Clustering populace evolučních algoritmů

Masař, Martin

Clustering populace evolučních algoritmů

DSpace Repository

Language: English čeština

Clustering populace evolučních algoritmů

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