Artificial Life Modelling

Modelování umělého života je příliš obsáhlým tématem ke zpracování v jedné práci zvoleného rozsahu. Práce je tedy značně omezena a hlavní ideou se stává modelování lidského chování. Předložená práce se zabývá vytvořením umělého agenta, jehož člověku podobné chování je implementováno dle referenčního modelu PECS. Neformální specifikace referenčního modelu PECS je zapsána pomocí programovacího jazyka Java do programu simulujícího chování umělé lidské bytosti v určitém prostředí. Modelovaná lidská entita má za úkol napodobovat aktivitu lidí, adekvátně reagovat na podněty z okolí a měnit své prostředí v zájmu svých cílů. Modelovaná lidská entita se chová na základě vzorců chování (behaviorální chování), které jsou přiřazovány na základně její aktuální role.Artificial life modelling is an extensive subject to exert effort in one piece of work such as this work. For that reason this work is limited to keep the base line of modelling of human behavior. Presented work deal with a creation of an artificial agent whose human-like behavior is implemented according to the PECS reference model. Specification of the PECS reference model is implemented in Java to build a simulation of artificial human being in some environment. Modeled human being has been assigned to imitate human activities, react adequately to sensed events from the environment and change the environment to achieve its goals. Modeled human being is a behavior controled entity acting according to its current role.

Unsupervised machine learning algorithms for industrial data analysis

Cílem této bakalářské práce je rešerše problematiky analýzy průmyslových dat za pomocí výpočetní inteligence, představení několika metodik strojového učení bez učitele pro předzpracování, zpracování a vyhodnocování dat a aplikace vybraných metod na reálná a umělá data. Práce je věnována metodám redukce dimenzí vysoko rozměrných datasetů a metodám shlukování dat na základě jejich podobnosti.The aim of this thesis is a review of current problems of industrial data analysis with application of computational intelligence. Several methods are introduced for data preprocessing, processing, analyzing and applications of these methods on real and artificial data. Thesis is devoted to dimensionality reduction of high-dimensional data methods and to clustering methods

Analytical Methods in Motorsport

Cílem disertační práce je navržení jednoduché analytické metody pro vyhodnocování jízdní dynamiky sportovních vozidel s návaznosti na možnost kvalifikovaného odhadu vlivů jednotlivých nastavovacích parametrů na celkovou změnu výkonnosti vozidla. V běžné praxi je obvyklé, že dochází k překrývání efektů způsobených změnami jednotlivých prvků nastavení vozidla pokud jsou tyto prováděny současně, což má za následek nesprávné či obtížně definovatelné stanovení postupů pro hodnocení a nasměrování dalších kroků při vývoji vozidla. Pro analýzu těchto vícedimenzionálních dat je pak zvolen přístup využívající lineárního regresního modelu (LRM). V práci je navržena základní filozofie metodiky s ohledem na specifika jízdní dynamiky vozidla, proveden experiment s definovanými vstupy včetně rozboru a způsobu interpretace získaných výstupů. Toto metodika bere rovněž v úvahu možnost obecného využití vícedimenzionální analýzy dat nejen v motosportu , ale také pro diagnostiku dynamického chování technických systémů, u nichž nalezení optimálního funkčního stavu závisí na víceparametrickém nastavení, jehož kombinace musí reflektovat rovněž častou změnu vnějších podmínek.This dissertation is focused on proposal for simplified data analyze approach for sport-car vehicle dynamic evaluation with relationship to possibility for qualified estimation of set-up parameters influence for overall vehicle performance. In common practice can be usual overlapping effect caused by concurrent changes of car setup elements if performed in the same moment with resulting in not correct or hardly definable process determination for evaluation and decision about next steps in car development. For analyze of these multidimensional data is then chosen process with approach by Linear Regression Model (LRM). In dissertation is proposed basic philosophy with concern on specificity of car vehicle dynamics, performed experiment with defined inputs including analyze and interpretation method of obtained outputs. This methodic take into account also possibility for general application of multidimensional data analyses not only in motorsport, but as well for dynamic behavior diagnostics of technical systems where finding of optimal running condition depends on multi-parametric setup whose combination must reflect often changes of outer conditions too.

The Utilization of Soft Computing in Ordering Cycle Management

Dizertační práce se zabývá možnostmi využití pokročilých metod rozhodování Soft Computingu při řízení objednávkového cyklu podniku. Hlavním cílem dizertační práce je navržení modelu umělé neuronové sítě s optimální architekturou pro řízení objednávkového cyklu podniku v rámci řízení dodavatelského řetězce. Vytvořený model bude sloužit v organizaci působící v oblasti obchodního podnikání pro zajištění plynulého materiálového toku. Součástí dizertační práce je rovněž konstrukce a ověření modelu umělé neuronové sítě pro predikci prodeje a srovnání výsledků a vhodnosti použití s běžnými a dosud používanými statistickými metodami. Dále se dizertační práce zabývá nalezením vhodné architektury umělé neuronové sítě pro stanovení velikosti objednávky na základě zadaných vstupů. Ke zpracování modelu bylo využito metod statistického zpracování dat, ekonomického modelování, Soft Computingu a poznatků ohledně stavu vědeckého poznání řešené problematiky z posledních let.This doctoral thesis deals with possibilities of using advanced methods of decision-making - Soft Computing, in company’s ordering cycle management. The main aim of the thesis is to propose an artificial neural network model with an optimal architecture for ordering cycle management within the supply chain management. The proposed model will be employed in an organization involved in retailing to ensure smooth material flow. A design and verification of artificial neural networks model for sales prediction is also part of this doctoral thesis as well as a comparison of results and usability with standard and commonly used statistical methods. Furthermore, the thesis deals with finding a suitable artificial neural network model with architecture capable of solving the lot-size problem according to specified inputs. Methods of statistical data processing, economical modelling and advanced decision-making (Soft Computing) were utilized during the model designing process.

Řízení pneumatické pružiny neuronovou sítí

Práce se zabývá nahrazením PID regulátoru pokročilejší metodou regulace určenou k řízení zdvihu pneumatické pružiny. K tomuto účelu zvolené algoritmy hlubokého posíleného učení jsou v této práci teoreticky popsány a následně aplikovány na matematický model pružiny. Dále se práce zabývá konstrukcí experimentálního zařízení určeného k řízení reálné pružiny.The work deals with the replacement of the PID controller with a more advanced method of regulation designed to control the stroke of an air spring. The algorithms of deep reinforcement learning selected for this purpose are theoretically described in this work and subsequently applied to the mathematical model of the spring. Furthermore, the work deals with the construction of an experimental device designed to control a real spring

The use of Complex Adaptive Methods of Signal Processing for Refining the Diagnostic Quality of the Abdominal Fetal Electrocardiogram

Import 05/08/2014Tato doktorská disertační práce se zabývá využitím komplexních adaptivních metod zpracování signálů pro zpřesnění diagnostické kvality abdominálního fetálního elektrokardiogramu. Fetální elektrokardiogram fEKG obsahuje cenné informace, které mohou pomoci lékařům při monitorování a diagnostice ohrožených plodů v průběhu těhotenství a během porodu. Doktorská disertační práce se primárně zaměřuje na externí abdominální neinvazivní monitoring plodu, který sebou na rozdíl od klasického interního invazivního monitoringu přináší řadu problémů s kvalitou záznamu. Fetální elektrokardiogram, který je podrobován lékařské diagnostice, je v reálných podmínkách degradován množstvím nežádoucích složek. Především se jedná o superponování silnějšího elektrokardiogramu matky mEKG, technických artefaktů (rušení elektrovodnou sítí) a biologických artefaktů (pohybové artefakty, děložní kontrakce). Tato doktorská disertační práce se zaměřuje na adaptivní metody zpracování fEKG signálů, které mají ambice odstranit pochybnosti v hodnocení fEKG při použití šetrnějšího externího monitoringu.This dissertation deals with the application of complex adaptive methods of signal processing for refining the diagnostic quality of abdominal fetal electrocardiogram. The FECG (fetal electrocardiogram) contains this sort of information that is valuable for doctors in monitoring and diagnosing of endangered fetuses in the course of pregnancy or in the childbirth. The doctoral thesis concentrates primarily on external abdominal non-invasive fetus monitoring technique, which, contrary to the classical internal invasive monitoring, entails a number of problems with record quality. In real conditions, the diagnosed fetal electrocardiogram is downgraded by amount of unwanted components. In particular it is caused by superposition of these factors: stronger maternal electrocardiogram MECG, technical artefacts (transmission grid interference) and biological artefacts (uterine contraction, motion artefacts). This dissertation is aimed at such adaptive methods of FECG signal processing, whose ambition is to clear any doubts in the evaluation of more discreet method of external FECG monitoring.Prezenční450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívyhově

Improving energy efficiency in industry

Tato bakalářská práce pojednává o zvyšování energetické účinnosti v průmyslu. Spotřeba energie je globálně jedním z hlavních témat. Velká část energie je spotřebována průmyslem a je tedy nutné hledat opatření ke zvyšování energetické účinnosti průmyslových procesů. Současný přístup v této oblasti se zaměřuje především na instalaci účinnějších strojů a zařízení, či využití odpadního tepla. Naproti tomu se vědecká komunita zabývá možnostmi optimalizace procesů z hlediska nastavení procesu nebo plánování výroby s použitím softwarových řešení. Oba přístupy jsou rozebrány v této práci a na základě toho je zhodnocen současný stav a potenciál energetických úspor do budoucna.This Bachelor Thesis deals with the increase in energy efficiency in industry. The energy consumption is globally one of the cardinal topics. A significant part of the energy is consumed by industry, and therefore it is necessary to search for such measures to increase the energy efficiency of industrial processes. Current attitude aims at the installation of more effective machines, devices or the waste heat recovery. Especially the scientific community is concerned with the possibilities of process optimization from the point of settings and process integration, production planning, using software solutions. Both approaches are analysed in this work and based on that current state as well as the potential of the energy savings are evaluated.

Warehouse Simulation and Product Distribution Optimization for Increased Throughput

Tato práce řeší problematiku alokace produktů do lokací ve skladu za pomoci moderních meta-heuristických přístupů v kombinaci s realistickou simulací skladu. Práce poskytuje grafický nástroj umožňující sestavení modelu skladu, generování syntetických zákaznických objednávek, optimalizaci alokace produktů za pomoci kombinace state of the art technik, simulátor vytvořeného modelu skladu a nakonec nástroj pro hledání nejkratší cesty objednávky skrze sklad. Práce také uvádí porovnání různých přístupů a experimenty s vytvořenými nástroji. Podařilo se optimalizovat propustnost experimentálního skladu na téměř dvojnásobek -- 57%. Přínosem této práce je možnost vytvoření modelu plánovaného či již existujícího skladu a jeho simulace i optimalizace, což může značně zvýšit propustnost skladu a pomoci detekovat a odstranit vytížená místa. To může vést k ušetření zdrojů či pomáhat v plánování. Dále tato práce přináší nový způsob optimalizace skladu a nové optimalizační kritérium.This thesis focuses on the storage location assignment problem using modern meta-heuristic techniques combined with realistic simulation. A graphical tool implemented as part of this work is capable of warehouse model creation, generation of synthetic customer orders, optimization of product allocation using state of the art techniques, extensive warehouse simulation, and a pathfinder capable of finding the shortest path for orders going through the system. The work presents the comparison between different approaches based on many parameters to reach the most efficient allocation of products to warehouse slots. The author conducted tests on an experimental warehouse featuring almost twice the throughput -- 57%. The benefit of this work is a possibility to create model of an already built warehouse and its simulation and optimization, driving impact on the throughput of the warehouse, saving the user's resources, or helping him in planning and bottle-neck identification. Furthermore, this thesis introduces a new approach to warehouse optimization and new optimization criteria.

Reinforcement Learning for Autonomous Parking

Tato diplomová práce se zabývá aplikací reinforcement learning metod na úlohy autonomního parkování. Práce se zaměřuje na implementaci simulačního parkovacího prostředí pro testování autonomních agentů s využitím herního engine Unity a knihovny ML-Agents. Práce nejprve poskytuje přehled reinforcement learning metod, včetně deep reinforcement learning algoritmu Proximal Policy Optimization a imitation learning algoritmu Generative Adversarial Imitation Learning. Dále jsou diskutovány současné technologie a přístupy v oblasti autonomního parkování. Následuje implementace simulačního prostředí a specifikace procesu odměňování a trénování autonomních agentů. Výsledky experimentů ukazují efektivitu reinforcement learning přístupů na úlohy autonomního parkování v různých scénářích, včetně fixních a náhodných cílů a paralelního parkování.This master thesis explores the application of reinforcement learning methods to autonomous parking tasks. The thesis focuses on the implementation of a parking simulation environment for testing autonomous agents using the Unity game engine and the ML-Agents library. The thesis first provides an overview of reinforcement learning methods, including deep reinforcement learning algorithm Proximal Policy Optimization and imitation learning algorithm Generative Adversarial Imitation Learning. The current state-of-the-art technologies and approaches in autonomous parking are also discussed, followed by the implementation of the simulation environment and the specification of the rewards and training process of autonomous agents. The experimental results demonstrate the effectiveness of reinforcement learning based approaches to autonomous parking tasks in various scenarios, including fixed and random targets and parallel parking.460 - Katedra informatikyvýborn

The structure of interests and the possibilities for its development in a gifted child in organized education

Diplomová práce je koncipována jako teoreticko-empirická. Teoretická cást textu se zabývá dosavadními poznatky o problematice rozumove nadaných detí, shrnuje jejich charakteristické projevy, problémy a specifické vzdelávací potreby. Vcasná identifikace nadání a príznivý prístup rodicu, školy a ucitelu je pro zdravý vývoj techto detí zásadní. Je proto nezbytné stimulovat a rozvíjet nadání dítete a jeho schopnosti. V souvislosti s tím jsou nastíneny možnosti rozvoje a systémy vzdelávání a školní péce o nadané. Poslední kapitola teoretické cásti se zabývá problematikou zájmu a zájmové struktury z obecne psychologického hlediska, na kterou plynule navazuje empirická cást. Empirické šetrení analyzuje zájmovou strukturu nadaných detí a predkládá návrh diagnostického projektu, který by zejména ucitelum umožnil poznat a rozvíjet zájmy nadaných.This thesis comprises both the theoretical and empirical aspects. The theoretical part focuses on the latest developments in the research of gifted children. It attempts to formulate their characteristics, problems and education-specific requirements. Timely identification of a particular gift as well as a positive approach of parents, school and teachers are crucial for further development of each particular gift. In connection with this approach, potential improvements and further development of education system and school care are outlined. The last chapter of the theoretical part deals with the issues of interests and their structure from the psychological point of view in general. The empirical part logically follows. Empirical inquiry analyses the interest structure of gifted children and proposes a diagnostic project, which would enable, especially the teachers, to recognize and encourage the interests of the gifted.Katedra pedagogikyDepartment of EducationFaculty of ArtsFilozofická fakult