41. Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenje : magistrsko deloLuka Pečnik, 2021, master's thesis Abstract: V magistrskem delu smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja in natančneje metodo za samodejno strojno učenje, imenovano NiaAML. Osredotočili smo se predvsem na iskanje klasifikacijskih cevovodov s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave. S pomočjo programskega jezika Python in knjižnic, ki jih ponuja, smo razvili istoimensko ogrodje za samodejno strojno učenje NiaAML, namenjeno iskanju in optimizaciji klasifikacijskih cevovodov. V ogrodju smo metodo NiaAML poskusili še izboljšati, nato pa smo primerjali rezultate med originalno in spremenjeno metodo NiaAML.
Keywords: algoritmi po vzorih iz narave, klasifikacijski cevovodi, samodejno strojno učenje
Published in DKUM: 17.02.2021; Views: 1245; Downloads: 181
 Full text (885,17 KB) |
42. Primerjava pretočnih šifrirnikov podatkov na modulu STM32f411 : diplomsko deloFilip Horvat, 2020, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo se posvetili preučevanju vede kriptografije in šifrirnih algoritmov. Pogledali smo si delovanje pretočnih šifrirnikov, natančneje dveh algoritmov projekta eStream. Opisali smo delovanje algoritmov Salsa20/ChaCha20 in Grain v1. Njuno delovanje smo preverili na mikrokrmilniku STM32F411. Implementacijo algoritma Salsa20/ChaCha20 smo našli v knjižnici STM CryptoLib. Algoritma Grain v1 prej omenjena knjižnica ne vsebuje, zato smo ga implementirali sami. Na koncu smo primerjali njuni hitrosti šifriranja s tremi video datotekami različnih velikosti. Ugotovili smo, da se naša implementacija algoritem Grain v1 precej počasneje šifrira in dešifrira podatke kot Salsa20/ChaCha20.
Keywords: kriptografija, pretočni šifrirni algoritmi, eStream, ChaCha20, Grain v1, STM32F411, STM CryptoLib
Published in DKUM: 04.11.2020; Views: 806; Downloads: 60
Full text (1,37 MB) |
43. Analiza in primerjava hitrosti algoritmov za zagotavljanje celovitosti : magistrsko deloJan Krajnc, 2020, master's thesis Abstract: V zadnjih letih se je na trgu varnosti zgodilo več pomembnih sprememb. Del sprememb so povzročili zgoščevalni algoritmi, ki smo jih v tej nalogi vzeli pod drobnogled. Zaradi teh sprememb nas zanima delovanje algoritmov, in sicer tistih, ki so bili nadomeščeni, se trenutno uporabljajo in ki šele prihajajo v uporabo. Omejili smo se na zgoščevalne algoritme ter sorodne algoritme MAC (angl. Message Authentication Code). V sklopu magistrske naloge smo implementirali in testirali štiri kriptografske knjižnice (OpenSSL, Crypto++, LibTomCrypt in Libgcrypt) ter na pridobljenih podatkih izvedli statistično analizo. Analiza knjižnic nam je pokazala, da je najhitrejša knjižnica OpenSSL, vendar je knjižnica Crypto++ z njo primerljiva ter jo je laže uporabljati in ima boljšo dokumentacijo. Glede na analizo algoritmov bi v primeru zgoščevalnih algoritmov priporočili uporabo algoritma SHA-256, če nam je pomembna predvsem hitrost, če pa želimo najboljše varnostne lastnosti, je najboljša izbira algoritem SHA-3-256.
Keywords: zgoščevalni algoritmi, algoritmi MAC, zagotavljanje celovitosti, kriptografija
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 838; Downloads: 82
Full text (1,41 MB) |
44. |
45. Uporaba evolucijskih algoritmov za generiranje ključnih gradnikov igre Tower Defence s pomočjo igralnega pogona Unity : magistrsko deloVid Kraner, 2020, master's thesis Abstract: Evolucijski algoritmi so stohastični iskalni algoritmi, ki jemljejo navdih v Darwinovi teoriji boja za obstanek. Evolucijski algoritmi spadajo tudi med optimizacijske algoritme. V magistrskem delu prikazujemo načrtovanje in razvoj Tower Defence igre, ki smo jo razvili s pomočjo igralnega pogona Unity. Igra uporablja evolucijske algoritme za generiranje ključnih gradnikov igre. V delu smo raziskali različne vrste evolucijskih algoritmov ter opisali njihovo delovanje. Prav tako smo raziskali, kako jih lahko uporabimo v računalniških igrah. Še posebej smo se osredotočili na zvrst Tower Defence. Ugotovili smo, da je s pomočjo evolucijskih algoritmov možno generirati gradnike, ki naredijo igro zanimivejšo.
Keywords: evolucijski algoritmi, generiranje vsebine, Tower Defence, Unity
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 1100; Downloads: 124
Full text (3,74 MB) |
46. Primerjava algoritmov ABC in CS : diplomsko deloDavid Bajs, 2020, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu sta bila raziskana algoritma ABC in CS. Algoritma ABC in CS spadata v metahevristične algoritme, s katerimi rešujemo probleme, kjer je iskalni prostor prevelik, da bi raziskali vse možne rešitve. Algoritma smo primerjali na zveznih problemih in pri diskretnem primeru, ki je bil sestavljanje urnika za zaposlene v podjetju. Po implementaciji algoritmov, smo najprej primerjali dobljene rezultate med algoritmoma. Nato smo primerjali delovanje algoritmov z rezultati iz literature. Na koncu pa smo še primerjali, kako algoritma delujeta pri sestavljanju urnika za zaposlene v podjetju.
Keywords: evolucijski algoritmi, algoritem ABC, algoritem CS, zvezni problemi, problem sestavljanja urnika
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 933; Downloads: 84
Full text (1,64 MB) |
47. |
48. Analiza evolucijskega algoritma WOA : magistrsko deloJanez Krnc, 2020, master's thesis Abstract: Implementirali in analizirali smo moderni evolucijski algoritem po znanstvenem članku »The Whale Optimization Algorithm« avtorjev Seyedali Mirjalili in Andrew Lewis. Naredili smo primerjavo s podobnim algoritmom GWO istih avtorjev, opisanim v članku »Gray Wolf Optimizer«, in drugimi evolucijskimi algoritmi. Algoritem smo implementirali v programskem jeziku Java v sistemu za ocenjevanje evolucijskih algoritmov (angl. »evolutionary algorithm rating system«), znan tudi kot EARS [3]. Pri implementaciji smo se zgledovali po podani izvorni kodi avtorjev, napisani v Matlab-u [4]. Implementirali smo dva realna optimizacijska problema in algoritem na njima tudi preizkusili. Rezultate optimizacije problemov smo primerjali z rešitvami drugih algoritmov. Nenazadnje smo preverili pravilnost in točnost delovanja naše implementacije v primerjavi z izvorno kodo.
Keywords: evolucijski algoritmi, vzorci iz narave, optimizacijski algoritmi, optimizacija
Published in DKUM: 02.11.2020; Views: 945; Downloads: 93
Full text (4,10 MB) |
49. Napovedovanje temperature vodnikov in obremenitev na stebrih daljnovodov s pomočjo genetskih algoritmov : diplomsko deloKristijan Šket, 2020, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo zajema reševanje problema v sistemu prenosa in distribucije električne energije. Proučevali smo atmosferske vplive in vplive odvzema električne energije iz sistema na temperaturo in poves električnih vodnikov ter napetosti in vibracije v podporni konstrukciji. Za modeliranje smo uporabili metodo genetskih algoritmov, ki temeljijo na darvinističnih izsledkih o razvoju vrst in posnemajo principe naravne selekcije. Razviti modeli omogočajo študij teže posameznega vpliva. Namen dobljenih modelov je določanje najmočnejših vplivov in možnost napovedovanja vrednosti odzivov za daljše časovno obdobje in s tem ocenjevanje življenjske dobe daljnovodov. Rezultat našega dela so napovedni modeli z visoko stopnjo prilagojenosti na učni in testni množici. Modeli podajajo natančne napovedi, predvsem za temperaturo električnih vodnikov in njihov poves. Nižjo stopnjo natančnosti napovedi pri napetostih in vibracijah v stebrih pripisujemo dejstvu, da na te odzive vplivajo tudi obremenitve na konstrukciji in lastnosti materiala.
Keywords: električni vodniki, stebri, napetosti, vibracije, genetski algoritmi, modeliranje in optimizacija.
Published in DKUM: 10.09.2020; Views: 1267; Downloads: 402
Full text (1,20 MB) |
50. Algoritmi po vzorih iz narave za razbijanje gesel : magistrsko deloUrška Nemet, 2020, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava kriptoanalizo Vigènerove šifre z algoritmom diferencialne evolucije in algoritmom kresnic, ki se uvrščata med algoritme po vzorih iz narave. V magistrskem delu opisujemo kriptoanalizo, Vigènerovo šifro, algoritme po vzorih iz narave ter metodo za kriptoanalizo, ki smo jo predlagali v magistrskem delu. Ugotovili smo, da sta algoritem diferencialne evolucije in algoritem kresnic primerna za kriptoanalizo Vigenèrove šifre. Rezultati so pokazali, da je algoritem diferencialne evolucije uspešnejši od algoritma kresnic. Ugotovili smo tudi, da se uspešnost kriptoanalize zmanjšuje z večanjem dolžine ključa.
Keywords: algoritmi po vzorih iz narave, kriptoanaliza, Vigenèrova šifra
Published in DKUM: 03.07.2020; Views: 969; Downloads: 132
Full text (713,45 KB) |
