Clustering populace evolučních algoritmů

Repozitář DSpace/Manakin

Jazyk: English čeština 

Clustering populace evolučních algoritmů

Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisor Viktorin, Adam
dc.contributor.author Masař, Martin
dc.date.accessioned 2025-12-10T23:09:50Z
dc.date.available 2025-12-10T23:09:50Z
dc.date.issued 2024-10-27
dc.identifier Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10563/57728
dc.description.abstract Cílem této práce je implementace a porovnání clusteringových metod na datech vzniklých při optimalizaci testovacích funkcí pomocí evolučních algoritmů. Výstupem práce by měl být detailní přehled moderních metod s jejich výhodami a nevýhodami a analýza vývoje populace po vytvoření clusterů z hlediska konvergence, stagnace a schopnosti úniku z lokálního optima. Předpokladem pro řešitele je schopnost rešerše problematiky v anglickém jazyce.
dc.format 118
dc.language.iso cs
dc.publisher Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights Bez omezení
dc.subject evoluční algoritmy cs
dc.subject genetický algoritmus cs
dc.subject diferenciální evoluce cs
dc.subject shlukování cs
dc.subject K-Means cs
dc.subject agregační shlukování cs
dc.subject OPTICS cs
dc.subject evolutionary algorithms en
dc.subject genetic algorithm en
dc.subject differential evolution en
dc.subject clustering en
dc.subject K-Means en
dc.subject agglomerative clustering en
dc.subject OPTICS en
dc.title Clustering populace evolučních algoritmů
dc.title.alternative Population Clustering in Evolutionary Algorithms
dc.type diplomová práce cs
dc.contributor.referee Kotyrba, Martin
dc.date.accepted 2025-06-19
dc.description.abstract-translated The aim of this thesis is the implementation and comparison of clustering methods applied to data generated during the optimization of test functions using evolutionary algorithms. The expected outcome is a detailed overview of modern methods, including their advantages and disadvantages, as well as an analysis of population dynamics after clustering in terms of convergence, stagnation, and the ability to escape local optima. A prerequisite for the author is the ability to conduct research on the topic in English.
dc.description.department Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline Softwarové inženýrství cs
dc.thesis.degree-discipline Software Engineering 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 Ing.
dc.thesis.degree-program Informační technologie cs
dc.thesis.degree-program Information Technologies en
dc.identifier.stag 70126
dc.date.submitted 2025-06-02


Soubory tohoto záznamu

Soubory Velikost Formát Zobrazit

K tomuto záznamu nejsou připojeny žádné soubory.

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam

Find fulltext

Prohledat DSpace


Procházet

Můj účet