaly ke skutečnému posunu v optimalizaci. Nové metaheuristiky tak čelí předsudkům a všeobecné nedůvěře. Přestože otázka správných postupů je velmi aktuální, většina současných doporučení zůstává zpravidla v teoretické rovině bez praktické aplikace. To si tato práce klade za cíl začít měnit. Autorka navrhuje sadu doporučení pro vývoj nových metaheuristik, které pak implementuje ve vlastním návrhu hejnového algoritmu s únikovým mechanismem z lokálního optima. Bizoní algoritmus představuje ukázku vývoje orientovaného na konkrétní optimalizační problém a zároveň funguje jako model vybraných aktuálních trendů a modifikací. Spojením teorie s praxí tato práce otevírá cestu k řešení nové generace výzev.
dc.format 48 cs
dc.language.iso en
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject Metaheuristická optimalizace cs
dc.subject Hejnové algoritmy cs
dc.subject Vývoj nových metaheuristik cs
dc.subject Benchmarking cs
dc.subject Bizoní algoritmus cs
dc.subject Metaheuristic Optimization en
dc.subject Swarm Algorithms en
dc.subject Metaheuristic Development en
dc.subject Benchmarking en
dc.subject Bison Algorithm en
dc.title Vývoj a modifikace moderních bio-inspirovaných hejnových algoritmů
dc.title.alternative Vývoj a modifikace moderních bio-inspirovaných hejnových algoritmů
dc.type disertační práce cs
dc.contributor.referee Dostál, Petr
dc.contributor.referee Korošec, Peter
dc.contributor.referee Krömer, Pavel
dc.date.accepted 2022-10-26
dc.description.abstract-translated Swarm algorithms have become standard tools of modern optimization. However, the advent of new metaheuristics brought a wave of criticism against the quantity, quality, and novelty of these optimization techniques. This dissertation describes the current trends in development and modification of swarm algorithms, as well as the challenges it includes. For several decades metaheuristic algorithms have fought the very same optimization problems. The issues of stagnation, premature convergence, or low diversity of the solutions are dealt with today as well as in the beginning. The development of new algorithms does not state a change. Rather than genuinely advancing the field, new algorithms raise malpractice awareness in benchmarking. Due to the common low standard of their proposal studies, novel metaheuristics face a significant stigma of general distrust and disrespect. Although the good practice in benchmarking is a very recent topic, most current guidelines stay strictly in theory, i.e., are not applied. This work aims to start a change in this regard. The Author proposes a set of recommendations for new metaheuristic development and implements them in a new swarm algorithm, which was developed with an escape mechanism out of the local optimum containment challenge. The Bison Algorithm showcases problem-oriented development and models current trends and modifications. The connection between theory and practice opens a way toward a new generation of challenges.
dc.description.department Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline Inženýrská informatika cs
dc.thesis.degree-discipline Engineering Informatics en
dc.thesis.degree-grantor Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky cs
dc.thesis.degree-grantor Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics en
dc.thesis.degree-name Ph.D.
dc.thesis.degree-program Inženýrská informatika cs
dc.thesis.degree-program Engineering Informatics en
dc.identifier.stag 63059
dc.date.submitted 2022-08-23


Files in this item

Files Size Format View Description
Anezka_Kazikova_Doctoral_Thesis_Summary_2022.pdf 3.405Mb PDF View/Open
kazíková_2022_dp.pdf 20.22Mb PDF View/Open None
kazíková_2022_op.pdf 712.8Kb PDF View/Open None
kazíková_2022_vp.pdf 41.65Kb PDF View/Open None

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Find fulltext

Search DSpace


Browse

My Account