Metody optimalizace a A.I. pro měření v průmyslové praxi

Abstract

Tato diplomová práce se zaměřuje na aplikaci analytického programování, evolučních algoritmů a dalších metod umělé inteligence a strojového učení v kontextu optimalizace a modelování v průmyslové praxi. Práce je založena na pečlivé analýze relevantních zdrojů a jejím primárním cílem je provést odbornou rešerši na dané téma v teoretické části a aplikovat popsané metody v části praktické, včetně zhodnocení provedených experimen-tů. V rámci teoretické části byly podrobně prozkoumány různé aspekty evolučních výpo-četních technik, analytického programování, neuronových sítí a dalších metod využitých při zpracování dat. Praktická část práce se skládá z popisu dat získaných z fyzikálního měření, analýzy možností syntézy modelu popisující tato data a optimalizace nastavení parametrů měření pomocí evolučních výpočetních technik. Byly provedeny rozsáhlé ex-perimenty a analýzy, které přispěly k hlubšímu porozumění dané problematiky a poskytly cenné poznatky pro další výzkum v oblasti aplikace umělé inteligence a strojového učení v průmyslové praxi.