1. Comparative study of modern differential evolution algorithms : perspectives on mechanisms and performanceJanez Brest, Mirjam Sepesy Maučec, 2025, original scientific article Abstract: Since the discovery of the Differential Evolution algorithm, new and improved versions have continuously emerged. In this paper, we review selected algorithms based on Differential Evolution that have been proposed in recent years. We examine the mechanisms integrated into them and compare the performance of algorithms. To compare their performances, statistical comparisons were used as they enable us to draw reliable conclusions about the algorithms’ performances. We use the Wilcoxon signed-rank test for pairwise comparisons and the Friedman test for multiple comparisons. Subsequently, the Mann–Whitney U-score test was added. We conducted not only a cumulative analysis of algorithms, but we also focused on their performances regarding the function family (i.e., unimodal, multimodal, hybrid, and composition functions). Experimental results of algorithms were obtained on problems defined for the CEC’24 Special Session and Competition on Single Objective Real Parameter Numerical Optimization. Problem dimensions of 10, 30, 50, and 100 were analyzed. In this paper, we highlight promising mechanisms for further development and improvements based on the study of the selected algorithms.
Keywords: global optimization, differential evolution, benchmark suite, mechanisms, statistical tests, performance
Published in DKUM: 19.05.2025; Views: 0; Downloads: 0
 Full text (313,93 KB) |
2. Analiza ogrodij za razvoj večplatformne namizne aplikacije, namenjene urejanju fotografijDenis Pezdevšek, 2025, undergraduate thesis Abstract: Smo družba, ki je z vsakim dnem vse bolj prepletena z internetom. S tem nastajajo izjemne spletne rešitve, ki konkurirajo in izpodbijajo starejše že uveljavljene tehnologije. Kljub temu vse aplikacije niso primerne za delovanje v brskalniku. Za profesionalno rabo so pogosto bolj primerne namizne aplikacije, saj so bolj robustne in imajo neposredni dostop do sistemskih virov. Poznamo programska ogrodja, ki omogočajo večplatformni razvoj aplikacij. Poleg tega temeljijo na tehniki ponovne uporabe kode, kar prispeva k večji produktivnosti v programskem inženirstvu. V diplomskem delu smo z ogrodji Electron, NW.js in JavaFX razvili namizno aplikacijo za urejanje fotografij. Ogrodja smo analizirali in izpostavili njihove ključne značilnosti. Razvite aplikacije smo namestili in primerjali delovanje na sistemih Windows, Linux in MacOs. Ugotovili smo, da je težko izbrati najboljše ogrodje za razvoj namiznih aplikacij. Izbira je odvisna predvsem od zahtev posameznega projekta in našega poznavanja specifičnih tehnologij. Poleg tega pomembno vlogo igra tudi specifikacija končnega sistema, na katerem bo aplikacija tekla.
Keywords: Electron, JavaFX, NW.js, ogrodje, urejevalnik fotografij
Published in DKUM: 04.03.2025; Views: 0; Downloads: 40
Full text (1,13 MB) |
3. Uporaba evolucijskih algoritmov v statističnem in hibridnem strojnem prevajanju : doctoral dissertationJani Dugonik, 2025, doctoral dissertation Abstract: Doktorska disertacija obravnava področje strojnega prevajanja visoko fleksibilnih jezikov, osredotoča pa se na izzive tako statističnega kot nevronskega strojnega prevajanja, ki jih prinašajo strukturne razlike med visoko fleksibilnimi jeziki in angleščino. Naša raziskava vključuje tudi eksperimentalni del, izveden na jezikovnem paru \mbox{slovenščina--angleščina}, ki zajema prevajanje v obe smeri. V prvem eksperimentu smo načrtovali nov pristop za optimizacijo parametrov v statističnem strojnem prevajanju z uporabo evolucijskih algoritmov. Primerjali smo sisteme statističnega strojnega prevajanja, optimizirane s klasičnimi algoritmi za optimizacijo uteži v statističnem strojnem prevajanju, in sisteme, optimizirane z evolucijskimi algoritmi. V drugem eksperimentu pa smo načrtovali in razvili hibridni pristop, ki vključuje sisteme statističnega in nevronskega strojnega prevajanja. Izvorno poved in dva ciljna prevoda, prevedena z obema sistemoma, smo pretvorili v isti vektorski prostor, iz katerega smo nato pridobili vektorje značilk. V okviru doktorske disertacije smo pred\-lagali nov nabor značilk. Z uporabo klasifikatorjev smo nato izbrali boljšega izmed dveh prevodov, statističnega in nevronskega. Evalvacijo sistemov strojnega prevajanja smo izvedli z uporabo uveljavljenih metrik, kot so BLEU, TER, chrF in COMET. Opravili smo statistično analizo eksperimentalnih rezultatov s ponovnim vzorčenjem, ki je pokazala statistično pomembne razlike v kakovosti ustvarjenih prevodov. Eksperimentalni rezultati potrjujejo, da smo s predlaganimi pristopi izboljšali kakovost strojnih prevodov.
Keywords: evolucijski algoritem, statistično strojno prevajanje, nevronsko strojno prevajanje, hibridni pristop strojnega prevajanja, optimizacija, predstavitev besed, klasifikacija, obratno prevajanje
Published in DKUM: 29.01.2025; Views: 0; Downloads: 48
Full text (1,21 MB) |
4. Parallel self-avoiding walks for a low-autocorrelation binary sequences problemBorko Bošković, Jana Herzog, Janez Brest, 2024, original scientific article Abstract: A low-autocorrelation binary sequences problem with a high figure of merit factor represents a formidable computational challenge. An efficient parallel computing algorithm is required to reach the new best-known solutions for this problem. Therefore, we developed the sokol solver for the skew-symmetric search space. The developed solver takes the advantage of parallel computing on graphics processing units. The solver organized the search process as a sequence of parallel and contiguous self-avoiding walks and achieved a speedup factor of 387 compared with lssOrel, its predecessor. The sokol solver belongs to stochastic solvers and cannot guarantee the optimality of solutions. To mitigate this problem, we established the predictive model of stopping conditions according to the small instances for which the optimal skew-symmetric solutions are known. With its help and 99% probability, the sokol solver found all the known and seven new best-known skew-symmetric sequences for odd instances from to . For larger instances, the solver cannot reach 99% probability within our limitations, but it still found several new best-known binary sequences. We also analyzed the trend of the best merit factor values, and it shows that as sequence size increases, the value of the merit factor also increases, and this trend is flatter for larger instances.
Keywords: low-autocorrelation binary sequences, self-avoiding walk, graphic processor units, high performance computing
Published in DKUM: 22.08.2024; Views: 45; Downloads: 8
Full text (1,82 MB) |
5. An efficient algorithm for designing long aperiodic binary sequences with low auto-correlation sidelobesJanez Brest, Jan Popič, Jana Herzog, Borko Bošković, 2024, original scientific article Keywords: auto-correlation functions, binary sequences, long aperiodic sequences, peak sidelobe level, PSL
Published in DKUM: 20.08.2024; Views: 64; Downloads: 19
Full text (4,11 MB) |
6. Koevolucijski algoritem roja delcev z metodo rekurzivnega diferencialnega grupiranja za reševanje problemov velikih dimenzij : magistrsko deloKlemen Berkovič, 2024, master's thesis Abstract: Kooperativna koevolucija je podzvrst evolucijskega računanja, ki se uporablja kot ogrodje za optimizacijo problemov z velikim številom dimenzij preko pristopa deli in vladaj. Glavni izzivi uporabe ogrodja kooperativne koevolucije ležijo v dekompoziciji problema ter v uporabi primernega optimizacijskega algoritma. Dekompozicija se v glavnem ukvarja z deljenjem problema v manjše podprobleme, kjer je glavni izziv, kako ugotoviti povezave med komponentami problema. V našem delu smo razvili kooperativni koevolucijski algoritem, ki uporablja rekurzivne strategije diferencialnega grupiranja za dekompozicijo problema, ter algoritem roja delcev, kot optimizacijski algoritem. V delu smo analizirali šest optimizacijskih algoritmov roja delcev na naboru testnih funkcij iz CEC2013, ki spadajo v probleme z velikim številom dimenzij, ter je njihova dimenzionalnost 1000. Na podlagi te analize smo v naš predlagan kooperativni koevolucijski algoritem vključili optimizacijski algoritem roja delcev, ki se je najbolje izkazal na naboru izbranih funkcij. Izvedli smo primerjalno analizo med najboljšim algoritmom roja delcev in predlaganimi kooperativnimi koevolucijskimi algoritmi, kjer smo uporabili pet različnih strategij rekurzivnega diferencialnega grupiranja. Ugotovili smo, da kooperativni koevolucijski algoritem deluje boljše od algoritmov roja delcev, ki smo jih uporabili v našem delu. Prav tako smo ugotovili, da izbira strategije dekompozicije problema igra pomembno vlogo.
Keywords: roj delcev, rekurzivno diferencialno grupiranje, kooperativna koevolucija, optimizacija, veliko število dimenzij
Published in DKUM: 01.07.2024; Views: 128; Downloads: 50
Full text (2,09 MB) |
7. |
8. |
9. Primerjava algoritmov za analizo sentimenta v filmskih kritikah : magistrsko deloVirdžinija Milutinović, 2024, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo primerjali različne pristope za klasifikacijo sentimenta kritik
filmov. Naš cilj je bil doseči čim višjo točnost pri klasifikaciji kritik. Uporabili smo
algoritme, kot so metoda podpornih vektorjev, naključni gozdovi, naivni Bayes,
odločitvena drevesa, k-najbližjih sosedov, logistična regresija in glasovanje. Rezultate
smo merili z metriko točnosti. Ugotovili smo, da večji n-grami in algoritmi glasovanja
dosegajo najboljšo točnost. Za najhitrejšo in najbolj točno klasifikacijo priporočamo
algoritem glasovanja brez metode podpornih vektorjev, saj je bila ta najpočasnejša.
Keywords: analiza sentimenta, n-grami, algoritmi za klasifikacijo, točnost
Published in DKUM: 01.03.2024; Views: 275; Downloads: 33
Full text (2,00 MB) |
10. Reduction of Neural Machine Translation Failures by Incorporating Statistical Machine TranslationJani Dugonik, Mirjam Sepesy Maučec, Domen Verber, Janez Brest, 2023, original scientific article Abstract: This paper proposes a hybrid machine translation (HMT) system that improves the quality of neural machine translation (NMT) by incorporating statistical machine translation (SMT). Therefore, two NMT systems and two SMT systems were built for the Slovenian-English language pair, each for translation in one direction. We used a multilingual language model to embed the source sentence and translations into the same vector space. From each vector, we extracted features based on the distances and similarities calculated between the source sentence and the NMT translation, and between the source sentence and the SMT translation. To select the best possible translation, we used several well-known classifiers to predict which translation system generated a better translation of the source sentence. The proposed method of combining SMT and NMT in the hybrid system is novel. Our framework is language-independent and can be applied to other languages supported by the multilingual language model. Our experiment involved empirical applications. We compared the performance of the classifiers, and the results demonstrate that our proposed HMT system achieved notable improvements in the BLEU score, with an increase of 1.5 points and 10.9 points for both translation directions, respectively.
Keywords: neural machine translation, statistical machine translation, sentence embedding, similarity, classification, hybrid machine translation
Published in DKUM: 20.02.2024; Views: 322; Downloads: 35
Full text (400,40 KB)
This document has many files! More... |
