| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 1 / 1
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Prilagodljivi algoritem diferencialne evolucije z arhivom uspešnosti in linearnim zmanjševanjem populacije : diplomsko delo
Aleš Gartner, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V sklopu diplomskega dela predstavljamo delovanje prilagodljivega algoritma diferencialne evolucije z arhivom uspešnosti in linearnim zmanjševanjem populacije ter ga implementiramo v programskem jeziku Python. S statistično primerjavo rezultatov implementacije na testnih funkcijah smo pokazali, da smo algoritem uspešno implementirali. Algoritem smo vključili v Python knjižnico NiaPy ter primerjali njegovo učinkovitost z drugimi algoritmi diferencialne evolucije, implementiranimi v NiaPy. Z analizo rezultatov smo pokazali, da je naš implementirani algoritem resnično eden izmed najučinkovitejših verzij algoritma diferencialne evolucije.
Keywords: optimizacija, algoritmi po vzoru iz narave, diferencialna evolucija, NiaPy
Published in DKUM: 24.10.2022; Views: 301; Downloads: 24
.pdf Full text (1008,89 KB)

Search done in 0.04 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica