IpmrK Kniha — Pokročilé metody analýz a modelování

Shrnutí učebnice prof. Dostála pokrývající všech 7 kapitol kurzu IpmrK. Zdroj obsahuje pro každou kapitolu: shrnutí, kontrolní otázky a pojmy k zapamatování. Oproti dosud zpracovaným zdrojům přidává 3 zcela nová témata: evoluční algoritmy, optimalizaci a datamining.

Pokryté kapitoly

1. Fuzzy logika (kap. 2)

Teorie L. Zadeha — funkce členství μ(x) ∈ 0, 1
Pipeline: fuzzifikace → fuzzy inference → defuzzifikace
Jazykové proměnné, atributy, transformační/retransformační matice
Aplikace: výběr banky, bonita klienta, výběr pojišťovny, nemovitosti, zaměstnance aj.

2. Neuronové sítě (kap. 3)

Princip myšlení lidského mozku → učení, testování, realizace
Vstupní matice, přenosová funkce, topologie sítě
Ladění (tuning) — nejsložitější a nejdůležitější část
Nevýhoda: „černá skříňka"
Box-Jenkinsova metodologie

3. Genetické algoritmy (kap. 4)

Reprodukce: selekce → křížení → mutace
Účelová funkce, omezující podmínky, velikost populace, délka chromozomu
Parametry křížení, selekce, přechod do další generace

4. Evoluční algoritmy (kap. 5) ⭐ NOVÉ

Přehled algoritmů: Exhaustive/Random/Blind/Scatter Search, Backtracking, Greedy, Hill Climbing, Tabu Search, Simulated Annealing
Rojové metody: Ant Colony, Particle Swarms, Artificial Bee Colony, Glowworm Swarm
Genetické varianty: DNA Based GA, Parallel Genetic Search, Diploid/Haploid GA
Další: Differential Evolution, Artificial Immune System, SOMA, Psychoclonal Search
Aplikace: rozvrhování výroby, tvorba výuky, optimalizace ekonomických/technických systémů

5. Teorie chaosu (kap. 6)

Chaos, atraktory (bodový, cyklický, chaotický), fraktály
Soběpodobnost a soběpříbuznost
Elliottovy vlny, zakladatel teorie fraktálů
Ekonomické systémy → chaotický atraktor, omezená predikce

6. Optimalizace (kap. 7) ⭐ NOVÉ

Hledání minima/maxima funkce f(x) na množině M
Účelová (cílová) funkce, množina přípustných řešení
Omezení: soustavy rovnic/nerovnic
MATLAB příkazy pro optimalizaci, nastavení parametrů

7. Datamining (kap. 8) ⭐ NOVÉ

„Dolování z dat" — rozvoj od 90. let (kreditní karty bank)
Cíl: zvýšení zisku, snížení nákladů a rizika
Techniky: Link analýza, klastrování, rozhodovací stromy
Nástroje: MATLAB, Witness Miner
Získávání → příprava → klasifikace → vzorkování → čištění → sumarizace → vyhodnocení

Klíčový přínos zdroje

Kniha poskytuje ucelený pohled na všech 7 metod kurzu a explicitně definuje zkouškové otázky a pojmy k zapamatování. Tři kapitoly (evoluční algoritmy, optimalizace, datamining) dosud nebyly ve wiki pokryty žádným zdrojem.