Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revision Previous revision | Next revision Both sides next revision | ||
tematy_prac_inzynierskich [2020/03/10 14:40] pszwed [1. Map matching] |
tematy_prac_inzynierskich [2020/03/10 15:14] pszwed [1. Map matching] |
||
---|---|---|---|
Line 74: | Line 74: | ||
- jakościowe - czy ścieżki są odwzorowane poprawnie | - jakościowe - czy ścieżki są odwzorowane poprawnie | ||
- wydajnościowe - ile zapytań można przetwarzać w jednostce czasu, ewentualnie grupowanie punktów jednej ściezki | - wydajnościowe - ile zapytań można przetwarzać w jednostce czasu, ewentualnie grupowanie punktów jednej ściezki | ||
+ | |||
+ | ==== 2. Algorytmy optymalizacji ciagłej z użyciem numpy ==== | ||
+ | |||
+ | To jest temat, który można rozszerzyć na kilka algorytmów. Wspólną cechą ma być: | ||
+ | |||
+ | * wykorzystanie operacji biblioteki numpy. Mimo, że są funkcjami Pythona, sa zaimplementowane w C i działają wydajnie | ||
+ | * Zamiast wykonywac operacje na pojedynczych osobnikach (wektorach w R^n), maja być przeprowadzane operacje na całych macierzach (w których wiersz odpowiada osobnikowi) | ||
+ | * uzycie do testów funkcji z konferencji CEC [[http:// | ||
+ | * Z reguły algorytmy mają jakieś parametry. Dla danej funkcji | ||
+ | * Wybór macierzowej reprezentacji może powodować pewne niewielkie odstepstwa od bazowego algorytmu mające na celu przyspieszenie obliczeń | ||
+ | |||
+ | === 2.a PSO === | ||
+ | |||
+ | Implementacja algorytmu Particle Swarm Optimization. Należy zaimplementować rózne topologie: | ||
+ | * globalną | ||
+ | * sąsiedzi | ||
+ | * losowowanie grafu | ||
+ | |||
+ | === 2.b Algorytm mrówkowy === | ||
+ | |||
+ | Implementacja algorytmu mrówkowego, | ||
+ | |||
+ | === 2.c Algorytm pszczeli === | ||
+ | |||
+ | Istnieje kilka wersji... | ||
+ | |||
===== 2019 ===== | ===== 2019 ===== | ||