Changeset 1427 for applications

Show
Ignore:
Timestamp:
02/03/12 14:43:10 (12 years ago)
Author:
jabu
Message:

restrukturalizace

Location:
applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ
Files:
17 added
1 removed
11 modified

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/04_Bayes/Bayes.tex

    r1425 r1427  
    1 \subsection{Bayesovské učení} \label{sec:bayes} 
     1\section{Bayesovské učení} \label{sec:bayes} 
    22 
    33% \subsection{Úvod} 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/06_Bayes_rmm_pouziti/Bayes_rmm_pouziti.tex

    r1424 r1427  
    11\def \cesta {./06_Bayes_rmm_pouziti} 
    22 
    3 \subsection{Použití RMM a Bayesova učení v decentralizovaném řízení dopravy}  
     3\section{Použití RMM a Bayesova učení v decentralizovaném řízení dopravy}  
    44 
    55V následujícím textu se budeme zabývat konkrétním využitím 
    … …  
    4141\end{figure} 
    4242 
    43 \subsection{Zhodnocení} 
    44 V článku \cite{4_rmm_formalization} nenjsou podrobně popsány akce agentů ani 
    45 způsob, jak hodnotit jejich užitečnost. Proto je tato metoda jen obtížně reprodukovatelná, 
    46 modifikovatelná či dále rozvinutelná. V naší situaci popsanné v dalších kapitolách také není nutné 
    47 modelovat chování agentů, neboť je možné ho vykomunikovat pomocí posílaných zpráv. V případě 
    48 reálného nasazení by však bylo možné vylepšení zapojení RMM pro odhad chování agenta 
    49 pokud by nastal výpadek spojení nebo podobná situace. 
    5043 
    5144 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/LQ_rizeni.tex

    r1424 r1427  
    3434 
    3535 
    36 \subsection{Použití LQ řízení ve strategii TUC} 
    37 LQ řízení bylo použito v \cite{6_tuc_lq} k nalezení optimální délky zelených v systému  
    38 13-ti signálních skupin. Proměnné $x_i(t)$ zde představují obsazenost ramene $i$  
    39 spojující křižovatky $M$ a $N$. Účelem strategie je nalezení optimální délky zelených 
    40 $g$, $g_{N,i}$ značí délku zelené na signální skupiny křižovatky $N$ zprůjezdňující 
    41 směr do ramene $i$. Předpokládaný vztah pro přechod systému z času $t$ do času $t+1$ je 
    42 \begin{equation}\label{eq_tuc_1} 
    43  x_i(t+1) = x_i(t) + T [ q_i(t) + s_i(t) + d_i(t) + u_i(t) ] \;, 
    44 \end{equation} kde proměnné značí: 
    45  
    46 \begin{itemize} 
    47  \item $T$ - časový krok 
    48  \item $q_i(t)$ - přírůstek vozidel z křižovatek 
    49  \item $u_i(t)$ - úbytek vozidel do ostatních křižovatek 
    50  \item $s_i(t)$ - přírůstek vozidel z okolí sítě 
    51  \item $d_i(t)$ - úbytek vozidel mimo síť 
    52 \end{itemize} 
    53  
    54 Přírůstek vozidel z křižovatek je dán vztahem 
    55 \begin{equation} 
    56  q_i(t) = \sum_{k\in I_m} t_{k,i} u_k(t) \;, 
    57 \end{equation} 
    58 je to tedy součet úbytků vozidel z ramen ústících do křižovatky $N$ vynásobených 
    59 koeficinety $t_{k,i}$, což jsou odbočovací poměry z ramene $k$ do ramene $i$. 
    60 V podovném tvaru se předpokládá $s_i(t)$ 
    61 \begin{equation} 
    62 s_i(t) = t_{i,0} q_i(t) \;, 
    63 \end{equation} 
    64 kde $t_{i,0}$ je odbočovací koeficient ramene $i$ mimo sledovanou síť. 
    65 Při délce cyklu $C$, saturovaném toku $S_i$ a délce zelených $g_{N,i}(t)$ ramene $i$ platí 
    66 \begin{equation} \label{eq:tuc_u} 
    67  u_i(t) = \frac{S_i \sum g_{N,i}(t)}{C} 
    68 \end{equation}. 
    69 Rovnice \ref{eq_tuc_1} tedy přechází do tvaru 
    70 \begin{equation}\label{eq_tuc_2} 
    71  x_i(t+1) = x_i(t) + T \left[  
    72     (1-t_{i,0}) \sum_{k\in I_m} t_{k,i} \frac{S_k \sum g_{M,k}(t)}{C}  
    73     - \frac{S_i \sum g_{N,i}(t)}{C} 
    74     + d_i(t) \right] 
    75 \end{equation}. Uvažujeme-li nominální hodnoty $d^n$ a $g^n$ vedoucí 
    76 vždy na stav $x^n$, platí podle rovnice \ref{eq_tuc_2}  
    77 \begin{equation}\label{eq_tuc_nom} 
    78  0 = T \left[  
    79     (1-t_{i,0}) \sum_{k\in I_m} t_{k,i} \frac{S_k \sum g_{M,k}^n}{C}  
    80     - \frac{S_i \sum g_{N,i}^n}{C} 
    81     + d_i^n \right] 
    82 \end{equation}. Označíme-li  
    83 \begin{equation}\label{eq_delta_g} 
    84  \Delta g(t) = g(t) - g^n 
    85 \end{equation}, můžeme psát rovnici \ref{eq_tuc_2} jako 
    86 \begin{equation}\label{eq_tuc_3} 
    87  x_i(t+1) = x_i(t) + T \left[  
    88     (1-t_{i,0}) \sum_{k\in I_m} t_{k,i} \frac{S_k \sum \Delta g_{M,k}(t)}{C}  
    89     - \frac{S_i \sum \Delta g_{N,i}(t)}{C} 
    90      \right] 
    91 \end{equation}, což dovoluje tuto rovnici zapsat pomocí matic v požadovaném tvaru 
    92 \begin{equation}\label{eq_tuc_4} 
    93  x(t+1) = A x(t) + B \Delta g(t) 
    94 \end{equation}, kde $A$ je jednotková matice.  
    95  
    96 \subsubsection{Kvadratické kritérium} 
    97 Účelem lagoritmu je minimalizovat obsazenost ramen, tedy vektor $x(t)$ 
    98 a penalizovat změnu délky trvání zelené oproti nominálním hodnotám. 
    99 Kvadratické kritérium optimálního řízení \ref{eq_quadratic_criterion} jetedy v \cite{6_tuc_lq} 
    100 definováno vztahem 
    101 \begin{equation}\label{eq_tuc_crit} 
    102  J = \sum_{t=0}^{\infty} x(t)^T Q x(t) + \Delta g(t)^T R \Delta g(t) 
    103 \end{equation}. Diagonální matice $Q$ je zde zodpovědná za vyvažování 
    104 počtu vozidel jednotlivých úseků. V \cite{6_tuc_lq} je každý diagonální 
    105 prvek $Q_{i,i}$ matice $Q$ položen převrácené hodnotě maximálního 
    106 povoleného počtu vozidel daného úseku $i$. $R = rI$ penalizuje změnu 
    107 časů zelených. Parametr $r$ ovlivňuje míru reakce systému a ja volen metodu pokus-oprava. 
    108 Minimalizací tohoto kritéria pomcí \ref{eq_riccati} získáme zpětnovazebnou matici $L$, 
    109 která určuje $g(t)$. Z rovnic \ref{eq_lq_feedback} a \ref{eq_delta_g} dostaneme výsledný vztah 
    110 \begin{equation}\label{eq_tuc_feedback} 
    111  g(t) = g^n - L x(t) 
    112 \end{equation}. Toto řešení předpokládá, že známe hodnotu $g^n$, při které systém 
    113 zůstává ve stavu $x^n$. Tak tomu ale většinou není. Při absenci znalosti $g^n$ 
    114 podle \cite{6_tuc_lq} odečteme $g(t) - g(t-1)$ a rovnice \ref{eq_tuc_feedback} nabývá tvaru 
    115 \begin{equation}\label{eq_tuc_feedback_2} 
    116  g(t) = g(t-1) - L( x(t) - x(t-1) ) 
    117 \end{equation}. 
    11836 
    11937 
    … …  
    13048 
    13149 
     50 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/Reinforcement_learning.tex

    r1424 r1427  
     1\section{Zpětnovazebné učení} 
    12 
    2  
    3 \section{Markovův rozhodvací proces} 
     3\subsection{Markovův rozhodvací proces} 
    44Markovův rozhodvací proces je alternativní metoda sloužící 
    55k volbě strategií odhadem zisků z nich plynoucích do budoucna. 
    … …  
    2929 
    3030 
    31 \subsubsection{Dynamické programování}\label{sec:dynamic_programming} 
     31\subsection{Dynamické programování}\label{sec:dynamic_programming} 
    3232 
    3333%asi trochu poupravit podle \cite{tlc_using_sarsa} 
    … …  
    123123 
    124124 
    125 \subsection{Učení na základě modelu (Model-based learning)}\label{sec:model_based_learning} 
     125\subsubsection{Učení na základě modelu (Model-based learning)}\label{sec:model_based_learning} 
    126126V této metodě, popsané v \cite{3_i_traff_light_c}, se modeluje 
    127127prostředí funkcemi $P(i,a,j)$ a $R(i,a,j)$, které jsou definované v 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/Reinforcement_learning_pouziti/Reinforcement_learning_pouziti.tex

    r1424 r1427  
    1 \subsection{Použití zpětnovazebného učení} 
    2  
    3 \subsubsection{Zpětnovazebné učení na základě modelu} 
     1\section{Použití zpětnovazebného učení} 
    42 
    53V \cite{3_i_traff_light_c} je popsána simulace používající 
    … …  
    3028hodnot $Q$.\\ 
    3129 
    32 \subsection{Zhodnocení} 
    3330 
    34 Metode popsaná v článku \cite{3_i_traff_light_c} používá ohodnocovací funkci 
    35 založenou na parametrech jednotlivých vozidel. Výhodou oproti pojetí, kdy agent 
    36 představuje pouze signální skupinu, jsou například v tom, že není potřeba 
    37 odhadovat délku fronty a úloha se celá zjednoduší. Například v publikaci 
    38 \cite{tlc_using_sarsa} se musí používat k odhadu funkcí $V$ a $Q$ neuronová síť. 
    39 Navíc tento systém umožňuje i výběr optimální cesty vozidla pro průjezd dopravní sítí. 
    40 Nevýhodou tohoto pojetí je ovšem značná neuniverzálnost. Už pro počítačové testování 
    41 tato metode znesnadnuje či úplně znemožňuje použít celou řadu dopravních simulátorů, 
    42 které jsou pro simulaci po dlouhou dobu optimalizovány a  
    43 jejichž nasazení značně zjednodušuje práci a urychluje vývoj. 
    44 Navíc pokud je použit řadič, který obstarává logiku přepínání průjezdnosti a  
    45 lze nastavovat pouze vnější parametry jako jsou délka cyklu a offset, je 
    46 metoda, která potřebuje okamžitou změnu signalizace naprosto nevhodná, 
    47 proto je toto řešení pro reálné nasazení v dnešní době obtížně použitelné. 
    48 Zapojení některých myšlenek z článku \cite{3_i_traff_light_c} nebo použití 
    49 zpětnovazevného učení k řešení dílčích problémů by však mohlo přinést zlepšení 
    50 i do způsobu žešení popsaných v dalších kapitolách. 
    5131  

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/vyzk.aux

    r1425 r1427  
    2727\citation{wooldridge} 
    2828\citation{wooldridge} 
    29 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {2}Multiagentn\IeC {\'\i } syst\IeC {\'e}my}{3}{chapter.2}} 
    30 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
    31 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
    32 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.1}\IeC {\'U}vod}{3}{section.2.1}} 
     29\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {2}Matematick\IeC {\'e} metody rozhodov\IeC {\'a}n\IeC {\'\i }}{3}{chapter.2}} 
     30\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
     31\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
     32\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.1}Multiagentn\IeC {\'\i } syst\IeC {\'e}my}{3}{section.2.1}} 
    3333\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.1}Historie}{3}{subsection.2.1.1}} 
    3434\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.2}Agent}{3}{subsection.2.1.2}} 
    3535\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{1}}{Agent}}{3}{definition.2.1}} 
    3636\newlabel{de:agent01}{{2.{1}}{3}{Agent\relax }{definition.2.1}{}} 
    37 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}Druhy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i }}{4}{section.2.2}} 
    38 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.3}Interakce agent\IeC {\r u}}{4}{section.2.3}} 
    39 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.1}Stavy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i } a preference agent\IeC {\r u}}{4}{subsection.2.3.1}} 
     37\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.3}Druhy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i }}{4}{subsection.2.1.3}} 
     38\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.4}Stavy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i } a preference agent\IeC {\r u}}{4}{subsection.2.1.4}} 
    4039\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{2}}{Uspořádání na množině všech stavů}}{4}{definition.2.2}} 
     40\citation{wooldridge} 
    4141\global\def\markiidefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    42 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}V\IeC {\'y}b\IeC {\v e}r strategie genta}{6}{chapter.3}} 
    43 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
    44 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
    45 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}V\IeC {\'y}b\IeC {\v e}r strategie podle teorie her}{6}{section.3.1}} 
    46 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{1}}{Dominance množiny}}{6}{definition.3.1}} 
     42\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.2}V\IeC {\'y}b\IeC {\v e}r strategie podle teorie her}{5}{section.2.2}} 
     43\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{3}}{Dominance množiny}}{5}{definition.2.3}} 
    4744\citation{3_i_traff_light_c} 
    4845\global\def\markiiidefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    49 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{2}}{Množina výsledků}}{7}{definition.3.2}} 
     46\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{4}}{Množina výsledků}}{6}{definition.2.4}} 
    5047\global\def\markivdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    51 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{3}}{Dominance strategie}}{7}{definition.3.3}} 
    52 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{4}}{Nashova rovnost}}{7}{definition.3.4}} 
    53 \newlabel{de:nash_equlibrium}{{3.{4}}{7}{Výběr strategie podle teorie her\relax }{definition.3.4}{}} 
    54 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}Markov\IeC {\r u}v rozhodvac\IeC {\'\i } proces}{7}{section.3.2}} 
    55 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{5}}{Markovův rozhodovací proces}}{7}{definition.3.5}} 
    56 \newlabel{de:markov_decision_process}{{3.{5}}{7}{Markovův rozhodvací proces\relax }{definition.3.5}{}} 
    57 \citation{3_i_traff_light_c} 
    58 \citation{3_i_traff_light_c} 
     48\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{5}}{Dominance strategie}}{6}{definition.2.5}} 
     49\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{6}}{Nashova rovnost}}{6}{definition.2.6}} 
     50\newlabel{de:nash_equlibrium}{{2.{6}}{6}{Výběr strategie podle teorie her\relax }{definition.2.6}{}} 
     51\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.3}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{6}{section.2.3}} 
     52\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.1}Markov\IeC {\r u}v rozhodvac\IeC {\'\i } proces}{6}{subsection.2.3.1}} 
     53\citation{3_i_traff_light_c} 
     54\citation{3_i_traff_light_c} 
     55\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{7}}{Markovův rozhodovací proces}}{7}{definition.2.7}} 
     56\newlabel{de:markov_decision_process}{{2.{7}}{7}{Markovův rozhodvací proces\relax }{definition.2.7}{}} 
     57\global\def\markviidefinitioni{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
     58\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.2}Dynamick\IeC {\'e} programov\IeC {\'a}n\IeC {\'\i }}{7}{subsection.2.3.2}} 
     59\newlabel{sec:dynamic_programming}{{2.3.2}{7}{Dynamické programování\relax }{subsection.2.3.2}{}} 
     60\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{8}}{V-funkce}}{7}{definition.2.8}} 
     61\newlabel{de:v_function}{{2.{8}}{7}{Dynamické programování\relax }{definition.2.8}{}} 
     62\global\def\markviiidefinitioni{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    5963\citation{dynamic_programming} 
    60 \global\def\markviidefinitioni{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    61 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.2.0.1}Dynamick\IeC {\'e} programov\IeC {\'a}n\IeC {\'\i }}{8}{subsubsection.3.2.0.1}} 
    62 \newlabel{sec:dynamic_programming}{{3.2.0.1}{8}{Dynamické programování\relax }{subsubsection.3.2.0.1}{}} 
    63 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{6}}{V-funkce}}{8}{definition.3.6}} 
    64 \newlabel{de:v_function}{{3.{6}}{8}{Dynamické programování\relax }{definition.3.6}{}} 
    65 \global\def\markviiidefinitioni{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    66 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{7}}{Q-function}}{8}{definition.3.7}} 
    67 \newlabel{de:q_function}{{3.{7}}{8}{Dynamické programování\relax }{definition.3.7}{}} 
    68 \citation{3_i_traff_light_c} 
    69 \citation{3_i_traff_light_c} 
     64\citation{3_i_traff_light_c} 
     65\citation{3_i_traff_light_c} 
     66\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{9}}{Q-function}}{8}{definition.2.9}} 
     67\newlabel{de:q_function}{{2.{9}}{8}{Dynamické programování\relax }{definition.2.9}{}} 
     68\global\def\markixdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
     69\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{10}}{Bellmanova rovnice optimality}}{8}{definition.2.10}} 
     70\newlabel{de:bellman_equation_of_optimality}{{2.{10}}{8}{Dynamické programování\relax }{definition.2.10}{}} 
     71\global\def\markxdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    7072\citation{q_learning} 
    7173\citation{learning_to_predict} 
    72 \global\def\markixdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    73 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{8}}{Bellmanova rovnice optimality}}{9}{definition.3.8}} 
    74 \newlabel{de:bellman_equation_of_optimality}{{3.{8}}{9}{Dynamické programování\relax }{definition.3.8}{}} 
    75 \global\def\markxdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    76 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.1}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Reinforcement learning)}{9}{subsection.3.2.1}} 
    77 \citation{3_i_traff_light_c} 
    78 \citation{3_i_traff_light_c} 
    79 \citation{3_i_traff_light_c} 
    80 \citation{3_i_traff_light_c} 
    81 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.2.1.1}Q-u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Q-learning)}{10}{subsubsection.3.2.1.1}} 
    82 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.2}U\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } na z\IeC {\'a}klad\IeC {\v e} modelu (Model-based learning)}{10}{subsection.3.2.2}} 
    83 \newlabel{sec:model_based_learning}{{3.2.2}{10}{Učení na základě modelu (Model-based learning)\relax }{subsection.3.2.2}{}} 
    84 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{9}}{MLM}}{10}{definition.3.9}} 
    85 \newlabel{de:mlm}{{3.{9}}{10}{Učení na základě modelu (Model-based learning)\relax }{definition.3.9}{}} 
     74\citation{3_i_traff_light_c} 
     75\citation{3_i_traff_light_c} 
     76\citation{3_i_traff_light_c} 
     77\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.3}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Reinforcement learning)}{9}{subsection.2.3.3}} 
     78\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.3.1}Q-u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Q-learning)}{9}{subsubsection.2.3.3.1}} 
     79\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.3.2}U\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } na z\IeC {\'a}klad\IeC {\v e} modelu (Model-based learning)}{9}{subsubsection.2.3.3.2}} 
     80\newlabel{sec:model_based_learning}{{2.3.3.2}{9}{Učení na základě modelu (Model-based learning)\relax }{subsubsection.2.3.3.2}{}} 
     81\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{11}}{MLM}}{9}{definition.2.11}} 
     82\newlabel{de:mlm}{{2.{11}}{9}{Učení na základě modelu (Model-based learning)\relax }{definition.2.11}{}} 
     83\citation{4_rmm_formalization} 
     84\citation{4_rmm_formalization} 
     85\citation{4_rmm_formalization} 
    8686\global\def\markxidefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    87 \citation{3_i_traff_light_c} 
    88 \citation{3_i_traff_light_c} 
    89 \citation{tlc_using_sarsa} 
    90 \citation{3_i_traff_light_c} 
    91 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.3}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e}ho u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{11}{subsection.3.2.3}} 
    92 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.2.3.1}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } na z\IeC {\'a}klad\IeC {\v e} modelu}{11}{subsubsection.3.2.3.1}} 
    93 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.2.4}Zhodnocen\IeC {\'\i }}{11}{subsection.3.2.4}} 
    94 \citation{4_rmm_formalization} 
    95 \citation{4_rmm_formalization} 
    96 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.3}RMM - Rekurzivn\IeC {\'\i } modelov\IeC {\'e} metody}{12}{section.3.3}} 
    97 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.1}Form\IeC {\'a}ln\IeC {\'\i } definice}{12}{subsection.3.3.1}} 
    98 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{10}}{Matice zisků}}{12}{definition.3.10}} 
    99 \newlabel{de:payoff_matrix}{{3.{10}}{12}{Formální definice\relax }{definition.3.10}{}} 
    100 \citation{4_rmm_formalization} 
    101 \citation{4_rmm_formalization} 
    102 \citation{4_rmm_formalization} 
    103 \citation{4_rmm_formalization} 
    104 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{11}}{Rekursivní modelová struktura}}{13}{definition.3.11}} 
    105 \newlabel{de:rms}{{3.{11}}{13}{Formální definice\relax }{definition.3.11}{}} 
    106 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{12}}{Rekursivní model}}{13}{definition.3.12}} 
    107 \newlabel{de:rm}{{3.{12}}{13}{Formální definice\relax }{definition.3.12}{}} 
    108 \citation{4_rmm_formalization} 
    109 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.2}Rozhodovac\IeC {\'\i } algoritmus}{14}{subsection.3.3.2}} 
    110 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{13}}{Užitečnost}}{14}{definition.3.13}} 
    111 \newlabel{de:utility}{{3.{13}}{14}{Rozhodovací algoritmus\relax }{definition.3.13}{}} 
    112 \citation{4_rmm_formalization} 
     87\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.4}RMM - Rekurzivn\IeC {\'\i } modelov\IeC {\'e} metody}{10}{section.2.4}} 
     88\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.1}Form\IeC {\'a}ln\IeC {\'\i } definice}{10}{subsection.2.4.1}} 
     89\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{12}}{Matice zisků}}{10}{definition.2.12}} 
     90\newlabel{de:payoff_matrix}{{2.{12}}{10}{Formální definice\relax }{definition.2.12}{}} 
     91\citation{4_rmm_formalization} 
     92\citation{4_rmm_formalization} 
     93\citation{4_rmm_formalization} 
     94\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{13}}{Rekursivní modelová struktura}}{11}{definition.2.13}} 
     95\newlabel{de:rms}{{2.{13}}{11}{Formální definice\relax }{definition.2.13}{}} 
     96\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{14}}{Rekursivní model}}{11}{definition.2.14}} 
     97\newlabel{de:rm}{{2.{14}}{11}{Formální definice\relax }{definition.2.14}{}} 
     98\citation{4_rmm_formalization} 
     99\citation{4_rmm_formalization} 
     100\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.2}Rozhodovac\IeC {\'\i } algoritmus}{12}{subsection.2.4.2}} 
     101\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{15}}{Užitečnost}}{12}{definition.2.15}} 
     102\newlabel{de:utility}{{2.{15}}{12}{Rozhodovací algoritmus\relax }{definition.2.15}{}} 
     103\global\def\markxvdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    113104\citation{5_bayes_learn} 
    114105\citation{5_bayes_learn} 
    115 \global\def\markxvdefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    116 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.3}Bayesovsk\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{15}{subsection.3.3.3}} 
    117 \newlabel{sec:bayes}{{3.3.3}{15}{Bayesovské učení\relax }{subsection.3.3.3}{}} 
    118 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{14}}{Podmíněná pravděpodobnost}}{15}{definition.3.14}} 
    119 \newlabel{de:podm_pravd}{{3.{14}}{15}{Bayesovské učení\relax }{definition.3.14}{}} 
     106\citation{5_bayes_learn} 
     107\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.5}Bayesovsk\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{13}{section.2.5}} 
     108\newlabel{sec:bayes}{{2.5}{13}{Bayesovské učení\relax }{section.2.5}{}} 
     109\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{16}}{Podmíněná pravděpodobnost}}{13}{definition.2.16}} 
     110\newlabel{de:podm_pravd}{{2.{16}}{13}{Bayesovské učení\relax }{definition.2.16}{}} 
    120111\global\def\markxvidefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    121 \@writefile{thm}{\contentsline {proposition}{{Věta}{3.{1}}{Bayesova věta}}{15}{proposition.3.1}} 
    122 \newlabel{v:bayes}{{3.{1}}{15}{Bayesovské učení\relax }{proposition.3.1}{}} 
    123 \citation{5_bayes_learn} 
     112\@writefile{thm}{\contentsline {proposition}{{Věta}{2.{1}}{Bayesova věta}}{13}{proposition.2.1}} 
     113\newlabel{v:bayes}{{2.{1}}{13}{Bayesovské učení\relax }{proposition.2.1}{}} 
     114\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.5.0.1}V\IeC {\v e}rohodnostn\IeC {\'\i } funkce}{13}{subsubsection.2.5.0.1}} 
     115\citation{6_tuc_lq} 
     116\@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{2.{17}}{Věrohodnostní funkce}}{14}{definition.2.17}} 
     117\newlabel{de:ver_fce}{{2.{17}}{14}{Věrohodnostní funkce\relax }{definition.2.17}{}} 
     118\global\def\markxviidefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
     119\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {2.6}LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i }}{14}{section.2.6}} 
     120\citation{6_tuc_lq} 
     121\citation{7_lq_methods} 
     122\newlabel{eq_lq_feedback}{{2.2}{15}{LQ řízení\relax }{equation.2.6.2}{}} 
     123\newlabel{eq_quadratic_criterion}{{2.3}{15}{LQ řízení\relax }{equation.2.6.3}{}} 
     124\newlabel{eq_riccati}{{2.4}{15}{LQ řízení\relax }{equation.2.6.4}{}} 
     125\newlabel{eq_riccati_2}{{2.5}{15}{LQ řízení\relax }{equation.2.6.5}{}} 
     126\citation{3_i_traff_light_c} 
     127\citation{3_i_traff_light_c} 
     128\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {3}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } rozhodovac\IeC {\'\i }ch metod v \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } dopravy}{16}{chapter.3}} 
     129\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
     130\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
     131\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e}ho u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{16}{section.3.1}} 
    124132\citation{1_rmm_bayes_learning} 
    125 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.3.3.1}V\IeC {\v e}rohodnostn\IeC {\'\i } funkce}{16}{subsubsection.3.3.3.1}} 
    126 \@writefile{thm}{\contentsline {definition}{{Definice}{3.{15}}{Věrohodnostní funkce}}{16}{definition.3.15}} 
    127 \newlabel{de:ver_fce}{{3.{15}}{16}{Věrohodnostní funkce\relax }{definition.3.15}{}} 
    128 \global\def\markxviidefinition{\ensuremath {\blacktriangleright }} 
    129 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.4}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } RMM a Bayesova u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } v decentralizovan\IeC {\'e}m \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } dopravy}{16}{subsection.3.3.4}} 
    130133\citation{1_rmm_bayes_learning} 
    131134\citation{4_rmm_formalization} 
    132135\citation{1_rmm_bayes_learning} 
    133 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.1}{\ignorespaces T\IeC {\v r}\IeC {\'\i }\IeC {\'u}rov\IeC {\v n}ov\IeC {\'a} rekurzivn\IeC {\'\i } modelov\IeC {\'a} struktura agenta $R_1$\relax }}{17}{figure.caption.3}} 
     136\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.2}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } RMM a Bayesova u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } v decentralizovan\IeC {\'e}m \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } dopravy}{17}{section.3.2}} 
     137\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.1}{\ignorespaces T\IeC {\v r}\IeC {\'\i }\IeC {\'u}rov\IeC {\v n}ov\IeC {\'a} rekurzivn\IeC {\'\i } modelov\IeC {\'a} struktura agenta $R_1$\relax }}{18}{figure.caption.3}} 
    134138\providecommand*\caption@xref[2]{\@setref\relax\@undefined{#1}} 
    135 \newlabel{fig:rmm_structure}{{3.1}{17}{Tříúrovňová rekurzivní modelová struktura agenta $R_1$\relax \relax }{figure.caption.3}{}} 
    136 \citation{4_rmm_formalization} 
    137 \citation{6_tuc_lq} 
    138 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.2}{\ignorespaces V\IeC {\'y}sledky m\IeC {\v e}\IeC {\v r}en\IeC {\'\i }. M1 - RMM, M2 - pevn\IeC {\'e} cykly, M3 - "Hill-climbing" \relax }}{18}{figure.caption.4}} 
    139 \newlabel{fig:rmm_results}{{3.2}{18}{Výsledky měření. M1 - RMM, M2 - pevné cykly, M3 - "Hill-climbing" \relax \relax }{figure.caption.4}{}} 
    140 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.5}Zhodnocen\IeC {\'\i }}{18}{subsection.3.3.5}} 
    141 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.4}LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i }}{18}{section.3.4}} 
    142 \citation{6_tuc_lq} 
    143 \citation{7_lq_methods} 
    144 \citation{6_tuc_lq} 
    145 \newlabel{eq_lq_feedback}{{3.2}{19}{LQ řízení\relax }{equation.3.4.2}{}} 
    146 \newlabel{eq_quadratic_criterion}{{3.3}{19}{LQ řízení\relax }{equation.3.4.3}{}} 
    147 \newlabel{eq_riccati}{{3.4}{19}{LQ řízení\relax }{equation.3.4.4}{}} 
    148 \newlabel{eq_riccati_2}{{3.5}{19}{LQ řízení\relax }{equation.3.4.5}{}} 
    149 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.4.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } ve strategii TUC}{19}{subsection.3.4.1}} 
    150 \newlabel{eq_tuc_1}{{3.6}{19}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.6}{}} 
    151 \citation{6_tuc_lq} 
    152 \newlabel{eq:tuc_u}{{3.9}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.9}{}} 
    153 \newlabel{eq_tuc_2}{{3.10}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.10}{}} 
    154 \newlabel{eq_tuc_nom}{{3.11}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.11}{}} 
    155 \newlabel{eq_delta_g}{{3.12}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.12}{}} 
    156 \newlabel{eq_tuc_3}{{3.13}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.13}{}} 
    157 \newlabel{eq_tuc_4}{{3.14}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.4.14}{}} 
    158 \citation{6_tuc_lq} 
    159 \citation{6_tuc_lq} 
    160 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.4.1.1}Kvadratick\IeC {\'e} krit\IeC {\'e}rium}{21}{subsubsection.3.4.1.1}} 
    161 \newlabel{eq_tuc_crit}{{3.15}{21}{Kvadratické kritérium\relax }{equation.3.4.15}{}} 
    162 \newlabel{eq_tuc_feedback}{{3.16}{21}{Kvadratické kritérium\relax }{equation.3.4.16}{}} 
    163 \newlabel{eq_tuc_feedback_2}{{3.17}{21}{Kvadratické kritérium\relax }{equation.3.4.17}{}} 
    164 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Implementace}{22}{chapter.4}} 
    165 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
    166 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
    167 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'a} metoda}{24}{section.4.1}} 
    168 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}P\IeC {\v r}echodov\IeC {\'e} vztahy}{24}{subsection.4.1.1}} 
    169 \newlabel{eq:my_trans_01}{{4.1}{24}{Přechodové vztahy\relax }{equation.4.1.1}{}} 
    170 \newlabel{eq:my_trans_02}{{4.5}{24}{Přechodové vztahy\relax }{equation.4.1.5}{}} 
    171 \newlabel{eq:my_trans_mat}{{4.7}{25}{Přechodové vztahy\relax }{equation.4.1.7}{}} 
    172 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Minimalizace krit\IeC {\'e}ria}{25}{subsection.4.1.2}} 
    173 \newlabel{eq:prechod_subs_01}{{4.9}{25}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.9}{}} 
    174 \newlabel{eq:prechod_mat_po_subs}{{4.11}{25}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.11}{}} 
    175 \newlabel{eq:J}{{4.12}{25}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.12}{}} 
    176 \newlabel{eq:J_sloz}{{4.15}{26}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.15}{}} 
    177 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.2.1}Implementace minimalizace}{27}{subsubsection.4.1.2.1}} 
     139\newlabel{fig:rmm_structure}{{3.1}{18}{Tříúrovňová rekurzivní modelová struktura agenta $R_1$\relax \relax }{figure.caption.3}{}} 
     140\citation{3_i_traff_light_c} 
     141\citation{tlc_using_sarsa} 
     142\citation{3_i_traff_light_c} 
     143\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {3.2}{\ignorespaces V\IeC {\'y}sledky m\IeC {\v e}\IeC {\v r}en\IeC {\'\i }. M1 - RMM, M2 - pevn\IeC {\'e} cykly, M3 - "Hill-climbing" \relax }}{19}{figure.caption.4}} 
     144\newlabel{fig:rmm_results}{{3.2}{19}{Výsledky měření. M1 - RMM, M2 - pevné cykly, M3 - "Hill-climbing" \relax \relax }{figure.caption.4}{}} 
     145\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {3.3}Zhodnocen\IeC {\'\i }}{19}{section.3.3}} 
     146\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e}ho u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{19}{subsection.3.3.1}} 
     147\citation{4_rmm_formalization} 
     148\citation{6_tuc_lq} 
     149\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.2}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } RMM a Bayesova u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{20}{subsection.3.3.2}} 
     150\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.3}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } ve strategii TUC}{20}{subsection.3.3.3}} 
     151\newlabel{eq_tuc_1}{{3.1}{20}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.1}{}} 
     152\citation{6_tuc_lq} 
     153\citation{6_tuc_lq} 
     154\newlabel{eq:tuc_u}{{3.4}{21}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.4}{}} 
     155\newlabel{eq_tuc_2}{{3.5}{21}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.5}{}} 
     156\newlabel{eq_tuc_nom}{{3.6}{21}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.6}{}} 
     157\newlabel{eq_delta_g}{{3.7}{21}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.7}{}} 
     158\newlabel{eq_tuc_3}{{3.8}{21}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.8}{}} 
     159\newlabel{eq_tuc_4}{{3.9}{21}{Použití LQ řízení ve strategii TUC\relax }{equation.3.3.9}{}} 
     160\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.3.3.1}Kvadratick\IeC {\'e} krit\IeC {\'e}rium}{21}{subsubsection.3.3.3.1}} 
     161\newlabel{eq_tuc_crit}{{3.10}{21}{Kvadratické kritérium\relax }{equation.3.3.10}{}} 
     162\citation{6_tuc_lq} 
     163\newlabel{eq_tuc_feedback}{{3.11}{22}{Kvadratické kritérium\relax }{equation.3.3.11}{}} 
     164\newlabel{eq_tuc_feedback_2}{{3.12}{22}{Kvadratické kritérium\relax }{equation.3.3.12}{}} 
     165\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {4}Implementace}{23}{chapter.4}} 
     166\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
     167\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
     168\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'a} metoda}{25}{section.4.1}} 
     169\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}P\IeC {\v r}echodov\IeC {\'e} vztahy}{25}{subsection.4.1.1}} 
     170\newlabel{eq:my_trans_01}{{4.1}{25}{Přechodové vztahy\relax }{equation.4.1.1}{}} 
     171\newlabel{eq:my_trans_02}{{4.5}{25}{Přechodové vztahy\relax }{equation.4.1.5}{}} 
     172\newlabel{eq:my_trans_mat}{{4.7}{26}{Přechodové vztahy\relax }{equation.4.1.7}{}} 
     173\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Minimalizace krit\IeC {\'e}ria}{26}{subsection.4.1.2}} 
     174\newlabel{eq:prechod_subs_01}{{4.9}{26}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.9}{}} 
     175\newlabel{eq:prechod_mat_po_subs}{{4.11}{26}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.11}{}} 
     176\newlabel{eq:J}{{4.12}{26}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.12}{}} 
     177\newlabel{eq:J_sloz}{{4.15}{27}{Minimalizace kritéria\relax }{equation.4.1.15}{}} 
     178\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.2.1}Implementace minimalizace}{28}{subsubsection.4.1.2.1}} 
    178179\citation{aimsunget} 
    179 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Simulace}{28}{section.4.2}} 
    180 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.0.2}VGS API}{29}{subsubsection.4.2.0.2}} 
    181 \newlabel{ss:vgs_api}{{4.2.0.2}{29}{VGS API\relax }{subsubsection.4.2.0.2}{}} 
    182 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}\IeC {\v R}adi\IeC {\v c}e}{30}{subsection.4.2.1}} 
    183 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Oblast simulace}{30}{subsection.4.2.2}} 
    184 \newlabel{ss:oblast_simulace}{{4.2.2}{30}{Oblast simulace\relax }{subsection.4.2.2}{}} 
    185 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces K\IeC {\v r}i\IeC {\v z}ovatka 601\relax }}{30}{figure.caption.5}} 
    186 \newlabel{fig:601}{{4.1}{30}{Křižovatka 601\relax \relax }{figure.caption.5}{}} 
    187 \citation{6_tuc_lq} 
    188 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces K\IeC {\v r}i\IeC {\v z}ovatka 495\relax }}{31}{figure.caption.6}} 
    189 \newlabel{fig:601}{{4.2}{31}{Křižovatka 495\relax \relax }{figure.caption.6}{}} 
    190 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Popis algoritmu}{31}{section.4.3}} 
    191 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.4}Mo\IeC {\v z}n\IeC {\'e} vylep\IeC {\v s}en\IeC {\'\i } do budoucna}{32}{section.4.4}} 
    192 \@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.4.0.1}Model toku}{32}{subsubsection.4.4.0.1}} 
    193 \newlabel{eq:teor_tok}{{4.27}{32}{Model toku\relax }{equation.4.4.27}{}} 
    194 \newlabel{eq:exp_tok}{{4.28}{32}{Model toku\relax }{equation.4.4.28}{}} 
    195 \newlabel{eq:lin_tok}{{4.31}{32}{Model toku\relax }{equation.4.4.31}{}} 
    196 \@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.4.1}Odhdad odbo\IeC {\v c}ovac\IeC {\'\i }ch pom\IeC {\v e}r\IeC {\r u}}{32}{subsection.4.4.1}} 
    197 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}V\IeC {\'y}sledky}{34}{chapter.5}} 
    198 \@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
    199 \@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
    200 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.1}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 1}{34}{section.5.1}} 
    201 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\ignorespaces Pr\IeC {\r u}b\IeC {\v e}h d\IeC {\'e}lky cyklu\relax }}{35}{figure.caption.7}} 
    202 \newlabel{fig:tc_01_007}{{5.1}{35}{Průběh délky cyklu\relax \relax }{figure.caption.7}{}} 
    203 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\ignorespaces Pr\IeC {\r u}b\IeC {\v e}h sou\IeC {\v c}tu d\IeC {\'e}lek front\relax }}{35}{figure.caption.8}} 
    204 \newlabel{fig:qsum_01_007}{{5.2}{35}{Průběh součtu délek front\relax \relax }{figure.caption.8}{}} 
    205 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\ignorespaces Po\IeC {\v c}et zastaven\IeC {\'\i }\relax }}{36}{figure.caption.9}} 
    206 \newlabel{fig:tc_01_007}{{5.3}{36}{Počet zastavení\relax \relax }{figure.caption.9}{}} 
    207 \@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\ignorespaces Pr\IeC {\r u}m\IeC {\v e}rn\IeC {\'a} doba j\IeC {\'\i }zdy\relax }}{36}{figure.caption.10}} 
    208 \newlabel{fig:qsum_01_007}{{5.4}{36}{Průměrná doba jízdy\relax \relax }{figure.caption.10}{}} 
    209 \@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.2}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 2}{37}{section.5.2}} 
     180\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.2}Simulace}{29}{section.4.2}} 
     181\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.0.2}VGS API}{30}{subsubsection.4.2.0.2}} 
     182\newlabel{ss:vgs_api}{{4.2.0.2}{30}{VGS API\relax }{subsubsection.4.2.0.2}{}} 
     183\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}\IeC {\v R}adi\IeC {\v c}e}{31}{subsection.4.2.1}} 
     184\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Oblast simulace}{31}{subsection.4.2.2}} 
     185\newlabel{ss:oblast_simulace}{{4.2.2}{31}{Oblast simulace\relax }{subsection.4.2.2}{}} 
     186\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.1}{\ignorespaces K\IeC {\v r}i\IeC {\v z}ovatka 601\relax }}{31}{figure.caption.5}} 
     187\newlabel{fig:601}{{4.1}{31}{Křižovatka 601\relax \relax }{figure.caption.5}{}} 
     188\citation{6_tuc_lq} 
     189\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {4.2}{\ignorespaces K\IeC {\v r}i\IeC {\v z}ovatka 495\relax }}{32}{figure.caption.6}} 
     190\newlabel{fig:601}{{4.2}{32}{Křižovatka 495\relax \relax }{figure.caption.6}{}} 
     191\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.3}Popis algoritmu}{32}{section.4.3}} 
     192\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {4.4}Mo\IeC {\v z}n\IeC {\'e} vylep\IeC {\v s}en\IeC {\'\i } do budoucna}{33}{section.4.4}} 
     193\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.4.0.1}Model toku}{33}{subsubsection.4.4.0.1}} 
     194\newlabel{eq:teor_tok}{{4.27}{33}{Model toku\relax }{equation.4.4.27}{}} 
     195\newlabel{eq:exp_tok}{{4.28}{33}{Model toku\relax }{equation.4.4.28}{}} 
     196\newlabel{eq:lin_tok}{{4.31}{33}{Model toku\relax }{equation.4.4.31}{}} 
     197\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {4.4.1}Odhdad odbo\IeC {\v c}ovac\IeC {\'\i }ch pom\IeC {\v e}r\IeC {\r u}}{33}{subsection.4.4.1}} 
     198\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {5}V\IeC {\'y}sledky}{35}{chapter.5}} 
     199\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
     200\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
     201\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.1}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 1}{35}{section.5.1}} 
     202\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.1}{\ignorespaces Pr\IeC {\r u}b\IeC {\v e}h d\IeC {\'e}lky cyklu\relax }}{36}{figure.caption.7}} 
     203\newlabel{fig:tc_01_007}{{5.1}{36}{Průběh délky cyklu\relax \relax }{figure.caption.7}{}} 
     204\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.2}{\ignorespaces Pr\IeC {\r u}b\IeC {\v e}h sou\IeC {\v c}tu d\IeC {\'e}lek front\relax }}{36}{figure.caption.8}} 
     205\newlabel{fig:qsum_01_007}{{5.2}{36}{Průběh součtu délek front\relax \relax }{figure.caption.8}{}} 
     206\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.3}{\ignorespaces Po\IeC {\v c}et zastaven\IeC {\'\i }\relax }}{37}{figure.caption.9}} 
     207\newlabel{fig:tc_01_007}{{5.3}{37}{Počet zastavení\relax \relax }{figure.caption.9}{}} 
     208\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {5.4}{\ignorespaces Pr\IeC {\r u}m\IeC {\v e}rn\IeC {\'a} doba j\IeC {\'\i }zdy\relax }}{37}{figure.caption.10}} 
     209\newlabel{fig:qsum_01_007}{{5.4}{37}{Průměrná doba jízdy\relax \relax }{figure.caption.10}{}} 
     210\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {5.2}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 2}{38}{section.5.2}} 
    210211\bibstyle{czechiso} 
    211212\bibdata{Bibl/bibl} 
    212 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {6}Z\IeC {\'a}v\IeC {\v e}r}{38}{chapter.6}} 
     213\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {6}Z\IeC {\'a}v\IeC {\v e}r}{39}{chapter.6}} 
    213214\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 
    214215\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }} 
    … …  
    229230\bibcite{wooldridge}{15} 
    230231\citation{*} 
    231 \@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{Literatura}{40}{chapter*.11}} 
    232 \HyPL@Entry{47<</S/R>>} 
     232\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{Literatura}{41}{chapter*.11}} 
     233\HyPL@Entry{48<</S/R>>} 
    233234\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {A}P\IeC {\v r}\IeC {\'\i }loha 1}{I}{appendix.A}} 
    234235\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }} 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/vyzk.log

    r1425 r1427  
    1 This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.10 (TeX Live 2009/Debian) (format=latex 2011.10.24)  3 FEB 2012 12:30 
     1This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.10 (TeX Live 2009/Debian) (format=latex 2011.10.24)  3 FEB 2012 14:39 
    22entering extended mode 
    33 %&-line parsing enabled. 
    … …  
    803803 
    804804 
    805 ]) (./02_Agents/Agents.tex [2] 
     805]) (./MatematicMethods/MatematicMethods.tex [2] 
    806806Kapitola 2. 
    807807Package hyperref Info: bookmark level for unknown definition defaults to 0 on i 
    … …  
    817817(Font)              Font shape `OMS/cmsy/m/n' tried instead on input line 34. 
    818818 [4] [5] 
    819 Kapitola 3. 
    820 [6 
    821  
    822 ] 
    823 Overfull \hbox (4.12453pt too wide) in paragraph at lines 137--140 
     819Overfull \hbox (4.12453pt too wide) in paragraph at lines 134--137 
    824820[]\OT1/cmr/m/n/12 Dv^^Te strate-gie, $\OML/cmm/m/it/12 a[]$ \OT1/cmr/m/n/12 a $ 
    825821\OML/cmm/m/it/12 a[]$ \OT1/cmr/m/n/12 jsou v Nashov^^Te rovnosti, pokud 
    … …  
    836832 [] 
    837833 
    838 [7] [8] 
     834[6] [7] 
    839835Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 74--80 
    840836 
    841837 [] 
    842838 
    843 [9] 
     839[8] 
    844840 
    845841Package amsmath Warning: Foreign command \over; 
    … …  
    847843(amsmath)                 on input line 142. 
    848844 
    849 ) (./Reinforcement_learning_pouziti/Reinforcement_learning_pouziti.tex [10] 
    850 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 28--31 
    851  
    852  [] 
    853  
    854  
    855 Overfull \hbox (22.51053pt too wide) in paragraph at lines 34--51 
    856 \OT1/cmr/m/n/12 kter^^Se jsou pro sim-u-laci po dlouhou dobu op-ti-mal-i-zov^^S 
    857 any a je-jich^^Tz nasazen^^S^^P zna^^Tcn^^Te zjednodu^^Tsuje 
    858  [] 
    859  
    860 [11]) (./03_RMM/RMM.tex [12] 
     845[9]) (./03_RMM/RMM.tex 
    861846Overfull \hbox (31.25705pt too wide) in paragraph at lines 37--38 
    862847[]\OT1/cmr/m/n/12 Rekursivn^^S^^P mod-e-lov^^Sa struk-tura $\OML/cmm/m/it/12 RM 
    … …  
    864849 [] 
    865850 
     851[10] 
    866852 
    867853LaTeX Font Warning: Font shape `OT1/mnozina/m/n' in size <5> not available 
    868854(Font)              size <6> substituted on input line 52. 
    869855 
    870 [13] 
     856 
    871857Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 72--76 
    872858 
    … …  
    878864 [] 
    879865 
    880  
     866[11] 
    881867Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 82--84 
    882868 
    … …  
    889875 [] 
    890876 
    891 [14]) (./04_Bayes/Bayes.tex 
     877) (./04_Bayes/Bayes.tex 
    892878Overfull \hbox (2.46631pt too wide) in paragraph at lines 4--12 
    893879\OT1/cmr/m/n/12 V t^^Seto kapi-tole je nazna^^Tcena metoda bayesovsk^^Seho u^^T 
    … …  
    895881 [] 
    896882 
     883[12] 
    897884Package hyperref Info: bookmark level for unknown proposition defaults to 0 on  
    898885input line 19. 
    899 [15]) (./06_Bayes_rmm_pouziti/Bayes_rmm_pouziti.tex 
    900 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 5--9 
    901  
    902  [] 
    903  
    904 [16] 
    905 Overfull \hbox (6.66295pt too wide) in paragraph at lines 10--17 
    906 \OML/cmm/m/it/12 R[]; R[]$ \OT1/cmr/m/n/12 ovl^^Sadal jednu z nich. K mod-e-lov 
    907 ^^San^^S^^P chov^^San^^S^^P druh^^Seho agenta bylo pou^^Tzito t^^Tr^^S^^Psyup^^ 
    908 Tnov^^Se 
    909  [] 
    910  
    911  
    912 Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 10--17 
    913  
    914  [] 
    915  
    916 File: ./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_structure.eps Graphic file (type eps) 
    917 <./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_structure.eps> 
    918  
    919 LaTeX Font Warning: Font shape `OT1/mnozina/m/n' in size <10.95> not available 
    920 (Font)              size <10> substituted on input line 30. 
    921  
    922 [17] 
    923 File: ./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_results.eps Graphic file (type eps) 
    924  <./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_results.eps>) (./LQ_rizeni.tex 
     886 [13]) (./LQ_rizeni.tex 
    925887Overfull \hbox (9.84808pt too wide) in paragraph at lines 3--9 
    926888\OT1/cmr/m/n/12 obecn^^Te o metodu, kdy je syst^^Sem v diskr^^Setn^^S^^Pm ^^Tca 
    … …  
    940902 [] 
    941903 
    942 [18] 
    943 Overfull \hbox (0.73724pt too wide) in paragraph at lines 37--42 
     904[14]) (./Pouziti/Pouziti.tex [15] 
     905Kapitola 3. 
     906(./Reinforcement_learning_pouziti/Reinforcement_learning_pouziti.tex [16 
     907 
     908] 
     909Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 26--29 
     910 
     911 [] 
     912 
     913) (./06_Bayes_rmm_pouziti/Bayes_rmm_pouziti.tex 
     914Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 5--9 
     915 
     916 [] 
     917 
     918 
     919Overfull \hbox (6.66295pt too wide) in paragraph at lines 10--17 
     920\OML/cmm/m/it/12 R[]; R[]$ \OT1/cmr/m/n/12 ovl^^Sadal jednu z nich. K mod-e-lov 
     921^^San^^S^^P chov^^San^^S^^P druh^^Seho agenta bylo pou^^Tzito t^^Tr^^S^^Psyup^^ 
     922Tnov^^Se 
     923 [] 
     924 
     925 
     926Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 10--17 
     927 
     928 [] 
     929 
     930File: ./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_structure.eps Graphic file (type eps) 
     931<./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_structure.eps> 
     932 
     933LaTeX Font Warning: Font shape `OT1/mnozina/m/n' in size <10.95> not available 
     934(Font)              size <10> substituted on input line 30. 
     935 
     936[17] [18] 
     937File: ./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_results.eps Graphic file (type eps) 
     938 <./06_Bayes_rmm_pouziti/rmm_results.eps>) 
     939Overfull \hbox (22.51053pt too wide) in paragraph at lines 12--29 
     940\OT1/cmr/m/n/12 kter^^Se jsou pro sim-u-laci po dlouhou dobu op-ti-mal-i-zov^^S 
     941any a je-jich^^Tz nasazen^^S^^P zna^^Tcn^^Te zjednodu^^Tsuje 
     942 [] 
     943 
     944[19] 
     945Overfull \hbox (0.73724pt too wide) in paragraph at lines 39--44 
    944946\OT1/cmr/m/n/12 LQ ^^Tr^^S^^Pzen^^S^^P bylo pou^^Tzito v [[]] k nalezen^^S^^P o 
    945947p-tim^^Saln^^S^^P d^^Selky ze-len^^Sych v syst^^Semu 13-ti sign^^Saln^^S^^Pch 
    946948 [] 
    947949 
    948 [19] 
    949 Overfull \hbox (10.17679pt too wide) in paragraph at lines 97--101 
     950[20] 
     951Overfull \hbox (10.17679pt too wide) in paragraph at lines 101--105 
    950952\OT1/cmr/m/n/12 zm^^Tenu d^^Selky trv^^San^^S^^P ze-len^^Se oproti nomin^^Saln^ 
    951953^S^^Pm hod-not^^Sam. Kvadrat-ick^^Se krit^^Serium op-tim^^Saln^^S^^Pho 
    952954 [] 
    953955 
    954 [20]) (./Implementation/Implementation.tex [21] 
     956[21]) (./Implementation/Implementation.tex [22] 
    955957Kapitola 4. 
    956958 
    … …  
    984986 [] 
    985987 
    986 [22 
     988[23 
    987989 
    988990] 
    … …  
    990992 
    991993 
    992 [23] [24] (./Implementation/Minimalization.tex [25] 
    993  
    994 LaTeX Warning: Reference `eq:prechod' on page 26 undefined on input line 128. 
    995  
    996 [26] [27] 
     994[24] [25] (./Implementation/Minimalization.tex [26] 
     995 
     996LaTeX Warning: Reference `eq:prechod' on page 27 undefined on input line 128. 
     997 
     998[27] [28] 
    997999Overfull \hbox (33.4813pt too wide) in paragraph at lines 191--192 
    9981000[][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][][]  
    … …  
    10221024 [] 
    10231025 
    1024 [28] 
     1026[29] 
    10251027Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 99--123 
    10261028 
    … …  
    10321034 [] 
    10331035 
    1034 [29] 
     1036[30] 
    10351037File: Implementation/fig/601.eps Graphic file (type eps) 
    10361038 <Implementation/fig/601.eps> 
    10371039File: Implementation/fig/495.eps Graphic file (type eps) 
    1038  <Implementation/fig/495.eps> [30] 
     1040 <Implementation/fig/495.eps> [31] 
    10391041Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 155--172 
    10401042 
    10411043 [] 
    10421044 
    1043 (./Implementation/ChangingFlow.tex [31] 
     1045(./Implementation/ChangingFlow.tex [32] 
    10441046Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 43--54 
    10451047 
    10461048 [] 
    10471049 
    1048 [32])) (./Results/Results.tex [33] 
     1050[33])) (./Results/Results.tex [34] 
    10491051Kapitola 5. 
    10501052File: Results/fig/tc_01_007.eps Graphic file (type eps) 
    1051 <Results/fig/tc_01_007.eps> [34 
     1053<Results/fig/tc_01_007.eps> [35 
    10521054 
    10531055] 
    10541056File: Results/fig/qsum_01_007.eps Graphic file (type eps) 
    1055  <Results/fig/qsum_01_007.eps> [35] 
     1057 <Results/fig/qsum_01_007.eps> [36] 
    10561058File: Results/fig/01/a_numStops.eps Graphic file (type eps) 
    10571059 
    … …  
    10591061File: Results/fig/01/a_travelTimeAvg.eps Graphic file (type eps) 
    10601062 <Results/fig/01/a_travelTimeAvg.eps>) 
    1061 (./Ending.tex [36] [37] 
     1063(./Ending.tex [37] [38] 
    10621064Kapitola 6. 
    1063 ) (./vyzk.bbl [38 
    1064  
    1065 ] [39 
    1066  
    1067 ]) [40] (./Appendix//01.tex 
     1065) (./vyzk.bbl [39 
     1066 
     1067] [40 
     1068 
     1069]) [41] (./Appendix//01.tex 
    10681070P\v {r}\'{\i }loha A. 
    10691071) 
    … …  
    10871089 )  
    10881090Here is how much of TeX's memory you used: 
    1089  10614 strings out of 495062 
    1090  144408 string characters out of 1182643 
    1091  231594 words of memory out of 3000000 
    1092  13534 multiletter control sequences out of 15000+50000 
     1091 10619 strings out of 495062 
     1092 144524 string characters out of 1182643 
     1093 231586 words of memory out of 3000000 
     1094 13535 multiletter control sequences out of 15000+50000 
    10931095 17737 words of font info for 73 fonts, out of 3000000 for 9000 
    10941096 29 hyphenation exceptions out of 8191 
    10951097 43i,11n,45p,276b,1730s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s 
    10961098 
    1097 Output written on vyzk.dvi (48 pages, 211484 bytes). 
     1099Output written on vyzk.dvi (49 pages, 213264 bytes). 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/vyzk.tex

    r1425 r1427  
    2121\newcommand{\zamereni}{Tvorba softwaru} 
    2222% \def \Authors {Autor\?: Jakub Novotný Vedoucí práce\?: Ing. Václav Šmídl, Ph.D.} 
    23 \def \DatumDP {Praha, 2011} 
     23\def \DatumDP {Praha, 2012} 
    2424\def \autor {Jakub Novotný} 
    2525%\def \vedouci {Ing. Václav Šmídl, Ph.D.} 
    … …  
    119119%input fieles 
    120120\input{01_Intro/Intro.tex}               
    121 \input{02_Agents/Agents.tex}            
     121\input{MatematicMethods/MatematicMethods.tex}            
    122122\input{Reinforcement_learning.tex}  
    123 \input{Reinforcement_learning_pouziti/Reinforcement_learning_pouziti.tex} 
     123 
    124124\input{03_RMM/RMM.tex} 
    125 \input{04_Bayes/Bayes.tex}      
    126 \input{06_Bayes_rmm_pouziti/Bayes_rmm_pouziti.tex} 
     125\input{04_Bayes/Bayes.tex}    
     126\input{LQ_rizeni.tex} 
     127\input{Pouziti/Pouziti.tex} 
    127128 
    128  
    129 %\input{05_I_a_in_dec_t_c/I_a_in_dec_t_c.tex} 
    130  
    131  
    132 \input{LQ_rizeni.tex} 
    133129\input{Implementation/Implementation.tex} 
    134130\input{Results/Results.tex} 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/vyzk.thm

    r1425 r1427  
    11\contentsline {definition}{{Definice}{2.{1}}{Agent}}{3}{definition.2.1} 
    22\contentsline {definition}{{Definice}{2.{2}}{Uspořádání na množině všech stavů}}{4}{definition.2.2} 
    3 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{1}}{Dominance množiny}}{6}{definition.3.1} 
    4 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{2}}{Množina výsledků}}{7}{definition.3.2} 
    5 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{3}}{Dominance strategie}}{7}{definition.3.3} 
    6 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{4}}{Nashova rovnost}}{7}{definition.3.4} 
    7 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{5}}{Markovův rozhodovací proces}}{7}{definition.3.5} 
    8 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{6}}{V-funkce}}{8}{definition.3.6} 
    9 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{7}}{Q-function}}{8}{definition.3.7} 
    10 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{8}}{Bellmanova rovnice optimality}}{9}{definition.3.8} 
    11 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{9}}{MLM}}{10}{definition.3.9} 
    12 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{10}}{Matice zisků}}{12}{definition.3.10} 
    13 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{11}}{Rekursivní modelová struktura}}{13}{definition.3.11} 
    14 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{12}}{Rekursivní model}}{13}{definition.3.12} 
    15 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{13}}{Užitečnost}}{14}{definition.3.13} 
    16 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{14}}{Podmíněná pravděpodobnost}}{15}{definition.3.14} 
    17 \contentsline {proposition}{{Věta}{3.{1}}{Bayesova věta}}{15}{proposition.3.1} 
    18 \contentsline {definition}{{Definice}{3.{15}}{Věrohodnostní funkce}}{16}{definition.3.15} 
     3\contentsline {definition}{{Definice}{2.{3}}{Dominance množiny}}{5}{definition.2.3} 
     4\contentsline {definition}{{Definice}{2.{4}}{Množina výsledků}}{6}{definition.2.4} 
     5\contentsline {definition}{{Definice}{2.{5}}{Dominance strategie}}{6}{definition.2.5} 
     6\contentsline {definition}{{Definice}{2.{6}}{Nashova rovnost}}{6}{definition.2.6} 
     7\contentsline {definition}{{Definice}{2.{7}}{Markovův rozhodovací proces}}{7}{definition.2.7} 
     8\contentsline {definition}{{Definice}{2.{8}}{V-funkce}}{7}{definition.2.8} 
     9\contentsline {definition}{{Definice}{2.{9}}{Q-function}}{8}{definition.2.9} 
     10\contentsline {definition}{{Definice}{2.{10}}{Bellmanova rovnice optimality}}{8}{definition.2.10} 
     11\contentsline {definition}{{Definice}{2.{11}}{MLM}}{9}{definition.2.11} 
     12\contentsline {definition}{{Definice}{2.{12}}{Matice zisků}}{10}{definition.2.12} 
     13\contentsline {definition}{{Definice}{2.{13}}{Rekursivní modelová struktura}}{11}{definition.2.13} 
     14\contentsline {definition}{{Definice}{2.{14}}{Rekursivní model}}{11}{definition.2.14} 
     15\contentsline {definition}{{Definice}{2.{15}}{Užitečnost}}{12}{definition.2.15} 
     16\contentsline {definition}{{Definice}{2.{16}}{Podmíněná pravděpodobnost}}{13}{definition.2.16} 
     17\contentsline {proposition}{{Věta}{2.{1}}{Bayesova věta}}{13}{proposition.2.1} 
     18\contentsline {definition}{{Definice}{2.{17}}{Věrohodnostní funkce}}{14}{definition.2.17} 

  • applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/vyzk.toc

    r1425 r1427  
    11\select@language {czech} 
    22\contentsline {chapter}{\numberline {1}\IeC {\'U}vod}{1}{chapter.1} 
    3 \contentsline {chapter}{\numberline {2}Multiagentn\IeC {\'\i } syst\IeC {\'e}my}{3}{chapter.2} 
    4 \contentsline {section}{\numberline {2.1}\IeC {\'U}vod}{3}{section.2.1} 
     3\contentsline {chapter}{\numberline {2}Matematick\IeC {\'e} metody rozhodov\IeC {\'a}n\IeC {\'\i }}{3}{chapter.2} 
     4\contentsline {section}{\numberline {2.1}Multiagentn\IeC {\'\i } syst\IeC {\'e}my}{3}{section.2.1} 
    55\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.1}Historie}{3}{subsection.2.1.1} 
    66\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.2}Agent}{3}{subsection.2.1.2} 
    7 \contentsline {section}{\numberline {2.2}Druhy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i }}{4}{section.2.2} 
    8 \contentsline {section}{\numberline {2.3}Interakce agent\IeC {\r u}}{4}{section.2.3} 
    9 \contentsline {subsection}{\numberline {2.3.1}Stavy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i } a preference agent\IeC {\r u}}{4}{subsection.2.3.1} 
    10 \contentsline {chapter}{\numberline {3}V\IeC {\'y}b\IeC {\v e}r strategie genta}{6}{chapter.3} 
    11 \contentsline {section}{\numberline {3.1}V\IeC {\'y}b\IeC {\v e}r strategie podle teorie her}{6}{section.3.1} 
    12 \contentsline {section}{\numberline {3.2}Markov\IeC {\r u}v rozhodvac\IeC {\'\i } proces}{7}{section.3.2} 
    13 \contentsline {subsubsection}{\numberline {3.2.0.1}Dynamick\IeC {\'e} programov\IeC {\'a}n\IeC {\'\i }}{8}{subsubsection.3.2.0.1} 
    14 \contentsline {subsection}{\numberline {3.2.1}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Reinforcement learning)}{9}{subsection.3.2.1} 
    15 \contentsline {subsubsection}{\numberline {3.2.1.1}Q-u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Q-learning)}{10}{subsubsection.3.2.1.1} 
    16 \contentsline {subsection}{\numberline {3.2.2}U\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } na z\IeC {\'a}klad\IeC {\v e} modelu (Model-based learning)}{10}{subsection.3.2.2} 
    17 \contentsline {subsection}{\numberline {3.2.3}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e}ho u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{11}{subsection.3.2.3} 
    18 \contentsline {subsubsection}{\numberline {3.2.3.1}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } na z\IeC {\'a}klad\IeC {\v e} modelu}{11}{subsubsection.3.2.3.1} 
    19 \contentsline {subsection}{\numberline {3.2.4}Zhodnocen\IeC {\'\i }}{11}{subsection.3.2.4} 
    20 \contentsline {section}{\numberline {3.3}RMM - Rekurzivn\IeC {\'\i } modelov\IeC {\'e} metody}{12}{section.3.3} 
    21 \contentsline {subsection}{\numberline {3.3.1}Form\IeC {\'a}ln\IeC {\'\i } definice}{12}{subsection.3.3.1} 
    22 \contentsline {subsection}{\numberline {3.3.2}Rozhodovac\IeC {\'\i } algoritmus}{14}{subsection.3.3.2} 
    23 \contentsline {subsection}{\numberline {3.3.3}Bayesovsk\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{15}{subsection.3.3.3} 
    24 \contentsline {subsubsection}{\numberline {3.3.3.1}V\IeC {\v e}rohodnostn\IeC {\'\i } funkce}{16}{subsubsection.3.3.3.1} 
    25 \contentsline {subsection}{\numberline {3.3.4}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } RMM a Bayesova u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } v decentralizovan\IeC {\'e}m \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } dopravy}{16}{subsection.3.3.4} 
    26 \contentsline {subsection}{\numberline {3.3.5}Zhodnocen\IeC {\'\i }}{18}{subsection.3.3.5} 
    27 \contentsline {section}{\numberline {3.4}LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i }}{18}{section.3.4} 
    28 \contentsline {subsection}{\numberline {3.4.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } ve strategii TUC}{19}{subsection.3.4.1} 
    29 \contentsline {subsubsection}{\numberline {3.4.1.1}Kvadratick\IeC {\'e} krit\IeC {\'e}rium}{21}{subsubsection.3.4.1.1} 
    30 \contentsline {chapter}{\numberline {4}Implementace}{22}{chapter.4} 
    31 \contentsline {section}{\numberline {4.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'a} metoda}{24}{section.4.1} 
    32 \contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}P\IeC {\v r}echodov\IeC {\'e} vztahy}{24}{subsection.4.1.1} 
    33 \contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Minimalizace krit\IeC {\'e}ria}{25}{subsection.4.1.2} 
    34 \contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.2.1}Implementace minimalizace}{27}{subsubsection.4.1.2.1} 
    35 \contentsline {section}{\numberline {4.2}Simulace}{28}{section.4.2} 
    36 \contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.0.2}VGS API}{29}{subsubsection.4.2.0.2} 
    37 \contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}\IeC {\v R}adi\IeC {\v c}e}{30}{subsection.4.2.1} 
    38 \contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Oblast simulace}{30}{subsection.4.2.2} 
    39 \contentsline {section}{\numberline {4.3}Popis algoritmu}{31}{section.4.3} 
    40 \contentsline {section}{\numberline {4.4}Mo\IeC {\v z}n\IeC {\'e} vylep\IeC {\v s}en\IeC {\'\i } do budoucna}{32}{section.4.4} 
    41 \contentsline {subsubsection}{\numberline {4.4.0.1}Model toku}{32}{subsubsection.4.4.0.1} 
    42 \contentsline {subsection}{\numberline {4.4.1}Odhdad odbo\IeC {\v c}ovac\IeC {\'\i }ch pom\IeC {\v e}r\IeC {\r u}}{32}{subsection.4.4.1} 
    43 \contentsline {chapter}{\numberline {5}V\IeC {\'y}sledky}{34}{chapter.5} 
    44 \contentsline {section}{\numberline {5.1}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 1}{34}{section.5.1} 
    45 \contentsline {section}{\numberline {5.2}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 2}{37}{section.5.2} 
    46 \contentsline {chapter}{\numberline {6}Z\IeC {\'a}v\IeC {\v e}r}{38}{chapter.6} 
    47 \contentsline {chapter}{Literatura}{40}{chapter*.11} 
     7\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.3}Druhy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i }}{4}{subsection.2.1.3} 
     8\contentsline {subsection}{\numberline {2.1.4}Stavy prost\IeC {\v r}ed\IeC {\'\i } a preference agent\IeC {\r u}}{4}{subsection.2.1.4} 
     9\contentsline {section}{\numberline {2.2}V\IeC {\'y}b\IeC {\v e}r strategie podle teorie her}{5}{section.2.2} 
     10\contentsline {section}{\numberline {2.3}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{6}{section.2.3} 
     11\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.1}Markov\IeC {\r u}v rozhodvac\IeC {\'\i } proces}{6}{subsection.2.3.1} 
     12\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.2}Dynamick\IeC {\'e} programov\IeC {\'a}n\IeC {\'\i }}{7}{subsection.2.3.2} 
     13\contentsline {subsection}{\numberline {2.3.3}Zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Reinforcement learning)}{9}{subsection.2.3.3} 
     14\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.3.1}Q-u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } (Q-learning)}{9}{subsubsection.2.3.3.1} 
     15\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.3.3.2}U\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } na z\IeC {\'a}klad\IeC {\v e} modelu (Model-based learning)}{9}{subsubsection.2.3.3.2} 
     16\contentsline {section}{\numberline {2.4}RMM - Rekurzivn\IeC {\'\i } modelov\IeC {\'e} metody}{10}{section.2.4} 
     17\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.1}Form\IeC {\'a}ln\IeC {\'\i } definice}{10}{subsection.2.4.1} 
     18\contentsline {subsection}{\numberline {2.4.2}Rozhodovac\IeC {\'\i } algoritmus}{12}{subsection.2.4.2} 
     19\contentsline {section}{\numberline {2.5}Bayesovsk\IeC {\'e} u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{13}{section.2.5} 
     20\contentsline {subsubsection}{\numberline {2.5.0.1}V\IeC {\v e}rohodnostn\IeC {\'\i } funkce}{13}{subsubsection.2.5.0.1} 
     21\contentsline {section}{\numberline {2.6}LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i }}{14}{section.2.6} 
     22\contentsline {chapter}{\numberline {3}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } rozhodovac\IeC {\'\i }ch metod v \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } dopravy}{16}{chapter.3} 
     23\contentsline {section}{\numberline {3.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e}ho u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{16}{section.3.1} 
     24\contentsline {section}{\numberline {3.2}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } RMM a Bayesova u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i } v decentralizovan\IeC {\'e}m \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } dopravy}{17}{section.3.2} 
     25\contentsline {section}{\numberline {3.3}Zhodnocen\IeC {\'\i }}{19}{section.3.3} 
     26\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } zp\IeC {\v e}tnovazebn\IeC {\'e}ho u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{19}{subsection.3.3.1} 
     27\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.2}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } RMM a Bayesova u\IeC {\v c}en\IeC {\'\i }}{20}{subsection.3.3.2} 
     28\contentsline {subsection}{\numberline {3.3.3}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'\i } LQ \IeC {\v r}\IeC {\'\i }zen\IeC {\'\i } ve strategii TUC}{20}{subsection.3.3.3} 
     29\contentsline {subsubsection}{\numberline {3.3.3.1}Kvadratick\IeC {\'e} krit\IeC {\'e}rium}{21}{subsubsection.3.3.3.1} 
     30\contentsline {chapter}{\numberline {4}Implementace}{23}{chapter.4} 
     31\contentsline {section}{\numberline {4.1}Pou\IeC {\v z}it\IeC {\'a} metoda}{25}{section.4.1} 
     32\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.1}P\IeC {\v r}echodov\IeC {\'e} vztahy}{25}{subsection.4.1.1} 
     33\contentsline {subsection}{\numberline {4.1.2}Minimalizace krit\IeC {\'e}ria}{26}{subsection.4.1.2} 
     34\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.1.2.1}Implementace minimalizace}{28}{subsubsection.4.1.2.1} 
     35\contentsline {section}{\numberline {4.2}Simulace}{29}{section.4.2} 
     36\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.2.0.2}VGS API}{30}{subsubsection.4.2.0.2} 
     37\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.1}\IeC {\v R}adi\IeC {\v c}e}{31}{subsection.4.2.1} 
     38\contentsline {subsection}{\numberline {4.2.2}Oblast simulace}{31}{subsection.4.2.2} 
     39\contentsline {section}{\numberline {4.3}Popis algoritmu}{32}{section.4.3} 
     40\contentsline {section}{\numberline {4.4}Mo\IeC {\v z}n\IeC {\'e} vylep\IeC {\v s}en\IeC {\'\i } do budoucna}{33}{section.4.4} 
     41\contentsline {subsubsection}{\numberline {4.4.0.1}Model toku}{33}{subsubsection.4.4.0.1} 
     42\contentsline {subsection}{\numberline {4.4.1}Odhdad odbo\IeC {\v c}ovac\IeC {\'\i }ch pom\IeC {\v e}r\IeC {\r u}}{33}{subsection.4.4.1} 
     43\contentsline {chapter}{\numberline {5}V\IeC {\'y}sledky}{35}{chapter.5} 
     44\contentsline {section}{\numberline {5.1}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 1}{35}{section.5.1} 
     45\contentsline {section}{\numberline {5.2}Sc\IeC {\'e}n\IeC {\'a}\IeC {\v r} 2}{38}{section.5.2} 
     46\contentsline {chapter}{\numberline {6}Z\IeC {\'a}v\IeC {\v e}r}{39}{chapter.6} 
     47\contentsline {chapter}{Literatura}{41}{chapter*.11} 
    4848\contentsline {chapter}{\numberline {A}P\IeC {\v r}\IeC {\'\i }loha 1}{I}{appendix.A}