| | 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


91 - 100 / 204
First pagePrevious page6789101112131415Next pageLast page
91.
Optimizacija proizvodnje električne energije z uporabo modificiranega algoritma diferenčne evolucije
Arnel Glotić, 2015, doctoral dissertation

Abstract: Doktorska disertacija obravnava področje optimizacije proizvodnje električne energije iz hidroelektrarn in termoelektrarn. Nanaša se na kratkoročno obdobje in predstavlja kompleksen optimizacijski problem. Kompleksnost problema izhaja iz velikega števila odvisnih spremenljivk in številnih omejitev elektrarn. Glede na kompleksnost problema je za optimizacijo uporabljen algoritem diferenčne evolucije, ki je sicer znan kot uspešen in robusten optimizacijski algoritem. Uspešnost delovanja algoritma diferenčne evolucije je tesno povezana z izbiro krmilnih parametrov, zmogljivost pa je mogoče izboljšati med drugim tudi s paralelizacijo algoritma. V doktorski disertaciji je predstavljen modificiran algoritem diferenčne evolucije, ki z novim načinom paralelizacije izboljša zmogljivost doseganja globalno optimalnih rešitev pri optimizaciji proizvodnje električne energije. Uspešnost delovanja algoritma pa je izboljšana tudi z novim načinom dinamičnega spreminjanja velikosti populacije. S tem se poleg doseganja kvalitetnejših rešitev v primerjavi s klasičnim algoritmom diferenčne evolucije doseže hitrejša konvergenca postopka oz. se skrajša čas optimizacijskega procesa. Rešitve, ki so predstavljene v disertaciji, so poleg preverjanja na testnih modelih elektrarn, uporabljenih v številnih strokovnih in znanstvenih publikacijah, preverjene tudi na modelih realnih elektrarn. Pri optimizaciji proizvodnje električne energije iz hidroelektrarn in termoelektrarn je zasledovanih več kriterijev: zadovoljitev dane sistemske zahteve oz. voznega reda, minimiziranje porabe vode na enoto proizvedene električne energije, znižanje oz. eliminiranje prelivanja vode, zadovoljitev končnih stanj rezervoarjev hidroelektrarn ter minimiziranje stroškov energenta in emisij pri termoelektrarnah.
Keywords: Optimizacija, hidroelektrarne, termoelektrarne, sistemska zahteva, diferenčna evolucija, paralelni algoritem
Published: 24.04.2015; Views: 1926; Downloads: 295
.pdf Full text (8,93 MB)

92.
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: 1417; Downloads: 151
.pdf Full text (3,67 MB)

93.
VPLIV VELIKOSTI POPULACIJE PRI OPTIMIZACIJI Z GENETSKIM ALGORITMOM
Kristjan Pucko, 2014, undergraduate thesis

Abstract: V tem diplomskem delu raziskujemo, kakšen vpliv ima velikost populacije pri iskanju optimuma z genetskimi algoritmi. V začetnem delu predstavimo biološko ozadje, zgodovino, osnove genetskih algoritmov ter osnovne genetske operatorje. Nadaljujemo z izbiro vhodnih parametrov v genetski algoritem ter funkcij, na katerih smo zagnali sam algoritem. Sledi predstavitev rezultatov na tabelaričen in grafičen način, podrobna analiza rezultatov ter diskusija o vplivu velikosti populacije na rezultat genetskega algoritma.
Keywords: optimizacija, genetski algoritem, velikost populacije
Published: 06.03.2015; Views: 1448; Downloads: 74
.pdf Full text (7,32 MB)

94.
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: 865; Downloads: 116
.pdf Full text (2,42 MB)

95.
SESTAVLJANJE IN REŠEVANJE KOMBINATORIČNE IGRE S PROGRAMIRANJEM
Nejc Tepeš, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Predmet raziskovanja diplomskega dela je v svetu zelo znana logična igra Sudoku. Namen diplomskega dela je proučiti nekaj tipičnih algoritmov tako za sestavljanje, kakor tudi reševanje omenjene kombinatorične igre. Za izbrane algoritme za reševanje igre Sudoku so bile proučene tudi njihove implementacije ter analizirane njihove časovne zahtevnosti. Množica testnih primerov je bila omejena na igre lažje do srednje stopnje zahtevnosti.
Keywords: logična igra, kombinatorika, algoritem, sestopanje
Published: 19.02.2015; Views: 1068; Downloads: 95
.pdf Full text (1,42 MB)

96.
Modeliranje in optimizacija CNC obdelav s skupinsko inteligenco
Marko Hrelja, 2015, doctoral dissertation

Abstract: Izboljševanje obstoječe proizvodnje in obdelovalnih sistemov zahteva nenehno posodabljanje in integracijo najnovejših tehnologij v proizvodne sisteme. Proizvodnih spremenljivk je čedalje več, s tem pa se povečuje množica podatkov, ki jo moramo obdelati, tu pa velikokrat klasične analitične metode optimizacije odpovedo. Zaradi tega smo prisiljeni bolje izkoristiti razpoložljive proizvodne vire, zato pa moramo poseči po naprednejših pristopih reševanja problemov. Za reševanje zahtevnih problemov čedalje pogosteje uporabljajo različna področja umetne inteligence, še zlasti strojnega učenja. Pregled do sedaj opravljenih raziskav je pokazal, da so obstoječi razviti sistemi precej ozko usmerjeni. V disertaciji predlagamo popolnoma nov pristop k modeliranju CNC-obdelav s pomočjo novega gravitacijskega iskalnega algoritma (GSA), ki spada med metode skupinske inteligence. Razviti inteligentni sistem deluje na osnovi osnovnih Newtonovih fizikalnih zakonov oziroma na osnovi interakcij med masnimi telesi v prostoru. Za primerjavo in potrditev ustreznosti rezultatov doktorske disertacije smo uporabili tudi metodo modeliranja z rojem delcev (PSO). Primerjava je pokazala, da je GSA algoritem primeren za modeliranje obdelav z odrezovanjem, saj so odstopanja od eksperimentalnih podatkov v sprejemljivih mejah. Dobljeni modeli so dobro opisali postopek odrezovanja materiala s struženjem, ki smo ga uporabili kot postopek odrezovanja. Posebej velja omeniti, da je GSA algoritem v najslabšem primeru vsaj dvakrat hitrejši od enakovrednega PSO algoritma. Dobljen model CNC-obdelave smo nato uporabili za večkriterijsko optimiranje obdelovalnih parametrov: optimalne hrapavosti obdelane površine, rezalnih sil in časovne obstojnosti orodja. Vsaka izmed omenjenih odvisnih spremenljivk prispeva k optimalnemu delovanju CNC-obdelovalnega stroja, kar znižuje stroške proizvodnje. Večkriterijsko optimiranje smo izvedli s pomočjo NSGA-II algoritma. Za optimiranje smo morali določiti tudi omejitve. Te smo določili s pomočjo teoretičnih izračunov in jih preverili s pomočjo eksperimentalnih podatkov. Zaradi obsega dela smo se omejili na struženje, hkrati pa so v delu predstavljene osnove prilagoditev za uporabo metod na ostalih obdelovalnih strojih, saj je predlagan pristop univerzalen.
Keywords: inteligentni obdelovalni sistem, CNC-obdelovalni stroj, odrezovanje, struženje, skupinska inteligenca, optimizacija z rojem delcev, gravitacijski iskalni algoritem, genetski algoritmi, večkriterijska optimizacija, NSGA-II algoritem
Published: 04.02.2015; Views: 1882; Downloads: 285
.pdf Full text (3,55 MB)

97.
Spletna aplikacija za 4-tlakovanja benzenoidnih grafov
Matija Pačnik, 2014, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen algoritem, ki poišče 4–tlakovanje elementarnega benzenoidnega grafa v linearnem času. Najprej so predstavljeni osnovni pojmi in definicije elementarnih benzenoidnih grafov. Pokazano je, da periferni 1–faktor elementarnega benzenoidnega grafa G inducira 4–tlakovanje od G. Predstavljen je algoritem MSH, ki poišče 1–faktor v linearnem času. Sledi razlaga algoritma RFD, ki se uporabi za dekompozicijo reducibilnih lic elementarnega benzenoidnega grafa. Delovanje obeh algoritmov je prikazano na primerih. V zadnjem poglavju so predstavljene programske rešitve, ki so bile uporabljene pri izdelavi spletne aplikacije in njeno delovanje na primerih različnih grafov.
Keywords: benzenoidni graf, 1–faktor, 4–tlakovanje, algoritem RFD, reducibilni šestkotniki, dekompozicija reducibilnih lic
Published: 23.12.2014; Views: 824; Downloads: 46
.pdf Full text (1,59 MB)

98.
ALGORITEM ZA USTVARJANJE ILUZIJE ŽIVE SLIKE V VIDEOPOSNETKIH
Li Labaš, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo opisuje postopek razvoja algoritma, ki v realnem času spreminja hitrost in smer predvajanega nemega videoposnetka. Naš cilj je ustvariti iluzijo tako imenovane žive slike, brez konca predvajanja. Delovanje je predstavljeno s pomočjo namenske aplikacije na mobilni napravi, s katero lahko zajemamo posnetke in le-te tudi predvajamo. Podrobneje so opisane metode zajemanja in predvajanja posnetkov na napravi, način delovanja algoritma ter izdelava posebnega datotečnega formata, potrebnega za hrambo teh posnetkov.
Keywords: algoritem, videopredvajalnik, spreminjanje hitrosti, spreminjanje smeri, mobilna naprava, datotečni format, živa slika
Published: 18.12.2014; Views: 1044; Downloads: 102
.pdf Full text (2,86 MB)

99.
GENETSKI ALGORITEM ZA PROBLEM NAVIGACIJE V PROSTORU
Marko Jelenko, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je preučiti delovanje genetskega algoritma nad problemom navigacije v prostoru. Algoritem smo implementirali v razvojnem okolju Microsoft Visual Studio s programskim jezikom C#. Omogočili smo izbiro različnih krmilnih parametrov ter operatorjev, s katerimi smo poizkušali poiskati čim optimalnejšo pot v najkrajšem možnem času. Prav tako smo omogočili rekonstrukcijo izvajanja algoritma, ki nam je pomagal pri iskanju napak v implementaciji. Diplomsko delo opisuje splošni genetski algoritem ter predstavi problem navigacije v prostoru. V nadaljevanju je opisana in predstavljena implementacija algoritma ter dobljeni rezultati.
Keywords: navigacija, genetski algoritem, evolucijski algoritem
Published: 21.11.2014; Views: 1567; Downloads: 143
.pdf Full text (1,79 MB)

100.
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: 961; Downloads: 61
.pdf Full text (1,66 MB)

Search done in 0.35 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica