NÁVRH A OPTIMALIZACE ŘÍDICÍCH SEKVENCÍ POMOCÍ EVOLUČNÍCH METAHEURISTIK
Loading...
Date
Authors
Hůlka, Tomáš
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Předložená práce se věnuje problematice návrhu a optimalizace řídicích sekvencí pro řešení dvou komplexních optimalizačních problémů pomocí evolučních, či obecněji optimalizačních metaheuristik. V práci jsou představeny užité i modifikované optimalizační algoritmy a koncepty jejich použití -- genetické programování, genetický algoritmus, Nelder-Mead metoda. Je diskutována stabilita dynamických systémů a deterministický chaos popsaný formou tzv. chaotických map. Je uveden popis klasických metod stabilizace systémů deterministického chaosu a jsou představeny nové přístupy generování stabilizujících perturbací navržené pomocí genetického programování. Práce zahrnuje popis vybraných chaotických systémů modelovaných pomocí chaotických map, na kterých byly navržené stabilizující perturbace testovány. Klíčovou roli v úspěšnosti optimalizace hrály nově představené účelové funkce, které jsou popsány společně s klasickými kritérii hodnocení kvality regulace. Efektivita navržených přístupů optimalizace je prezentována na úlohách stabilizace deterministického chaosu a na úloze návrhu řídicích parametrů pohybových křivek u modelu hadího robota.
The presented work deals with the design and optimization of control sequences for solving two complex optimization problems using evolutionary, or more generally, optimization metaheuristics. The work presents used and modified optimization algorithms and concepts of their use -- genetic programming, genetic algorithm, Nelder-Mead method. The stability of dynamic systems and deterministic chaos described in the form of so-called chaotic maps are discussed. A description of classical methods of stabilizing deterministic chaos systems is given and new approaches of generating stabilizing perturbations designed using genetic programming are introduced. The work includes a description of selected chaotic systems modeled using chaotic maps, on which the proposed stabilizing perturbations were tested. A key role in the success of the optimization was played by the newly introduced purpose functions, which are described together with the classic criteria for evaluating the quality of regulation. The effectiveness of the proposed optimization approaches is presented on the tasks of stabilizing deterministic chaos and on the task of designing control parameters of motion curves for a snake robot model.
The presented work deals with the design and optimization of control sequences for solving two complex optimization problems using evolutionary, or more generally, optimization metaheuristics. The work presents used and modified optimization algorithms and concepts of their use -- genetic programming, genetic algorithm, Nelder-Mead method. The stability of dynamic systems and deterministic chaos described in the form of so-called chaotic maps are discussed. A description of classical methods of stabilizing deterministic chaos systems is given and new approaches of generating stabilizing perturbations designed using genetic programming are introduced. The work includes a description of selected chaotic systems modeled using chaotic maps, on which the proposed stabilizing perturbations were tested. A key role in the success of the optimization was played by the newly introduced purpose functions, which are described together with the classic criteria for evaluating the quality of regulation. The effectiveness of the proposed optimization approaches is presented on the tasks of stabilizing deterministic chaos and on the task of designing control parameters of motion curves for a snake robot model.
Description
Keywords
Evoluční optimalizace, evoluční metaheuristiky, optimalizační algoritmy, metoda Nelder-Mead, genetický algoritmus, genetické programování, deterministický chaos, stabilita, chaos, TDAS, ETDAS, logistická mapa, Hénonova mapa, Loziho mapa, Duffingova mapa, Burgersova mapa, ITAE, řízení, robotický had, serpenoida, Evolutionary optimization, evolutionary metaheuristics, optimization algorithms, Nelder-Mead method, genetic algorithm, genetic programming, deterministic chaos, stability, chaos stabilization, TDAS, ETDAS, logistic map, Hénon map, Lozi map, Duffing map, Burgers map, ITAE, control robotic snake, serpenoid
Citation
HŮLKA, T. NÁVRH A OPTIMALIZACE ŘÍDICÍCH SEKVENCÍ POMOCÍ EVOLUČNÍCH METAHEURISTIK [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Konstrukční a procesní inženýrství
Comittee
prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Roman Šenkeřík, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Zuzana Komínková Oplatková, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. PaedDr. Eva Volná, PhD. (člen)
prof. Ing. Ivan Sekaj, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-08-13
Defence
Doktorand představil svou disertační práci, dosažené výsledky a (prezentované) publikace na významných konferecích i časopisech. V diskusi zodpověděl všechny otázky oponentů i dalších členů komise. Jeho práce je velmi kvalitní a představuje významný přínos ve studované problematice. Všichni přítomní členové komise hlasovali kladně.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení