| | 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


111 - 120 / 217
First pagePrevious page891011121314151617Next pageLast page
111.
Triangulirajmo mnogokotnik
Marko Lamot, Borut Žalik, 2000, professional article

Abstract: V članku predstavljamo tehnike delitve mnogokotnikov v trikotnike oz. triangulacijo mnogokotnikov. Namen delitve mnogokotnikov je v poenostavitvi obdelovanja mnogokotnikov, saj so lahko le-ti v geodetskih aplikacijah zelo kompleksni (vsebujejo veliko število konkavnih oglišč, imajo ugnezdene luknje). Vsak mnogokotnik je mogoče triangulirati z vstavljanjem diagonal, karje razvidno iz dokaza o triangulaciji mnogokotnika. Obstaja veliko postopkov, ki uporabljajo to dejstvo, vendar pa je mogoče triangulirati mnogokotnike tudi s popolnoma drugimi pristopi. Algoritme delitve mnogokotnikov lahko delimo na tri skupine: algoritme, ki temeljijo na vstavljanju diagonale, algoritme, ki temeljijo na Delaunayevi triangulaciji inalgoritme, ki uporabljajo za delitev Steinerjeve točke.
Keywords: mnogokotnik, traingulacija mnogokotnikov, računalniška geometrija, algoritmi
Published in DKUM: 10.07.2015; Views: 1963; Downloads: 51
URL Link to full text

112.
Večkriterialno optimiranje avtomobilske konstrukcije z uporabo metode končnih elementov
Matej Glavač, Zoran Ren, 2007, original scientific article

Abstract: Pri razvoju motornih vozil poskusamo z uporabo računalnisko podprtih numeričnih metod ze v zgodnji razvojni fazi, pred izdelavo prvega prototipa, zagotoviti zelene ciljne vrednosti dobe trajanja vozila, obnašanja vozila med trkom, zagotovitev udobja potnikov med voznjo itn. Te ciljne vrednosti pa so odvisne od mnogih vplivnih parametrov. Napetost, ki se pojavi na analiziranem delu, je le ena od ciljnih vrednosti, ki jih je treba upoštevati pri razvoju. Zaradi zapletenosti danasnjih numeričnih modelov se vse pogosteje uporabljajo samodejni postopki optimiranja konstrukcij vozil. Z uporabo parametričnih modelov MKE je mogoče ne samo ugotoviti, ampak tudi optimirati vplivne parametre, kakor so recimo debelina sten in konstrukcije površine avtomobilskega dna. V prispevku je prikazan postopek večkriterialnega optimiranja avtomobilskih sestavov, ki temelji na sistematični kombinaciji tržnih in netržnih računalniških programov za izvedbo inženirskih analiz avtomobilskih konstrukcij po metodi končnih elementov (MKE). Ti programi so povezani z namenskimi vmesniki, ki omogočajo samodejno povezavo med njimi. Samo optimiranje temelji na genetskih ali gradientnih algoritmih. Odprtost razvitega sistema omogoča ugotavljanje in optimizacijo parametrov, ki vplivajo na ciljne vrednosti in izhajajo iz navidezno ustaljenih in dinamičnih analiz MKE, analiz trkov itn. Prikazan je tudi postopek redukcije več, med seboj praktično neodvisnih ciljnih vrednosti, na enotno ciljno vrednost, ki je nato optimirana. Praktični zgled ponazarja uporabnost razvitega postopka.
Keywords: večkriterialno optimiranje, metode končnih elementov, topologija, genetski algoritmi, gradientni algoritmi
Published in DKUM: 10.07.2015; Views: 1763; Downloads: 66
URL Link to full text

113.
Študija samoprilagajanja krmilnih parametrov pri algoritmu DEMOwSA
Aleš Zamuda, Janez Brest, Borko Bošković, Viljem Žumer, 2008, original scientific article

Abstract: V članku predstavljamo študijo samoprilagodljivih krmilnih parametrov algoritma diferencialne evolucije za večkriterijsko optimizacijo, ki ga krmili samoprilagoditveni mehanizem, predstavljen v evolucijskih strategijah. Samoprilagajanje parametrov omogoča danemu evolucijskemu algoritmu učinkovitejše iskanje, saj se algoritem lahko prilagodi optimizacijskemu problemu, ki ga rešuje. Z eksperimentom prikažemo dejanske vrednosti in spreminjanje samoprilagodljivih krmilnih parametrov na znanih testnih funkcijah.
Keywords: evolucijsko računanje, diferencialna evolucija, večkriterijska optimizacija, samoprilagoditev, algoritmi
Published in DKUM: 10.07.2015; Views: 1210; Downloads: 40
URL Link to full text

114.
115.
116.
The obnoxious center problem on weighted cactus graphs
Blaž Zmazek, Janez Žerovnik, 2001, published scientific conference contribution abstract

Abstract: The obnoxious center problem in a graph ▫$G$▫ asks for a location on an edge of the graph such that the minimum weighted distance from this point to a vertex of the graph is as large as possible. An algorithm is given which finds the obnoxious center on a weighted cactus graph in ▫$O(cn)$▫ time, where ▫$n$▫ is the number of vertices and ▫$c$▫ is the number of different vertex weights (called marks).
Keywords: matematika, operacijsko raziskovanje, teorija grafov, lokacijski problemi, problem centra, nezaželjeni centri, algoritmi z linearno časovno zahtevnostjo, mathematics, operations research, graph theory, location problems, center problem, obnoxious facilities, linear time algorithm
Published in DKUM: 10.07.2015; Views: 1343; Downloads: 99
URL Link to full text

117.
118.
119.
Uporaba metod mehkega računanja v proizvodnih sistemih
Jure Šafner, 2015, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo raziskali in nazorno predstavili metode mehkega računanja in njihove prednosti. Pri tem smo se osredotočili na nevronske mreže, mehko logiko, evolucijsko računanje in skupinsko inteligenco. Vsako metodo smo raziskali in predstavili po naslednjem ključu: zgled v naravi, uporabnost v industriji, oblikovanje metode in njeni sestavni deli ter predstavitev delovanja metod. Nato smo na podlagi strokovne in znanstvene literature naredili primerjavo omenjenih metod. Z diplomskim delom smo potrdili, da so metode mehkega računanja koristna orodja za reševanje optimizacijskih problemov ter so uporabne pri kompleksnih NP problemih.
Keywords: mehko računanje, umetna inteligenca, nevronske mreže, genetski algoritmi, skupinska inteligenca, mehka logika, algoritem kolonije mravelj, inteligenca roja delcev.
Published in DKUM: 02.07.2015; Views: 1856; Downloads: 141
.pdf Full text (1,61 MB)

120.
OPTIMIZACIJA POSTAVITVE NASELIJ GLEDE NA SONČNI POTENCIAL
Marko Bizjak, 2015, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu predstavimo metodo za optimizacijo postavitve naselja na določenem območju glede na prejeti sončni potencial skozi leto. Maksimizacija sončnega potenciala naselja je eden izmed pomembnih izzivov na področju prostorskega načrtovanja, še posebej pri razvoju samooskrbnih mest. V naši aplikaciji naselja načrtujemo nad 2.5D mrežo, generirano iz podatkov LiDAR, kar nam omogoča optimizacijo v realnem okolju. Postavitev optimiziramo s prirejeno diferencialno evolucijo, pri čemer upoštevamo parametre modeliranja naselja. Za vsako kombinacijo parametrov se modelira naselje in ovrednoti glede na izračunan sončni potencial. Eksperimentalno smo poleg optimizacijskih parametrov preverili tudi vpliv različnih oblik tlorisov stavb in strategij diferencialne evolucije.
Keywords: računalniški algoritmi, diferencialna evolucija, sončni potencial, sončno obsevanje, podatki LiDAR
Published in DKUM: 27.05.2015; Views: 1786; Downloads: 214
.pdf Full text (5,03 MB)

Search done in 0.18 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica