| | 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


11 - 18 / 18
First pagePrevious page12Next pageLast page
11.
OPTIMIZACIJA PARAMETROV SIMULIRANEGA SOCIALNO-EKONOMSKEGA SISTEMA Z GENETSKIM ALGORITMOM
Aljaž Borko, 2014, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen genetski algoritem in njegova implementacija za optimiziranje parametrov v simuliranem socialno-ekonomskem sistemu, v katerem nastopajo entitete, kot so agenti, drevesa, hrana itd. Vsak tip entitete ima svoje lastnosti in omejitve. Delovanje sistema je predpisano z implicitnimi pravili, ki določajo medsebojne vplive entitet. Parametri, ki jih optimiziramo, vplivajo na obnašanje agentov, ki so glavni skrbniki sistema. S tem želimo vzpostaviti stabilen sistem, ki bi preživel čim dlje. V diplomskem delu pokažemo, da lahko ta cilj dosežemo s pomočjo genetskega algoritma, ki poišče optimalne vrednosti omenjenih parametrov.
Keywords: Genetski algoritem, evolucijski algoritmi, simulacija, optimizacija parametrov
Published: 19.11.2014; Views: 697; Downloads: 47
.pdf Full text (1,66 MB)

12.
APLIKACIJA ZA GENERIRANJE MESEČNIH URNIKOV DELA
Marko Senčar, 2014, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu obravnavamo problem sestavljanja mesečnih urnikov dela. Sestavljanje urnika predstavlja zahteven kombinatorični problem, zato smo za njegovo reševanje uporabili evolucijski algoritem, katerega delovanje temelji na mehanizmih Darwinove evolucije. Implementirali smo algoritem, ki poskuša čim bolj optimalno razdeliti izmene zaposlenih glede na zahtevane vhodne podatke. Algoritem smo poganjali z različnimi nastavitvami vrednosti parametrov ter analizirali njihov vpliv na kakovost rezultatov. Najboljšo rešitev algoritma smo primerjali z rešitvijo ročne metode. Ugotovili smo, da z razvitim algoritmom dobimo primerljive rezultate v krajšem času. S tem prihranimo dragoceni čas, ki ga za sestavljanje urnika porabijo delavci zadolženi za opravljanje te zahtevne naloge.
Keywords: sestavljanje urnika, optimizacija, evolucijski algoritem
Published: 25.02.2015; Views: 689; Downloads: 96
.pdf Full text (2,42 MB)

13.
PRILAGODLJIVI EVOLUCIJSKI ALGORITEM ZA RAZPOREJANJE PROIZVODNJE V DINAMIČNEM OKOLJU
Vid Ogris, 2014, dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji obravnavamo problem razporejanja proizvodnje, ki v proizvodnih podjetjih predstavlja enega glavnih problemov, saj lahko prihaja do vsakodnevnih sprememb zaradi novih naročil, okvar strojev, zamud v nabavi, itd. Ker je razporejanje že v osnovi zahtevno opravilo, te spremembe lahko privedejo do zastojev proizvodnje, kar pa si podjetja ne morejo privoščiti. V okviru doktorske disertacije smo razvili evolucijski algoritem, ki temelji na evoluciji in uporabi demutacij, selektivnih mutacij in prilagodljive kriterijske funkcije in se uporablja za reševanje razporejanja proizvodnje (job shop scheduling) po kriteriju minimalnega izvršnega časa. V raziskavi smo pokazali, da z uporabo demutacij, selektivnih mutacij in prilagodljive kriterijske funkcije dosežemo učinkovitejši algoritem za reševanje razporejanja proizvodnje. Predlagani algoritem smo testirali na podatkih iz realnega okolja in na znanih problemskih instancah. Rezultate predlaganega algoritma smo prav tako primerjali z obstoječimi sorodnimi algoritmi iz literature in pokazali, da je algoritem konkurenčen omenjenim algoritmom glede na doseganje najkrajšega izvršnega časa. V okviru raziskave je bil razvit tudi sistem za izvoz podatkov iz informacijskega sistema Perftech Largo v algoritmu razumljivo skripto in kasnejša objava razporedov na internetnem portalu, ki omogoča vsem vpletenim v sam proces proizvodnje (tako planerju kot izvajalcem), natančen vpogled v trenutno stanje proizvodnje.
Keywords: evolucijski algoritem, razporejanje proizvodnje, optimizacija, demutacija, selektivna mutacija, prilagodljiva kriterijska funkcija
Published: 12.03.2015; Views: 1217; Downloads: 131
.pdf Full text (3,67 MB)

14.
IGRALNA LOGIKA VEČIGRALSKE IGRE REVOLUTION
Matija Ramšak, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je opisan postopek za izdelavo večigralske igre na omrežnem in logičnem nivoju. Izpostavljene so težave, ki nastanejo pri sinhronizaciji igralnih objektov s serverjem in odjemalcem, pomembnost dobre uporabniške izkušnje. Vključeni sta načrtovanje projektov in porazdelitev dela; primerjana so različna orodja za razvoj iger, katerih cilj primerjave je izbira najprimernejšega orodja glede na naše potrebe.
Keywords: večigralska igra, Unity, omrežna podpora, igralna logika, evolucijski algoritem
Published: 05.09.2016; Views: 542; Downloads: 41
.pdf Full text (2,53 MB)

15.
Vizualizacija uspešnosti evolucijskega računanja v programskem jeziku JavaScript
Matic Blagus, 2017, undergraduate thesis

Abstract: Diplomska naloga prikazuje potek izdelave vtičnika Javascript za vizualizacijo poteka delovanja evolucijskih algoritmov. Namen vizualizacije je boljše razumevanje delovanja algoritmov in pomoč pri iskanju napak. Z uporabo vtičnika tudi analiziramo nekaj primerov reševanje problemov z evolucijskimi algoritmi.
Keywords: javascript, evolucijski algoritem, evolucijsko računanje, vizualizacija
Published: 27.10.2017; Views: 753; Downloads: 86
.pdf Full text (2,34 MB)
This document has many files! More...

16.
Evolucijski algoritem za poravnavo sekvenc
Adel Bureković, 2018, master's thesis

Abstract: Poravnava bioloških sekvenc je računsko kompleksen problem, pri katerem skušamo z različnimi pristopi pridobiti čim bolj optimalno poravnavo. Namen magistrskega dela je bil predstaviti reševanje problema poravnave bioloških sekvenc s pomočjo evolucijskega algoritma. Ker je problem lahko časovno zahteven, smo algoritem implementirali s programskim jezikom C++. Naš algoritem smo primerjali s programskim orodjem Clustal X na skupinah sekvenc DNK in skupinah sekvenc proteinov, ki smo jih pridobili iz podatkovne baze BAliBase. Z našim algoritmom smo se v nekaterih primerih dokaj približali rezultatom programskega orodja Clustal X.
Keywords: evolucijski algoritem, poravnava sekvenc DNK, poravnava sekvenc proteinov
Published: 19.10.2018; Views: 290; Downloads: 205
.pdf Full text (1,30 MB)

17.
Evolucijski algoritmi za učenje agenta umetne inteligence pri igranju splošnih videoiger
Matjaž Vöröš, 2019, master's thesis

Abstract: Videoigre so elektronske igre, ki z uporabnikovo pomočjo na zaslonu pokažejo vizualno povratno informacijo izbranih potez. Njihov osnovni namen je zabava in krajšanje časa. V zadnjih petih letih se je z mednarodnim tekovanjem inteligentnih agentov za igranje iger (angl. General Video Game AI competition; v nadaljevanju GVGAI) začelo novo poglavje. Tekmovanje GVGAI od udeležencev zahteva stvaritev agenta, ki s pomočjo optimizacijskih algoritmov poskuša doseči najboljši možen rezultat. Ker se nam je tekmovanje GVGAI zdelo zelo zanimivo, smo se odločili ustvariti agenta, ki s pomočjo evolucijskih algoritmov pri igranju videoiger, doseže kar se da dober rezultat. Agenta smo zasnovali po pregledu obstoječih optimizacijskih algoritmov. Za razliko od ostalih agentov, naš agent uporablja diferencialno evolucijo, ki še ni bila prikazana na tekmovanjih GVGAI. Dobljene rezultate primerjamo s pomočjo primerjalnega preizkusa GVGAI, vidimo pa da je naš agent statistično signifikantno boljši od večine, a obstaja prostor za napredek.
Keywords: evolucijski algoritem, videoigre, optimizacija, agent, igranje splošnih videoiger
Published: 21.06.2019; Views: 389; Downloads: 56
.pdf Full text (11,19 MB)

18.
Primerjava različnih algoritmov po vzoru obnašanja netopirjev
Žan Grajfoner, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi smo se osredotočili na algoritme po vzorih iz narave. Opisujemo evolucijske algoritme, katerih navdih je bila Darwinova teorija o boju za obstanek, in algoritme inteligence roja, ki črpajo navdih iz obnašanja roja živali v naravi. Primerjali smo osnovni algoritem po vzoru obnašanja netopirjev in hibridno različico algoritma po vzoru obnašanja netopirjev. Raziskali smo razlike med osnovnima arhitekturama obeh algoritmov, pripadajoče parametre, kot tudi področja uporabe obeh algoritmov. Primerjavo smo izvedli na praktičnem primeru optimizacije desetih testnih funkcij na treh različnih dimenzijah problema (10, 20, 30). Prav tako smo raziskali vpliv različnih velikosti populacije (20, 30, 50) pri obeh algoritmih. Ugotovili smo, da so rezultati optimizacije hibridne različice algoritma boljši od standardne različice algoritma.
Keywords: algoritem po vzoru obnašanja netopirjev, evolucijski algoritmi, hibridizacija, inteligenca roja, računska inteligenca.
Published: 04.09.2019; Views: 444; Downloads: 79
.pdf Full text (1,53 MB)

Search done in 0.15 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica