Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Adaptivní velikost populace v evolučních algoritmech
Thesis title in Czech: Adaptivní velikost populace v evolučních algoritmech
Thesis title in English: Adaptive Population Size in Evolutionary Algorithms
Key words: evoluční algoritmy, velikost populace, adaptivní parametry
English key words: evolutionary algorithms, population size, adaptive parameters
Academic year of topic announcement: 2017/2018
Thesis type: diploma thesis
Thesis language:
Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML)
Supervisor: Mgr. Martin Pilát, Ph.D.
Author: Bc. Filip Ressler - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 11.01.2018
Date of assignment: 11.01.2018
Confirmed by Study dept. on: 31.01.2018
Guidelines
Velikost populace je jedním ze základních parametrů evolučních algoritmů, přesto je jejímu adaptivnímu nastavení v závislosti na řešeném problému věnován malý zájem. Většina prací, které velikost populace nějakým způsobem adaptivně mění se omezuje jen na její zvětšování formou restartu algoritmu s větší populací. Přitom by zmenšování populace mohlo zlepšit efektivitu algoritmu v posledních fázích, kdy velká diverzita již není potřeba. Cílem práce je navrhnout postupy, které by umožňovaly velikost populace měnit adaptivně oběma směry, tj. jak zmenšovat, tak zvětšovat.

Student nastuduje literaturu zabývající se nastavením velikosti populace v evolučních algoritmech a na základě zjištěných informací se pokusí metody zmíněné v literatuře rozšířit tak, aby umožňovaly i zmenšování populace. Navržené metody budou porovnány se standardními metodami na standardních testovacích úlohách.
References
[1] Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel: "How to Solve It: Modern Heuristics", Springer 2004. ISBN: 978-3-540-22494-5, DOI: 10.1007/978-3-662-07807-5
[2] Anne Auger, Nikolaus Hansen: "A Restart CMA Evolution Strategy With Increasing Population Size". In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2005, pp.1769-1776, IEEE 2005. DOI: 10.1109/CEC.2005.1554902
[3] Tobias Glasmachers, Boris Naujoks, Günter Rudolph: "Start Small, Grow Big? Saving Multi-objective Function Evaluations". In PPSN 2014: Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XIII, pp. 579-588. Springer 2014. DOI: 10.1007/978-3-319-10762-2_57
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html