Analyzátor nameraných dát z meracích prístrojov v priemysle

	Trenčianska Univerzita Alexandra Dubčeka v Trenčíne Fakulta Mechatroniky
	Analyzátor nameraných dát z meracích prístrojov v priemysle zadanie práce Ročníková práca

Autor:	Bc. Pavel Hromada
Pedagogický vedúci:	Ing. Michal Štepanovský, PhD
Študijný odbor:	Mechatronika
Akademický rok	2009/2010

Obsah práce

1.	Teória genetických algoritmov
2.	Implementácia genetických algoritmov
3.	Testovacia úloha pre genetický algoritmus

Abstrakt slovenksy.

Abstract anglicky

Úvod

V súčasnej dobe patria najrôznejšie heuristické metódy založené na darwinowskom princípe evolúcie medzi veľmi populárne a často používané optimalizačné techniky. Každoročne sú organizované desiatky odborných konferencii zaoberajúcich sa problematikou evolučných algoritmov a ich aplikáciou, vychádzajú stovky publikácii a niektorý autori dokonca už začínajú varovať pred prílišnou popularizáciou evolučných techník, ktoré síce na jednej strane priťahujú nových užívateľov, ale na druhej strane nutne vedú k nerealistickým očakávaniam. Pri porovnaní genetického algoritmu s tradičnými optimalizačnými metódami je možné ľahko nájsť niekoľko výrazných odlišností, ktoré významným spôsobom prispievajú k univerzálnosti a robustnosti genetického algoritmu. Prvým zrejmým rozdielom je využitie celej populácie riešení z prehľadávaného priestoru namiesto jediného počiatočného riešenia, ako je to u väčšiny klasických algoritmov. Táto skutočnosť podstatne ovplyvňuje celkovú robustnosť algoritmu a súčasne priamo navádza na paralelizáciu vlastného výpočtu. Genetický algoritmus je slepý algoritmus, pretože okrem ohodnotenia jedincov v populácii nevyužíva žiadnu apriórnu informáciu či vlastnosť, ktorá sa viaže ku konkrétnemu problému alebo prehľadávanému priestoru. To ho na jednej strane robí veľmi všeobecným a univerzálnym, na druhej strane je zrejmé, že práve toto ignorovanie špecifických vlastností konkrétneho problému bude znamenať, že algoritmus bude len ťažko schopný konkurovať špeciálnym algoritmom, ktoré boli navrhnuté priamo pre daný problém.[3] Evolučným algoritmom, konkrétne genetickým algoritmom sa zaoberá aj tento ročníkový projekt. Výsledkom tohto projektu by mal byť počítačový program, ktorý aplikovaním genetického algoritmu nájde vhodnú aproximujúcu funkciu k vopred daným nameraným dátam. Nutné je podotknúť, že túto aproximujúcu funkciu zadá užívateľ programu ako vstup pre algoritmus. Úlohou genetického algoritmu v tomto programe potom teda bude nájsť konštanty vyskytujúce sa v zadanej funkcii tak, aby táto funkcia čo najlepšie aproximovala namerané dáta.