Ačkoliv můžeme v literatuře nalézt řadu příkladů prezentujících evoluční návrh jakožto zajímavou a slibnou alternativu k tradičním návrhovým technikám používaným v oblasti číslicových obvodů, praktické nasazení je často problematické zejména v důsledku tzv. problému škálovatelnosti, který se projevuje např. tak, že evoluční algoritmus je schopen poskytovat uspokojivé výsledky pouze pro malé instance řešeného problému. Vážný problém představuje tzv. problém škálovatelnosti evaluace fitness funkce, který je markantní zejména v oblasti syntézy kombinačních obvodů, kde doba potřebná pro ohodnocení kandidátního řešení typicky roste exponenciálně se zvyšujícím se počtem primárních vstupů. Tato disertační práce se zabývá návrhem několika metod umožňujících redukovat problem škálovatelnosti evaluace v oblasti evolučního návrhu a optimalizace číslicových systémů. Cílem je pomocí několika případových studií ukázat, že s využitím vhodných akceleračních technik jsou evoluční techniky schopny automaticky navrhovat inovativní/kompetitivní řešení praktických problémů. Aby bylo možné redukovat problém škálovatelnosti v oblasti evolučního návrhu číslicových filtrů, byl navržen doménově specifický akcelerátor na bázi FPGA. Tato problematika reprezentuje případ, kdy je nutné ohodnotit velké množství trénovacích dat a současně provést mnoho generací. Pomocí navrženého akcelerátoru se podařilo objevit efektivní implementace různých nelineárních obrazových filtrů. S využitím evolučně navržených filtrů byl vytvořen robustní nelineární filtr implusního šumu, který je chráněn užitným vzorem. Navržený filtr vykazuje v porovnání s konvenčními řešeními vysokou kvalitu filtrace a nízkou implementační cenu. Spojením evolučního návrhu a technik známých z oblasti formální verifikace se podařilo vytvořit systém umožňující výrazně redukovat problém škálovatelnosti evoluční syntézy kombinačních obvodů na úrovni hradel. Navržená metoda dovoluje produkovat komplexní a přesto kvalitní řešení, která jsou schopna konkurovat komerčním nástrojům pro logickou syntézu. Navržený algoritmus byl experimentálně ověřen na sadě několika benchmarkových obvodů včetně tzv. obtížně syntetizovatelných obvodů, kde dosahoval v průměru o 25% lepších výsledků než dostupné akademické i komerční nástroje. Poslední doménou, kterou se práce zabývá, je akcelerace evolučního návrhu lineárních systémů. Na příkladu evolučního návrhu násobiček s vícenásobnými konstantními koeficienty bylo ukázáno, že čas potřebný k evaluaci kandidátního řešení lze výrazně redukovat (defacto na ohodocení jediného testovacího vektoru), je-li brán v potaz charakter řešeného problému (v tomto případě linearita).

Diese numerische Arbeit untersucht, wie sich die laminar-turbulente Transition in der Grenzschicht einer ebenen Platte mit elektromagnetischen Kräften verzögern lässt. Erzeugt von einer Elektroden-Magnet-Anordnung in der Platte wirken jene Kräfte im wandnahen Bereich der Strömung. Sie sind wandparallel sowie stromab gerichtet und besitzen zwei Parameter, die Amplitude und die Eindringtiefe. Zwei- und dreidimensionale Direkte Numerische Simulationen, Grenzschichtgleichungslöser sowie lineare Stabilitätsanalyse werden eingesetzt, um zwei Ansätze der Transitionsverzögerung zu verfolgen: Zum einen die aktive Wellenauslöschung, bei der ankommende Grenzschichtinstabilitäten von gegenphasig angeregten Wellen bis zu 97% ausgelöscht werden. Zum anderen können elektromagnetische Kräfte die Grenzschicht beschleunigen und so zu deutlich stabilieren Grenzschichtprofilen führen. Über evolutionäre Optimierung wurde eine räumliche Verteilung von Eindringtiefe und Kraftamplitude gefunden, die den Energieeinsatz minimiert und gleichzeitig laminare Strömung sicherstellt; dennoch bliebt die energetische Effizienz der Beeinflussung unter Eins. / This numerical work investigates how electromagnetic forces may delay laminar-turbulent transition of a flat plate boundary layer. Generated by an array of electrodes and magnets flush mounted in the wall, those forces act within the wall-near flow. They are oriented in wall-parallel, downstream direction and are characterized by two parameters, namely amplitude and penetration depth. Two- and three-dimensional Direct Numerical Simulations, numerical solutions of boundary layer equations and linear stability analysis are applied to study two possible ways of transition delay: first, the so-called active wave cancellation, where an anti-wave cancels incoming boundary layer instabilities by up to 97%. A second option is have electromagnetic forces accelerate the boundary layer, thereby modifying its mean velocity profile for greatly enhanced stability. Using evolutionary optimization, a spatial distribution of force amplitude and penetration depth was obtained that maintains laminar flow while minimizing electrical power consumption of the actuator. However, the energetic efficiency of actuation remains less than unity.

A framework for optimization of reinsurance strategy is proposed for an insurance company with several lines of business (LoB), maximizing the Economic Value of purchasing reinsurance. The economic value is defined as the sum of the average ceded loss, the deducted risk premium, and the reduction in the cost of capital. The framework relies on simulated large claims per LoB rather than specific distributions, which gives more degrees of freedom to the insurance company.  Three models are presented, two non non-linear optimization models and a benchmark model. One non-linear optimization model is on individual LoB level and the other one is on company level with additional constraints using space bounded black box algorithms. The benchmark model is a Brute Force method using quantile discretization of potential retention levels, that helps to visualize the optimization surface.  The best results are obtained by a two-stage optimization using a mixture of global and local optimization algorithms. The economic value is maximized by 30% and reinsurance premium is halved if the optimization is made at the company level, by putting more emphasis on reduction in the cost of capital and less to average ceded loss. The results indicate an over-fitting when using VaR as the risk measure, impacting reduction in the cost of capital. As an alternative, Average VaR is recommended being numerically more robust.

The goal of this work was the study of evolutionary algorithms and utilization of them for digital circuit design. Especially, a genetic programming and its different manipulation with building blocks is mentioned in contrast to a genetic algorithm. On the basis of this approach, I created and tested a hybrid method of electronic circuit design. This method uses spread schemes according to the genetic algorithm for the pattern problems witch are solved by the genetic programming. The method is more successful and have faster convergence to a solution in difficult electronic circuits design than a common algorithm of the genetic programming.

This research presents a Hybrid Particle Swarm Optimization with Bat Algorithm (HPSOBA) based approach to solve Optimal Reactive Power Dispatch (ORPD) problem. The primary objective of this project is minimization of the active power transmission losses by optimally setting the control variables within their limits and at the same time making sure that the equality and inequality constraints are not violated. Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) algorithms which are nature-inspired algorithms have become potential options to solving very difficult optimization problems like ORPD. Although PSO requires high computational time, it converges quickly; while BA requires less computational time and has the ability of switching automatically from exploration to exploitation when the optimality is imminent. This research integrated the respective advantages of PSO and BA algorithms to form a hybrid tool denoted as HPSOBA algorithm. HPSOBA combines the fast convergence ability of PSO with the less computation time ability of BA algorithm to get a better optimal solution by incorporating the BA’s frequency into the PSO velocity equation in order to control the pace. The HPSOBA, PSO and BA algorithms were implemented using MATLAB programming language and tested on three (3) benchmark test functions (Griewank, Rastrigin and Schwefel) and on IEEE 30- and 118-bus test systems to solve for ORPD without DG unit. A modified IEEE 30-bus test system was further used to validate the proposed hybrid algorithm to solve for optimal placement of DG unit for active power transmission line loss minimization. By comparison, HPSOBA algorithm results proved to be superior to those of the PSO and BA methods. In order to check if there will be a further improvement on the performance of the HPSOBA, the HPSOBA was further modified by embedding three new modifications to form a modified Hybrid approach denoted as MHPSOBA. This MHPSOBA was validated using IEEE 30-bus test system to solve ORPD problem and the results show that the HPSOBA algorithm outperforms the modified version (MHPSOBA). / Electrical and Mining Engineering / M. Tech. (Electrical Engineering)