| | 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 - 10 / 191
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
1.
UPORABA UMETNE INTELIGENCE V RAZVOJU APLIKACIJE ZA RAZPOREJANJE ZAPOSLENIH
Nejc Pisk, 2021, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava proces optimizacije ustvarjanja urnikov in razporejanja zaposlenih, s katerim se dnevno srečujejo vodje in organizatorji več vrst industrij, kjer je potrebno izmensko delo. Optimizacijo procesa dosežemo s samodejnim razporejanjem zaposlenih, kjer si lahko pomagamo s pristopi umetne inteligence, ki z učinkovitimi izračuni pomagajo pri izdelavi urnikov. Predpostavimo, da bodo računalniški izračuni ključnega pomena pri optimizaciji procesa. Ukvarjamo se z razvojem spletne aplikacije ter postavitve potrebne infrastrukture in pričakujemo, da bo takšna rešitev samodejno reševala problem razporejanja zaposlenih. Preučimo teoretične osnove umetne inteligence, področja izpolnjevanja omejitev in metahevristike ter predstavimo problemsko domeno. Ugotovimo, da uporabljene tehnologije in pristopi niso omejeni samo na problemsko domeno razporejanja zaposlenih, vendar tudi na številne ostale probleme. Dosežemo vse začrtane cilje in potrdimo našo domnevo, da bo računalnik problem razporejanja zaposlenih rešil hitreje in bolj učinkovito. Ugotovimo tudi, da je reševanje problema izpolnjevanje omejitev z metahevristiko ključnega pomena, ko želimo zagotoviti optimalno rešitev v razumnem času.
Keywords: umetna inteligenca, optimizacijski algoritmi, spletna aplikacija, razporejanje zaposlenih
Published in DKUM: 01.12.2021; Views: 283; Downloads: 42
.pdf Full text (3,01 MB)

2.
Implementacija optimizacijskega algoritma po vzorih obnašanja levov v Pythonu : diplomsko delo
Aljoša Mesarec, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj in delovanje algoritma po vzorih obnašanja levov. V praktičnem delu je bil algoritem implementiran v programskem jeziku Python, z vključitvijo knjižnic NiaPy. Izvedena je bila primerjava učinkovitosti s preostalimi že implementiranimi algoritmi iz knjižnice NiaPy. Rezultati so bili primerjani s pomočjo kritičnih testov. Na podlagi rezultatov kritičnih testov je bilo ugotovljeno, da je algoritem po vzorih obnašanja levov primerljiv z ostalimi algoritmi iz knjižnice Niapy.
Keywords: Python, optimizacijski algoritmi, algoritmi po vzorih iz narave, NiaPy
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 215; Downloads: 26
.pdf Full text (1,03 MB)

3.
Algoritem LZW in njegove izboljšave : diplomsko delo
Mario Močnik, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo opazovali, kako implementacija slovarja z razpršilno tabelo vpliva na čas stiskanja algoritma Lempel–Ziv–Welch. Primerjali smo algoritem LZW z njegovimi izboljšavami nadzora slovarja. Ugotovili smo, da najboljše razmerje stiskanja dosežemo z algoritmom LZC. Algoritem SLZW, ki kombinira pristop statističnega stiskanja in stiskanja s slovarjem, pa je bil najslabši.
Keywords: algoritmi, razpršilna tabela, brezizgubno stiskanje, stiskanje s slovarjem, razmerje stiskanja
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 325; Downloads: 78
.pdf Full text (188,63 KB)

4.
Format WebP : diplomsko delo
Davor Ornik, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavimo kodiranje in dekodiranje formata WebP, ki omogoča kakovostno stiskanje rastrskih slik za svetovni splet. Najprej opišemo delovanje izgubnega stiskanja, zatem pa še stiskanja brez izgub. V zadnjem delu naloge predstavimo rezultate primerjav stiskanja s formatom JPEG in JPEG2000.
Keywords: algoritmi, rastrske slike, napoved, stiskanje z izgubami in brez izgub
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 212; Downloads: 32
.pdf Full text (1,49 MB)

5.
Spletna aplikacija za testiranje stohastičnih algoritmov : diplomsko delo
Tadej Podrekar, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi smo implementirali spletno aplikacijo za testiranje stohastičnih algoritmov. Stohastični algoritmi za optimizacijo potrebujejo veliko zagonov algoritma in procesorske moči, da najdejo dobro rešitev. Da zmanjšamo čas zagonov algoritmov lahko uporabimo princip porazdeljenega računanja. S tem omogočimo zaganjanje algoritma več uporabnikom, ki sodelujejo pri iskanju rešitve tako, da darujejo svojo procesorsko moč. Takšen sistem vsebuje spletno aplikacijo, aplikacijski vmesnik in podatkovno bazo. Spletna aplikacija omogoča administratorju nalaganje algoritmov in problemov ter ostalim uporabnikom sodelovanje pri reševanju problema. Naloga aplikacijskega vmesnika je procesiranje zahtev, ki jih uporabniki izvajajo na spletni strani in komunikacija s podatkovno bazo. Podatkovna baza nam omogoča shranjevanje rezultatov zagonov, ki so jih opravili uporabniki spletne aplikacije. Na osnovi teh podatkov smo omogočili primerjavo učinkovitosti algoritmov. S pomočjo spletne aplikacije smo omogočili porazdeljeno testiranje stohastičnih algoritmov.
Keywords: stohastični algoritmi, spletna aplikacija, testiranje
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 232; Downloads: 44
.pdf Full text (1,32 MB)

6.
Optimizacijski algoritem na osnovi iskanja hrane bakterij : diplomsko delo
Žiga Stupan, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo raziskali področje optimizacije in optimizacijskih algoritmov po vzorih iz narave. Opisali smo optimizacijski algoritem na osnovi iskanja hrane bakterij, njegove biološke osnove, modifikacije in aplikacije. V empiričnem delu smo osnovno različico algoritma implementirali v programskem jeziku Python, kot razširitev ogrodja za razvoj in preizkušanje algoritmov po vzorih iz narave NiaPy. Implementiran algoritem smo preizkusili na desetih popularnih testnih funkcijah različnih dimenzij (10, 20 in 30). Rezultate smo nato primerjali z rezultati treh popularnih algoritmov po vzorih iz narave (DE, PSO in BA). Ugotovili smo, da osnovni algoritem BFO v večini primerov močno zaostaja za prej omenjenimi algoritmi v kakovosti najdenih rešitev.
Keywords: algoritmi po vzorih iz narave, inteligenca rojev, optimizacija na osnovi iskanja hrane bakterij
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 236; Downloads: 28
.pdf Full text (569,91 KB)

7.
Simulacija in vizualizacija evolucije v evolucijskih algoritmih : diplomsko delo
Dmitry Leposa, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Tekom diplomske naloge smo izdelali aplikacijo za izobraževalne namene, ki simulira in vizualizira naravne evolucijske procese s pomočjo evolucijskih algoritmov. S spletnim orodjem Piskel smo ustvarili statične in dinamične grafične gradnike za vizualizacijo celotnega postopka simulacije. Nato smo implementirali genetski algoritem in osnovne mehanike simulatorja v programskem jeziku C# ter integrirali celotno rešitev v okolje Unity.
Keywords: vizualizacija, simulator, namizna aplikacija, evolucijski algoritmi, Unity
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 178; Downloads: 15
.pdf Full text (2,19 MB)

8.
Primerjava metod rekonstrukcije 3D objektov iz sintetičnih slik in videoposnetkov operacijskih posegov : diplomsko delo
Aljaž Žel, 2021, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu primerjamo metode 3D rekonstrukcij na sintetičnih videoposnetkih. V ta namen smo ustvarili 3D sceno laparoskopskega operacijskega posega in iz njega naredili videoposnetek. Nato smo nad sintetičnimi videoposnetki pognali metode za 3D rekonstrukcijo. Dobljene 3D modele smo primerjali z izvornimi in tako ocenili uspešnost uporabljenih algoritmov. V diplomskem delu najprej predstavimo uporabljene algoritme rekonstrukcije. Nato opišemo postopek izdelave modela ter implementacije ogrodja za testiranje. Sledi testiranje uspešnosti rekonstrukcije. Na koncu rezultate analiziramo in predstavimo možne razširitve. Povprečno odstopanje rekonstruiranih 3D modelov po metriki Hausdorffove razdalje znaša 14,86 %. Ugotovili smo, da na uspešnost rekonstrukcije najbolj vpliva lokacija laparoskopa in tekstura modela.
Keywords: algoritmi 3D rekonstrukcije, struktura iz gibanja, modeliranje, operacijski poseg
Published in DKUM: 18.10.2021; Views: 190; Downloads: 41
.pdf Full text (2,11 MB)

9.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma : diplomsko delo
Rok Kukovec, 2021, undergraduate thesis

Abstract: Uspešnost prepoznavanja slik z uporabo nevronskih mrež je odvisna od parametrov in filtrov, optimiziranih skozi učni proces. Tukaj najdemo razliko v načinu prepoznavanja motivov med ljudmi in stroji. Pojavi se vrzel, ki jo napadalec s pomočjo adversarnih motenj lahko izkoristi. Slike so na videz neopazno spremenjene, ljudje razlike težko zaznajo, vendar klasifikacija nevronske mreže odpove. To delo raziskuje poustvarjanje slik z evolucijskim algoritmom. Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov. Človeku prepoznavna slika se ohrani. Pari izvirnih in poustvarjenih slik so bili primerjani z uporabo vizualne ocene in statističnih metrik.
Keywords: adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Published in DKUM: 24.08.2021; Views: 620; Downloads: 125
.pdf Full text (5,61 MB)

10.
Osnovni algoritmi gručenja : zbirka nalog z rešitvami
Niko Lukač, 2021, other educational material

Keywords: algoritmi gručenja, algoritmi
Published in DKUM: 10.06.2021; Views: 348; Downloads: 45
.pdf Full text (851,54 KB)

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