Detail práce

Souběžné učení v kartézském genetickém programování

Bakalářská práce Student: Korgo Jakub Akademický rok: 2015/2016 Vedoucí: Wiglasz Michal, Ing.
Název anglicky
Co-Learning in Cartesian Genetic Programming
Jazyk práce
český
Abstrakt

Tato práce se zabývá integrací souběžného učení do kartézského genetického programování. Úlohu symbolické regrese se již povedlo vyřešit kartézským genetickým programováním, ovšem tato metoda není dokonalá. Je totiž relativně pomalá a při některých úlohách má tendenci nenalézat požadované řešení. Ale se souběžným učením lze vylepšit některé z~těchto vlastností. V této práci je představena plasticita genotypu, která je založena na Baldwinově efektu. Tento přístup umožňuje jedinci změnit jeho fenotyp během generace. Souběžné učení bylo testováno na pěti rozdílných úlohách pro symbolickou regresi. V experimentech se ukázalo, že pomocí souběžného učení lze dosáhnout až 15násobného urychlení evoluce oproti standardnímu kartézskému genetickému programování bez učení.

Klíčová slova

Souběžné učení, kartézské genetické programování, evoluční algoritmus, Baldwinův efekt, plasticita genotypu, symbolická regrese.

Ústav
Ústav počítačových systémů FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení C
Obhajoba
13. června 2016
Oponent
Grochol David, Ing., Ph.D.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.

Otázky u obhajoby
  1. Z grafů na straně 22 zkoumající optimální nastavení parametrů vyplývá, že nejlepší počet uzlů pro učení je 11 a počet mutací je 1-16. Proč ve výsledném nastavení (tab. 5.2) uvádíte počet uzlů pro učení 7 a počet mutací 1-12? 
  2. Jak se liší 3 popsané algoritmy (cgp, cgpcl, cgpcl_all), nejedná se pouze o jiné nastavení parametru POCET_UCICICH?
  3. Jak byla nastavena matice CGP a parametr l-back? Bylo experimentováno s dalšími nastaveními?
Komise
Zbořil František, doc. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), předseda
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Křivka Zbyněk, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Strnadel Josef, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Citace
KORGO, Jakub. Souběžné učení v kartézském genetickém programování. Brno, 2016. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2016-06-13. Vedoucí práce Wiglasz Michal. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18118/
BibTeX 
@bachelorsthesis{FITBT18118,
    author = "Jakub Korgo",
    type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Soub\v{e}\v{z}n\'{e} u\v{c}en\'{i} v kart\'{e}zsk\'{e}m genetick\'{e}m programov\'{a}n\'{i}",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2016,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/18118/"
}

Závěrečné práce

Nahoru