Number of the records: 1
Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty
Title statement Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty [rukopis] / Jan Příborský Additional Variant Titles Metody výpočtu cenové funkce nad prostorovými daty Personal name Příborský, Jan (dissertant) Translated title Methods for calculating the cost function of spatial data Issue data 2016 Phys.des. 62 s. (112016 znaků vč. mezer) : mapy + 1 DVD-ROM, 1 poster Note Oponent Pavel Tuček Ved. práce Jiří Dvorský Another responsib. Tuček, Pavel, 1980- (opponent) Dvorský, Jiří (thesis advisor) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra geoinformatiky (degree grantor) Keywords evoluční algoritmus * cenová funkce * informační entropie * tvarové metriky * Python * evolutionary algorithm * cost function * information entropy * shape metrics * Python Form, Genre diplomové práce master's theses UDC (043)378.2 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Mgr. Degree program Navazující Degree program Geografie Degreee discipline Geoinformatika book
Kvalifikační práce Downloaded Size 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.
Number of the records: 1