Počet záznamů: 1
Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty
Údaje o názvu Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty [rukopis] / Jan Příborský Další variantní názvy Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty Osobní jméno Příborský, Jan (autor diplomové práce nebo disertace) Překl.náz Methods for calculating the cost function of spatial data Vyd.údaje 2016 Fyz.popis 62 s. (112016 znaků vč. mezer) : mapy + 1 DVD-ROM, 1 poster Poznámka Oponent Pavel Tuček Ved. práce Jiří Dvorský Dal.odpovědnost Tuček, Pavel, 1980- (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 Titul Mgr. Studijní program Navazující Studijní program Geografie Studijní obor Geoinformatika kniha
Kvalifikační práce Staženo Velikost datum zpřístupnění 00196029-155309856.pdf 8 1.8 MB 12.08.2016 Posudek Typ posudku 00196029-ved-277131892.pdf Posudek vedoucího 00196029-opon-832525542.doc Posudek 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