Оцінка ефективності нейронних мереж для обробки зображення.

Робота публікується згідно наказу ректора від 21.01.2020 р. №008/од "Про перевірку кваліфікаційних робіт на академічний плагіат 2019-2020р.р. навчальному році" Керівник: д.т.н., профессор Віноградов Микола Анатолійович.Мета роботи: створення, дослідження, спостереження за поведінкою мутації і природного добору генів програмного оточення інформаційних систем за допомогою впровадження технології Genetic Programming.Векторизацією називають процес отримання векторної моделі на основі растрового зображення. Суть проблеми полягає в тому, що в даний час не існує методу, який дозволяє повністю автоматизувати переклад в векторну форму інформації, представленої в графічному вигляді. Багато в чому це пов'язано з тим, що алгоритмічно не вирішена задача однозначного трактування графічних зображень. Під векторної формою далі будемо розуміти набір об'єктів, які задаються точками, ламаними або багатокутниками. Однак є безліч областей, в яких існує необхідність у подібних перетвореннях. В першу чергу це геоінформаційні системи, де для створення закінчених продуктів необхідне перетворення традиційних джерел картографічної інформації - паперових носіїв - в електронну форму. Серед інших сфер застосування алгоритмів векторизації можна назвати САПР, дизайн і підготовку друкованих / електронних видань. У кожній з цих областей існують свої особливості і складності. Наприклад, в ГІС зазвичай мається на увазі, що вихідні растрові зображення карт використовують обмежену і досить невелике число кольорів, але при цьому необхідно обробляти дуже великі за розмірами зображення. Також в ГІС і системах проектування часто вихідні дані містять суміш лінійних (суцільних, пунктирних, штрихпунктирною і ін), майданних, символьних об'єктів, умовних знаків, заштрихованих областей і т.д. Що також сильно збільшує складність завдань розпізнавання і векторизації. Що стосується САПР-додатків, то там існує потреба виділення таких специфічних випадків, як прямі кути між лініями і дуги кіл

Дослідження оцінки ефективності нейронних мереж при обробці зображення

Колотилін Д. Е. Дослідження оцінки ефективності нейронних мереж при обробці зображення : дипломна робота магістра спеціальності 122 Комп'ютерні науки. - Дніпро, 2018Пояснительная записка:93 с., 16 рис., 97 источника. Объект исследования: технологии генетической алгоритмизации программного обеспечения. Цель магистерской работы: создание, исследование, наблюдение за поведением мутации и естественного отбора генов программного окружения информационных систем с помощью внедрения технологии Genetic Programming. Методы исследования. При решении поставленной задачи использовались научные достижения в областях разработки информационных систем и программного обеспечения. Научная новизна полученных результатов состоит в проведении анализа и выявлении недостатков поведения геномов в изолированной среде, скрещивание, мутацией объектов окружения, а также в использовании методики алгоритмизации информационных систем на основе использования технологии генетической алгоритмизации. Практическое значение работы заключается векторизации растровой графики с использованием технологии генетической алгоритмизации и естественного отбора объектов, логирование всех этапов отсеивания сильных популяций. Область применения. Разработанная информационная система может применяться для решения широкого спектра задач, в частности, для создания растровой графики, оптимизации файловых хранилищ. Значение работы и выводы. Такого рода приложения позволяют решать проблемы с пикселизацией различного рода графических объектов, при модификации, масштабируемости, уход от растровых изображений в разных сферах деятельности, что подтверждается разработанным программным продуктом в данной магистерской работе. Прогнозы по развитию исследований. Разработать универсальные программные алгоритмы, оптимизация, которые могут быть использованы для перехода на векторную графику информационных систем из различных сфер рода деятельности. Разработать программное средство и пользовательский интерфейс для графического представления результатов, сравнительного анализа входных и выходных данных. В разделе «Экономика» проведены расчеты трудоемкости разработки программного обеспечения, расходов на создание ПО и длительности его разработки.Пояснювальна записка : 93 стор., _16_ мал., _97_ джерел. Об'єкт дослідження: технології генетичної алгоритмізації програмного забезпечення. Мета магістерської роботи: створення, дослідження, спостереження за поведінкою мутації і природного добору генів програмного оточення інформаційних систем за допомогою впровадження технології Genetic Programming. Методи дослідження. При вирішенні поставленого завдання використовувалися наукові досягнення в областях розробки інформаційних систем і програмного забезпечення. Наукова новизна отриманих результатів полягає в проведенні аналізу та виявленні недоліків поведінки геномів в ізольованому середовищі, схрещування, мутацією об'єктів оточення, а також у використанні методики алгоритмізації інформаційних систем на основі використання технології генетичної алгоритмізації. Практична цінність полягає векторизації растрової графіки з використанням технології генетичної алгоритмізації і природного відбору об'єктів, логирование всіх етапів відсіювання сильних популяцій. Область застосування. Розроблена інформаційна система може застосовуватися для вирішення широкого спектра завдань, зокрема, для створення растрової графіки, оптимізації файлових сховищ. Значення роботи та висновки. Такого роду програми дозволяють вирішувати проблеми з пікселізацією різного роду графічних об'єктів, при модифікації, масштабованості, відхід від растрових зображень в різних сферах діяльності, що підтверджується розробленим програмним продуктом в даній магістерській роботі. Прогнози щодо розвитку досліджень. Розробити універсальні програмні алгоритми, оптимізація, які можуть бути використані для переходу на векторну графіку інформаційних систем з різних сфер роду діяльності. Розробити програмний засіб і призначений для користувача інтерфейс для графічного представлення результатів, порівняльного аналізу вхідних і вихідних даних. У розділі «Економіка» проведені розрахунки трудомісткості розробки програмного забезпечення, витрат на створення ПО і тривалості його розробки.Explanatory note: 93 p., _16_ fig, _97_ sources. Object of research: technology of genetic algorithmization of software. The purpose of the degree project: creation, research, observation of mutation behavior and natural selection of the genes of the software environment of information systems through the introduction of Genetic Programming technology. Methods of research. At the decision of the task in view, scientific achievements in the fields of development of information systems and software were used. The scientific novelty the results obtained include analysis and identification of shortcomings in the behavior of genomes in an isolated environment, crossing, mutation of environmental objects, as well as using the algorithm of information systems based on the use of genetic algorithmization technology. The practical value of work is the vectorization of raster graphics using the technology of genetic algorithmization and natural selection of objects, the logging of all stages of screening out strong populations. The scope developed information system can be used to solve a wide range of tasks, in particular, for creating raster graphics, optimizing file storages. The value of the work and conclusions Such applications allow solving problems with pixelization of various kinds of graphic objects, with modification, scalability, leaving raster images in different fields of activity, which is confirmed by the developed software product in this master's work. Projections on development research Develop universal software algorithms, optimization, which can be used to switch to vector graphics of information systems from different spheres of the activity. Develop a software tool and user interface for graphical representation of results, comparative analysis of input and output data. In section "Economics Calculations of the complexity of software development, software development costs and the duration of its development were carried out

Дослiдження ефективностi конвертора растрової графiки у векторну з використанням генетичного аглоритму

Сорокін М. І. Дослiдження ефективностi конвертора растрової графiки у векторну з використанням генетичного аглоритму : дипломна робота магістра спеціальності 121 Інженерія програмного забезпечення. - Дніпро, 2018Пояснительная записка:93 с., 16 рис., 97 источника. Объект исследования: технологии генетической алгоритмизации программного обеспечения. Цель магистерской работы: создание, исследование, наблюдение за поведением мутации и естественного отбора генов программного окружения информационных систем с помощью внедрения технологии Genetic Programming. Методы исследования. При решении поставленной задачи использовались научные достижения в областях разработки информационных систем и программного обеспечения. Научная новизна полученных результатов состоит в проведении анализа и выявлении недостатков поведения геномов в изолированной среде, скрещивание, мутацией объектов окружения, а также в использовании методики алгоритмизации информационных систем на основе использования технологии генетической алгоритмизации. Практическое значение работы заключается векторизации растровой графики с использованием технологии генетической алгоритмизации и естественного отбора объектов, логирование всех этапов отсеивания сильных популяций. Область применения. Разработанная информационная система может применяться для решения широкого спектра задач, в частности, для создания растровой графики, оптимизации файловых хранилищ. Значение работы и выводы. Такого рода приложения позволяют решать проблемы с пикселизацией различного рода графических объектов, при модификации, масштабируемости, уход от растровых изображений в разных сферах деятельности, что подтверждается разработанным программным продуктом в данной магистерской работе. Прогнозы по развитию исследований. Разработать универсальные программные алгоритмы, оптимизация, которые могут быть использованы для перехода на векторную графику информационных систем из различных сфер рода деятельности. Разработать программное средство и пользовательский интерфейс для графического представления результатов, сравнительного анализа входных и выходных данных. В разделе «Экономика» проведены расчеты трудоемкости разработки программного обеспечения, расходов на создание ПО и длительности его разработки.Пояснювальна записка : 93 стор., _16_ мал., _97_ джерел. Об'єкт дослідження: технології генетичної алгоритмізації програмного забезпечення. Мета магістерської роботи: створення, дослідження, спостереження за поведінкою мутації і природного добору генів програмного оточення інформаційних систем за допомогою впровадження технології Genetic Programming. Методи дослідження. При вирішенні поставленого завдання використовувалися наукові досягнення в областях розробки інформаційних систем і програмного забезпечення. Наукова новизна отриманих результатів полягає в проведенні аналізу та виявленні недоліків поведінки геномів в ізольованому середовищі, схрещування, мутацією об'єктів оточення, а також у використанні методики алгоритмізації інформаційних систем на основі використання технології генетичної алгоритмізації. Практична цінність полягає векторизації растрової графіки з використанням технології генетичної алгоритмізації і природного відбору об'єктів, логирование всіх етапів відсіювання сильних популяцій. Область застосування. Розроблена інформаційна система може застосовуватися для вирішення широкого спектра завдань, зокрема, для створення растрової графіки, оптимізації файлових сховищ. Значення роботи та висновки. Такого роду програми дозволяють вирішувати проблеми з пікселізацією різного роду графічних об'єктів, при модифікації, масштабованості, відхід від растрових зображень в різних сферах діяльності, що підтверджується розробленим програмним продуктом в даній магістерській роботі. Прогнози щодо розвитку досліджень. Розробити універсальні програмні алгоритми, оптимізація, які можуть бути використані для переходу на векторну графіку інформаційних систем з різних сфер роду діяльності. Розробити програмний засіб і призначений для користувача інтерфейс для графічного представлення результатів, порівняльного аналізу вхідних і вихідних даних. У розділі «Економіка» проведені розрахунки трудомісткості розробки програмного забезпечення, витрат на створення ПО і тривалості його розробки.Explanatory note: 93 p., _16_ fig, _97_ sources. Object of research: technology of genetic algorithmization of software. The purpose of the degree project: creation, research, observation of mutation behavior and natural selection of the genes of the software environment of information systems through the introduction of Genetic Programming technology. Methods of research. At the decision of the task in view, scientific achievements in the fields of development of information systems and software were used. The scientific novelty the results obtained include analysis and identification of shortcomings in the behavior of genomes in an isolated environment, crossing, mutation of environmental objects, as well as using the algorithm of information systems based on the use of genetic algorithmization technology. The practical value of work is the vectorization of raster graphics using the technology of genetic algorithmization and natural selection of objects, the logging of all stages of screening out strong populations. The scope developed information system can be used to solve a wide range of tasks, in particular, for creating raster graphics, optimizing file storages. The value of the work and conclusions Such applications allow solving problems with pixelization of various kinds of graphic objects, with modification, scalability, leaving raster images in different fields of activity, which is confirmed by the developed software product in this master's work. Projections on development research Develop universal software algorithms, optimization, which can be used to switch to vector graphics of information systems from different spheres of the activity. Develop a software tool and user interface for graphical representation of results, comparative analysis of input and output data. In section "Economics Calculations of the complexity of software development, software development costs and the duration of its development were carried out

USING COEVOLUTION IN COMPLEX DOMAINS

Genetic Algorithms is a computational model inspired by Darwin's theory of evolution. It has a broad range of applications from function optimization to solving robotic control problems. Coevolution is an extension of Genetic Algorithms in which more than one population is evolved at the same time. Coevolution can be done in two ways: cooperatively, in which populations jointly try to solve an evolutionary problem, or competitively. Coevolution has been shown to be useful in solving many problems, yet its application in complex domains still needs to be demonstrated.Robotic soccer is a complex domain that has a dynamic and noisy environment. Many Reinforcement Learning techniques have been applied to the robotic soccer domain, since it is a great test bed for many machine learning methods. However, the success of Reinforcement Learning methods has been limited due to the huge state space of the domain. Evolutionary Algorithms have also been used to tackle this domain; nevertheless, their application has been limited to a small subset of the domain, and no attempt has been shown to be successful in acting on solving the whole problem.This thesis will try to answer the question of whether coevolution can be applied successfully to complex domains. Three techniques are introduced to tackle the robotic soccer problem. First, an incremental learning algorithm is used to achieve a desirable performance of some soccer tasks. Second, a hierarchical coevolution paradigm is introduced to allow coevolution to scale up in solving the problem. Third, an orchestration mechanism is utilized to manage the learning processes