dc.contributor.advisor | Fink, Jiří | |
dc.creator | David, Jakub | |
dc.date.accessioned | 2024-11-29T01:21:47Z | |
dc.date.available | 2024-11-29T01:21:47Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11956/192073 | |
dc.description.abstract | Cílem této práce je porovnat různé optimalizační algoritmy pro optimalizaci spotřeby energie v domácnostech. Uvažujeme model domácnosti s kogenerací tepla a elektřiny, fixní spotřebou elektřiny a horké vody a se zařízenímy s ovladatelným začátkem provozu. K řešení tohoto problému používáme řešič smíšeně celočíselných lineárních úloh a imple- mentovali jsme lokální prohledávání, evoluční algoritmus a optimalizaci hejnem částic. Tyto algoritmy provnáváme na datech naměřených v různých domácnostech. | cs_CZ |
dc.description.abstract | The goal of this thesis is to compare various optimization algorithms for optimizing energy usage in residential households. We consider a model of a household with heat and power cogeneration, fixed electricity and domestic hot water consumption and devices with controllable start of their operation. For this problem, we use a mixed-integer linear programming solver, and we implemented local search, evolutionary algorithm and particle swarm optimization. We compare these algorithms on data measured from multiple different households. | en_US |
dc.language | English | cs_CZ |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.subject | energy optimization|MILP|local search|nature inspired algorithms | en_US |
dc.subject | optimalizace energie|MILP|lokální prohledávání|přírodou inspirované algoritmy | cs_CZ |
dc.title | Energy optimization in a family house | en_US |
dc.type | bakalářská práce | cs_CZ |
dcterms.created | 2024 | |
dcterms.dateAccepted | 2024-06-28 | |
dc.description.department | Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic | en_US |
dc.description.department | Katedra teoretické informatiky a matematické logiky | cs_CZ |
dc.description.faculty | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
dc.description.faculty | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
dc.identifier.repId | 264079 | |
dc.title.translated | Optimalizace energie v rodinném domě | cs_CZ |
dc.contributor.referee | Švancara, Jiří | |
thesis.degree.name | Bc. | |
thesis.degree.level | bakalářské | cs_CZ |
thesis.degree.discipline | Computer Science with specialisation in Artificial Intelligence | en_US |
thesis.degree.discipline | Informatika se specializací Umělá inteligence | cs_CZ |
thesis.degree.program | Computer Science | en_US |
thesis.degree.program | Informatika | cs_CZ |
uk.thesis.type | bakalářská práce | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-cs | Matematicko-fyzikální fakulta::Katedra teoretické informatiky a matematické logiky | cs_CZ |
uk.taxonomy.organization-en | Faculty of Mathematics and Physics::Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic | en_US |
uk.faculty-name.cs | Matematicko-fyzikální fakulta | cs_CZ |
uk.faculty-name.en | Faculty of Mathematics and Physics | en_US |
uk.faculty-abbr.cs | MFF | cs_CZ |
uk.degree-discipline.cs | Informatika se specializací Umělá inteligence | cs_CZ |
uk.degree-discipline.en | Computer Science with specialisation in Artificial Intelligence | en_US |
uk.degree-program.cs | Informatika | cs_CZ |
uk.degree-program.en | Computer Science | en_US |
thesis.grade.cs | Velmi dobře | cs_CZ |
thesis.grade.en | Very good | en_US |
uk.abstract.cs | Cílem této práce je porovnat různé optimalizační algoritmy pro optimalizaci spotřeby energie v domácnostech. Uvažujeme model domácnosti s kogenerací tepla a elektřiny, fixní spotřebou elektřiny a horké vody a se zařízenímy s ovladatelným začátkem provozu. K řešení tohoto problému používáme řešič smíšeně celočíselných lineárních úloh a imple- mentovali jsme lokální prohledávání, evoluční algoritmus a optimalizaci hejnem částic. Tyto algoritmy provnáváme na datech naměřených v různých domácnostech. | cs_CZ |
uk.abstract.en | The goal of this thesis is to compare various optimization algorithms for optimizing energy usage in residential households. We consider a model of a household with heat and power cogeneration, fixed electricity and domestic hot water consumption and devices with controllable start of their operation. For this problem, we use a mixed-integer linear programming solver, and we implemented local search, evolutionary algorithm and particle swarm optimization. We compare these algorithms on data measured from multiple different households. | en_US |
uk.file-availability | V | |
uk.grantor | Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra teoretické informatiky a matematické logiky | cs_CZ |
thesis.grade.code | 2 | |
uk.publication-place | Praha | cs_CZ |
uk.thesis.defenceStatus | O | |