Evoluční algoritmy a aktivní učení

školitel: Martin Holeňa
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce:
zaměření: MI_MM, MI_AMSM, MINF, APIN
klíčová slova: optimalizace, evoluční algoritmy, empirické optimalizované funkce, regresní modely, aktivní učení
odkaz: http://www.cs.cas.cz/~martin/
popis: Evoluční algoritmy jsou v posledním čtvrtstoletí jednou z nejúspěšnějších metod pro řešení netradičních optimalizačních problémů, jako např. hledání nejvhodnějších dokumentů obsahujících požadované informace, objevování nejzajímvějších informací v dostupných datech či další typy optimalizačních úloh, při nichž lze hodnoty cílové funkce získat pouze empiricky. Protože evoluční algoritmy pracují pouze s funkčními hodnotami optimalizované funkce, blíží s k jejímu optimu podstatně pomaleji než optimalizační metody pro hladké funkce, které využívají rovněž informace o gradientu optimalizované funkce, případně o jejích druhých derivacích. Tato vlastnost evolučních algoritmů je zvláště nepříjemná ve spojení se skutečností, že empirické získání hodnoty optimalizované funkce bývá obvykle značně nákladné i časově náročné. Evoluční algoritmy však lze podstatně urychlit tím, že při vyhodnocování funkční hodnoty optimalizované funkce používají empirickou optimalizovanou funkci jen občas, zatímco většinou vyhodnocují pouze její dostatečně přesný regresní model. Právě přesnost modelu určuje, jak úspěšnou náhražkou původní empirické funkce bude. Proto se po získání každé nové generace bodů, v nichž byla empirická funkce vyhodnocena, model zpřesňuje opakovaným učením zahrnujícím tyto body. Lze však jít ještě dále a již při volbě bodů pro empirické vyhodnocení brát kromě hodnoty empirické funkce také v úvahu, jak při opakovaném učení modelu přispějí k jeho zpřesnění. Takový přístup se označuje jako aktivní učení. Používání aktivního učení k urychlení evolučních algoritmů je však teprve v úplných začátcích a měla by ho podpořit i navržená diplomová práce. Student si k tomuto rámcovému tématu může vybrat z několika konkrétních diplomových prací podle toho, zda ho zajímá spíše aktivní učení nebo spíše evoluční algoritmy a také podle toho, jestli pracuje radši s benchmarkovými nebo reálnými daty.
literatura: viz http://www.cs.cas.cz/~martin/diplomka45.html
naposledy změněno: 13.01.2024 07:53:49

za obsah této stránky zodpovídá: Čestmír Burdík | naposledy změněno: 9.9.2021
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. +420 770 127 494
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky