Počet záznamů: 1  

Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty

  1. Údaje o názvuMetody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty [rukopis] / Jan Příborský
    Další variantní názvyMetody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty
    Osobní jméno Příborský, Jan (autor diplomové práce nebo disertace)
    Překl.názMethods for calculating the cost function of spatial data
    Vyd.údaje2016
    Fyz.popis62 s. (112016 znaků vč. mezer) : mapy + 1 DVD-ROM, 1 poster
    PoznámkaOponent Pavel Tuček. Ved. práce Jiří Dvorský
    Dal.odpovědnost Tuček, Pavel, (oponent)
    Dvorský, Jiří (vedoucí diplomové práce nebo disertace)
    Dal.odpovědnost Univerzita Palackého. Katedra geoinformatiky (udelovatel akademické hodnosti)
    Klíč.slova evoluční algoritmus * cenová funkce * informační entropie * tvarové metriky * Python * evolutionary algorithm * cost function * information entropy * shape metrics * Python
    Forma, žánr diplomové práce master's theses
    MDT (043)378.2
    Země vyd.Česko
    Jazyk dok.čeština
    Druh dok.PUBLIKAČNÍ ČINNOST
    TitulMgr.
    Studijní programNavazující
    Studijní programGeografie
    Studijní oborGeoinformatika
    kniha

    kniha

    Kvalifikační práceStaženoVelikostdatum zpřístupnění
    00196029-155309856.pdf01.8 MB12.08.2016
    PosudekTyp posudku
    00196029-ved-277131892.pdfPosudek vedoucího
    00196029-opon-832525542.docPosudek oponenta

    Cílem diplomové práce je navržení metod výpočtu cenové funkce pro evoluční algoritmy s užitím prostorových dat. Práce je zaměřena na kombinaci restrikce měřící škály geodat pomocí evolučních algoritmů, informační entropie a tvarových metrik. Účelem této práce je nalézt vhodnou metodu, která kombinuje výše zmíněné, vizualizovat výsledky a vyhodnotit je. V praktické části byl vytvořen nástroj ESMEA (Entropy and Shape Metrics Evolutionary Algorithms) v podobě Python skriptu, který umožňuje testovat různé typy evolučních algoritmů a měnit jejich vstupní parametry. Výsledky byly vizualizovány pomocí dvojice map, posteru a tabelárních výstupů.The aim of this master thesis is to design a method of calculation of cost function for evolutionary algorithms with use of spatial data. This master thesis is focused on combination of geodata scale restriction using evolutionary algorithms, information entropy and shape metrics. The main objective of this master thesis is to find a suitable method for combination of mentioned methods, visualize and evaluate results. During work on this thesis, there was created a Python script named ESMEA (Entropy and Shape Metrics Evolutionary Algorithms), which allows to test various types of evolutionary algorithms and change input values. Results were visualised as a pair of maps, poster and tabular outputs.

Počet záznamů: 1