Search the digital library catalog

Abstract: V magistrski nalogi smo obravnavali tehniko, poimenovano rudarjenje asociativnih pravil, katere namen je odkrivanje in podrobno razumevanje skritih vzorcev v podatkih. Odkrite skrite vzorce pa predstavljajo asociativna pravila, ki se pri tem postopku ustvarijo in služijo kot smernice za priporočanje izdelkov ali produktov, optimizacijo zalog in analizo nakupovalnih navad. Predstavili smo tudi, kaj so optimizacijski algoritmi, ki jih rudarjenje asociativnih pravil uporablja, in kako delujejo. Velik poudarek smo podali tudi na personalizacijo, kaj je, kakšne vplive ima na ljudi, prav tako pa smo podali par praktičnih primerov. Nato smo opisali orodja, ki smo jih uporabljali, podrobneje predstavili uARMSolver ter kako ga vzpostaviti in uporabiti. Nato smo opisali našo izdelano rešitev, na koncu pa opravili še analizo ter interpretacijo rezultatov.
Keywords: Algoritem, asociativna pravila, diferencialna evolucija, personalizacija, rudarjenje
Published in DKUM: 03.03.2025; Views: 0; Downloads: 15
Full text (2,36 MB)

Abstract: V diplomskem delu smo raziskovali vpliv iskalnih algoritmov na igralno izkušnjo v preživetvenih grozljivkah. Analizirali smo algoritme A* iskanje, dvosmerno iskanje, iskanje v širino, pohlepni algoritem in Dijkstrov algoritem. Raziskava je pokazala, da izbira algoritma močno vpliva na dinamiko igre in občutek napetosti. A* in pohlepni algoritem povečujeta hitrost in dinamičnost, medtem ko iskanje v širino in Dijkstrov algoritem zagotavljata stabilnost. Dvosmerni algoritem pa uravnoteži hitrost in natančnost sledenja. Prilagoditev algoritmov glede ne cilje igre lahko bistveno izboljša igralčevo izkušnjo.
Keywords: Preživetvene grozljivke, iskalni algoritmi, umetna inteligenca, igralna izkušnja, dinamika igre
Published in DKUM: 14.10.2024; Views: 0; Downloads: 20
Full text (12,33 MB)

Abstract: V diplomski nalogi smo raziskali uporabo genetskega algoritma v kombinaciji z naključnim generiranjem podatkov v razvoju simulacijskega programa. V prvem delu so razloženi pojmi, kot so računska inteligenca, genetski algoritem, naključno generiranje podatkov in šum. V drugem delu so predstavljena orodja, uporabljena pri izdelavi programa. Na koncu, v tretjem delu, je razložena sama izdelava simulacijskega programa. Ustvarjen program lahko ustvari naključno generirano simulacijsko okolje na podlagi vnesenih parametrov, nastavljenih v glavnem meniju. V programu smo uspešno implementirali genetski algoritem in na koncu izpisali vse potrebne podatke za pregled simulacije.
Keywords: naključno generiranje podatkov, genetski algoritem, računska inteligenca, Godot
Published in DKUM: 19.09.2024; Views: 0; Downloads: 15
Full text (1,98 MB)

Abstract: V tem diplomskem delu so predstavljene video igre in njihove sistemske zahteve. Izpostavljena sta pojma programske in strojne opreme, ter vse uporabljene tehnologije pri izdelavi diplomskega dela. Opisani so tudi vsi koraki, ki so pripeljali do izdelave končne aplikacije, ki omogoča uporabnikom, da preverijo, ali lahko izbrano igro poganjajo. Pojasnjeni so pojmi, kot so uporabniški vmesnik, strežniški del in podatkovna baza, vsi ti trije so gradniki pri večini informacijskih sistemov, iz katerih je zgrajena tudi aplikacija razvita v tem diplomskem delu. Ključna funkcionalnost aplikacije je določanje, ali naprava lahko poganja želeno igro, ki jo uporabnik izbere s seznama iger. Podatki v aplikaciji so predstavljeni preko živih grafov, tabel in PDF-dokumentov.
Keywords: WPF, API, video igre, specifikacije, programska oprema, strojna oprema, namizna aplikacija
Published in DKUM: 03.06.2024; Views: 233; Downloads: 65
Full text (3,67 MB)

Abstract: V tej magistrski nalogi smo se osredotočili na razvoj igralnega agenta z uporabo okrepitvenega učenja in posebej obravnavali vprašanje, ali so ti agenti dosegli ali presegli raven profesionalnih človeških igralcev. Delo je razdeljeno na teoretični in praktični del. Teoretični del zajema osnovne koncepte okrepitvenega učenja in opisuje uporabljena orodja. V praktičnem delu smo izvedli tri eksperimente z različnimi velikostmi korakov in časi usposabljanja modela ter nato primerjali njihovo uspešnost. Naša analiza kaže, da se v našem konkretnem primeru s povečevanjem časa učenja pri uporabi tehnik okrepitvenega učenja postopoma približujemo optimalnim rezultatom. Naša raziskava potrjuje učinkovitost okrepitvenega učenja pri oblikovanju igralnih agentov, katerih primerjava je relevantna zgolj ob zadostnem obsegu usposabljanja.
Keywords: Okrepitveno učenje, igralni lik, borilne igre, Gym Retro, PPO
Published in DKUM: 12.10.2023; Views: 357; Downloads: 110
Full text (1,85 MB)