| | 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


41 - 50 / 203
First pagePrevious page12345678910Next pageLast page
41.
Optimizacija z algoritmom kresnic : diplomsko delo
Marko Škrilec, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo je sestavljeno iz dveh delov, teoretičnega in empiričnega. V teoretičnem delu je predstavljena inteligenca rojev in njene temeljne značilnosti. V nadaljevanju je podrobneje opisan algoritem kresnic, njegove značilnosti in področja uporabe algoritma kresnic. V empiričnem delu se osredinimo na eksperiment, pri katerem spreminjamo različne nadzorne parametre algoritma kresnic. Rezultate optimizacije predstavljamo v obliki tabel, v katerih podamo krajše komentarje rezultatov. V zaključku predstavimo svoje ugotovitve in napotke za nadaljnje delo.
Keywords: algoritmi, algoritem kresnic, biološki sistemi, inteligenca rojev, optimizacija
Published in DKUM: 22.11.2019; Views: 914; Downloads: 122
.pdf Full text (1,44 MB)

42.
Reševanje problema usmerjanja vozil s pomočjo evolucijskih algoritmov : diplomsko delo
Matic Pintarič, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu rešujemo problem optimizacije, s katerim se na dnevni ravni srečuje vedno več logističnih podjetij in ostalih prevoznikov. Ustrezna rešitev problema usmerjanja vozil pomeni za podjetje precejšen prihranek na gorivu in s tem znižanje vsakodnevnih stroškov. Reševanje problema smo izvedli s pomočjo naravno-navdihnjenih algoritmov, ki v svojem delovanju opisujejo principe biološke evolucije. Za izvedbo eksperimenta smo razvili sistem, ki omogoča aplikacijo poljubnega evolucijskega algoritma na problem usmerjanja vozil. Eksperiment sestoji iz testiranja uporabe petih evolucijskih tehnik na petih primerih problema. Analiza rezultatov je sestavljena iz pregleda različnih nastavitev, uporabljenih za reševanje in opisa pridobljenih rezultatov, ločenega na primerjavo pridobljenih fitnes vrednosti in časov reševanja algoritmov.
Keywords: usmerjanje vozil, evolucijski algoritmi, genetski algoritmi, algoritmi po vzoru iz narave, optimizacija
Published in DKUM: 11.11.2019; Views: 1296; Downloads: 117
.pdf Full text (1,25 MB)

43.
Optimizacija shranjevanja tovora s pomočjo evolucijskih algoritmov : diplomsko delo
Klemen Grebovšek, 2019, undergraduate thesis

Abstract: Optimalna postavitev paketov v prostor za shranjevanje je ena izmed pomembnejših aktivnosti pri transportu blaga. Izboljšanje te pripomore k povečanju učinkovitosti prevoza in posledično k zmanjšanju stroškov poslovanja. V tem diplomskem delu smo se osredotočili na pomorski transport in na kratko pregledali področje tovorjenja, kar nam je kasneje predstavljalo osnovo pri razvoju platforme za optimizirano postavitev paketov v prostor za shranjevanje. Eno izmed mnogih tehnik za reševanje optimizacije postavitve paketov predstavljajo evolucijski algoritmi. Pred razvojem platforme smo se seznanili tudi z osnovami delovanja slednjih. Razvoj platforme je potekal s pomočjo mikro ogrodja NiaPy. V zadnjem delu smo izvedli nekaj eksperimentov v katerih nas je zanimalo splošno reševanja problema, vpliv nastavitev algoritmov na kakovost rešitve in primerjava izbranih evolucijskih algoritmov.
Keywords: shranjevanje tovora, optimizacija, evolucijski algoritmi
Published in DKUM: 11.11.2019; Views: 1045; Downloads: 110
.pdf Full text (1,15 MB)

44.
Alternativni algoritmi pisnega množenja v petem razredu
Iza Javornik, 2019, master's thesis

Abstract: Aritmetika je eno izmed najpomembnejših področij osnovnošolske matematike, s katerim se učenci srečajo že na začetku osnovne šole. Množenje kot ključna spretnost za reševanje matematičnih problemov nadomesti ustno seštevanje, ki prevladuje v prvem triletju. S pisnim množenjem se učenci prvič srečajo v 4. razredu. Namen magistrskega dela je bil ugotoviti, ali so učenci, ki za pisno množenje uporabijo alternativni algoritem, uspešnejši od učencev, ki za pisno množenje uporabijo tradicionalni algoritem pisnega množenja, saj obstaja velik nabor literature, ki izpostavlja težave, ki jih imajo učenci pri usvajanju pisnega množenja. V raziskavo je bilo vključenih 73 učencev 5. razreda, ki so bili razdeljeni na kontrolno (24 učencev) in eksperimentalno (25 učencev) skupino. Podatki so bili obdelani s kombiniranimi metodami kvalitativne in kvantitativne analize podatkov. Rezultati kažejo, da med uporabo alternativnih algoritmov in tradicionalnega algoritma glede na uspešnost na preizkusu znanja pisnega množenja ni razlik glede na uporabo tipa algoritma. Ugotovili smo tudi, da uvajanje alternativnih algoritmov statistično značilno bolj pozitivno vpliva na učence z boljšim predznanjem. Učencem bi možnost porabe oz. seznanitev z alternativnimi algoritmi lahko olajšala pisno množenje. Pisno množenje bi učenci tako bolje razumeli, težave, prisotne pri uporabi tradicionalnega algoritma pisnega množenja, pa bi se zmanjšale.
Keywords: množenje, pisni algoritmi, desetiške vrednosti, pravokotni model množenja, mrežni algoritem množenja
Published in DKUM: 29.10.2019; Views: 1778; Downloads: 397
.pdf Full text (3,57 MB)

45.
Razvoj ON-LINE algoritmov vodenja za robotske sisteme : magistrsko delo
Primož Bencak, 2019, master's thesis

Abstract: Tehnološki razvoj zadnjih desetletij na področju robotike omogoča izjemne natančnosti robotskih mehanizmov. Vendar cena za vodenje takšnih mehanizmov ni majhna – zato so potrebne dodatne mehanske rešitve, ki sicer poenostavljajo vodenje, vendar nas v marsičem omejujejo. V tej magistrski nalogi se posvečamo nelinearnim regulacijam, s katerimi vodimo regulirani sistem na osnovi modela sprotno (angl. on-line). S pomočjo algoritmov računske inteligence aproksimiramo ta sistem v realnem času in na podlagi teh na modelu generiramo testne rešitve. Najboljše rešitve uporabimo kot vhod v regulirani sistem. Pozornost posvetimo izboljšavam obstoječega naprednega algoritma vodenja na osnovi modela. Tehnološki razvoj zadnjih desetletij na področju robotike omogoča izjemne natančnosti robotskih mehanizmov. Vendar cena za vodenje takšnih mehanizmov ni majhna – zato so potrebne dodatne mehanske rešitve, ki sicer poenostavljajo vodenje, vendar nas v marsičem omejujejo. V tej magistrski nalogi se posvečamo nelinearnim regulacijam, s katerimi vodimo regulirani sistem na osnovi modela sprotno (angl. on-line). S pomočjo algoritmov računske inteligence aproksimiramo ta sistem v realnem času in na podlagi teh na modelu generiramo testne rešitve. Najboljše rešitve uporabimo kot vhod v regulirani sistem. Pozornost posvetimo izboljšavam obstoječega naprednega algoritma vodenja na osnovi modela.
Keywords: on-line vodenje na osnovi modela, nelinearne regulacije, optimizacijski algoritmi po vzorih iz narave, vodenje robotskih mehanizmov, digitalni signalni krmilnik
Published in DKUM: 10.09.2019; Views: 1418; Downloads: 154
.pdf Full text (18,13 MB)

46.
Primerjava evolucijskih algoritmov po vzorih fizikalnih fenomenov : magistrsko delo
Tadej Klakočer, 2019, master's thesis

Abstract: Dandanes se razvija vedno več različnih algoritmov, med katerimi so nekateri uspešnejši kot drugi. Pri primerjavi uspešnosti pa naletimo na oviro, saj ne obstaja poenoten postopek za primerjavo uspešnosti, zato je težko primerjati različne algoritme in ugotavljati, kateri je boljši. Na kratko smo povzeli klasifikacijo evolucijskih algoritmov. Vsak algoritem smo še podrobneje opisali, nekatere pojave prikazali s slikovnim materialom in zapisali psevdokode. Za primer smo vzeli algoritme fizikalnih fenomenov (EMO, GSA, CBO, LSA, CSS). Navedeni evolucijski algoritmi posnemajo fizikalne pojave v naravi, kot so električne strele, trkdelcev, gravitacija ipd. Najprej smo poustvarili rezultate, ki so navedeni v člankih, nato smo izvedli še tekmovanje med evolucijskimi algoritmi po sistemu šahovskega rangiranja v ogrodju EARS. V magistrskem delu smo tudi podrobneje opisali ogrodje in postopek, kako smo izvedli omenjeni turnir. Ocena uspešnosti temelji na tekmovanju vsakega algoritma z vsakim in za določen problem se turnir izvede tudi večkrat. Za eksperiment smo vzeli nabor matematičnih problemov iz eksperimentov CEC2014 in CEC2015. Uporabljene probleme smo na kratko opisali. Po izvedbi eksperimenta smo analizirali dobljene rezultate, npr. število porabljenih ovrednotenj, najboljša najdena rešitev idr., nato pa smo jih predstavili v obliki tabel rangov in intervala zaupanja. Ugotovili smo, da si nekateri avtorji prilagodijo testne primere, ki pa jih pri rezultatih ne omenjajo. Prav tako menimo, da bi bilo treba vzpostaviti enoten sistem ocenjevanja in primerjavo uspešnosti med algoritmi.
Keywords: ogrodje EARS, evolucijski algoritmi, fizikalni zakoni, primerjava, šahovski sistem rangiranja
Published in DKUM: 04.09.2019; Views: 1108; Downloads: 111
.pdf Full text (2,69 MB)

47.
Primerjava različnih algoritmov po vzoru obnašanja netopirjev : diplomsko delo
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 in DKUM: 04.09.2019; Views: 1539; Downloads: 151
.pdf Full text (1,53 MB)

48.
Avtomatsko načrtovanje in vrednotenje klasifikacijskih cevovodov v bioinformatiki
Iztok Fister, 2019, master's thesis

Abstract: Izhodišča in namen: Velikokrat na bioinformatskih podatkih izvajamo klasifikacijo, tj. razvrščanje elementov, predstavljenih z značilnicami, v enega od vnaprej določenih razredov. Sam postopek klasifikacije je zelo kompleksen, saj sestoji iz preprocesiranja podatkov, izbire klasifikatorske metode in optimizacije hiperparametrov. Zaradi kompleksnosti vse tri omenjene korake združujemo v t. i. klasifikacijske cevovode, katere morajo uporabniki, ki niso specialisti na področju strojnega učenja, načrtovati ročno. Ta postopek je časovno zelo zapleten, v določenih primerih pa se ne uspemo približati optimalni rešitvi. Raziskovalna metodologija: Avtomatski razvoj in vrednotenje klasifikacijskih cevovodov smo donedavno reševali s pomočjo genetskega programiranja (angl. Genetic Programming, krajše GP), kjer posameznike predstavimo z drevesnimi strukturami. V tem magistrskem delu predlagamo novo rešitev za reševanje omenjenega problema s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave, kjer so posamezniki predstavljeni kot vektorji realnih števil. Rezultati: Rezultati na bioinformatskih podatkovnih množicah dokazujejo, da so stohastični populacijski algoritmi po vzorih iz narave enostavni za uporabo in hkrati učinkoviti za avtomatski razvoj klasifikacijskih cevovodov. Diskusija in zaključek: Ugotavljamo, da predlagana metoda omogoča uporabo poljubnega stohastičnega populacijskega algoritma po vzorih iz narave za avtomatsko načrtovanje klasifikacijskih cevovodov, kjer so posamezniki predstavljeni kot vektorji realnih števil.
Keywords: algoritmi po vzorih iz narave, AutoML, diferencialna evolucija, klasifikacija, optimizacija
Published in DKUM: 16.08.2019; Views: 1323; Downloads: 192
.pdf Full text (1,09 MB)

49.
Interaktivna tvorba in prikaz obsežnih področij geometrijsko raznolikih dreves : doktorska disertacija
Štefan Kohek, 2019, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo nov pristop za upodabljanje obsežnejših področij geometrijsko raznolikih dreves. Najprej predstavimo nov pristop za tvorbo geometrijskih modelov dreves, ki deluje s simulacijo toka delcev v smeri od listja proti deblu in tako omogoča določitev oblike drevesa na podlagi ovojnice krošnje. V nadaljevanju predlagamo vzporedno implementacijo za grafične procesne enote, ki omogoča interaktivno tvorbo geometrijsko raznolikih dreves med samim upodabljanjem brez opaznih zakasnitev. Večje število dreves prikažemo z interaktivno hitrostjo tako, da bližnja drevesa prikažemo v višjem nivoju podrobnosti in oddaljena v nižjem nivoju podrobnosti brez potrebe po obdelavi že ustvarjenih geometrijskih podatkov. Ker pri upodabljanju obsežnih gozdnih področij z geometrijskim pristopom ne moremo tvoriti vseh dreves naenkrat, v nadaljevanju disertacije predlagamo še nov pristop za volumetrično upodabljanje krošenj najbolj oddaljenih dreves znotraj grafičnega cevovoda. Predlagani pristop tvori listje implicitno med delovanjem algoritma metanja žarkov na grafični procesni enoti in ne zahteva tvorbe geometrijskih podatkov vnaprej. Tudi pri tem pristopu izhajamo iz opisa ovojnice krošnje, s čimer dosežemo enak videz krošenj kot v primeru tvorbe geometrijskih podatkov dreves. V nadaljevanju oba pristopa združimo v celovit pristop za interaktivno sprotno tvorbo in upodabljanje večjega števila dreves med sprehodom po sceni. V eksperimentalnem delu doktorske disertacije ovrednotimo hitrost tvorbe in upodabljanja dreves, s čimer demonstriramo primernost predlaganega pristopa za interaktivno upodabljanje večjega števila dreves. Na trenutno dostopni strojni opremi lahko tvorimo drevesa, sestavljena iz več kot 400.000 členkov, v manj kot 25 ms, kar omogoča sprotno tvorbo večjega števila dreves med upodabljanjem. S tem ko tvorimo drevesa neposredno v želenem nivoju podrobnosti, oddaljena drevesa ustvarimo in prikažemo v krajšem času. Na koncu še pokažemo, da je volumetrično upodabljanje krošenj oddaljenih dreves brez vmesne tvorbe geometrijskih podatkov hitrejše kot na podlagi vnaprej pripravljenih geometrijskih podatkov.
Keywords: algoritmi, modeliranje in simulacija, tvorba dreves, simulacija toka delcev, GPU, GPGPU, paralelno računanje, nivo podrobnosti, volumetrično upodabljanje, grafični cevovod, algoritem metanja žarkov
Published in DKUM: 11.07.2019; Views: 1727; Downloads: 210
.pdf Full text (23,68 MB)

50.
Algoritmi vodenja položaja mobilnega robota : magistrsko delo
Martin Adler, 2018, master's thesis

Abstract: Magistrska naloga se osredotoča na preučevanje in izdelavo algoritmov vodenja položaja mobilnega robota za igranje robotskega nogometa. Uporabili smo mobilni robot s tremi omni kolesi. Omni kolesa omogočajo robotu lažje in hitrejše premikanje. Za možgane robota smo uporabili mikrokrmilno ploščico Aruduino MEGA 2560 V2.0. Poganjali smo ga s tremi elektromotorji, pozicioniranje pa nam je omogočil žiroskop, oziroma pospeškometer MPU 6050. V nalogi smo poskusili čim bolje predstaviti algoritme vodenja s PID regulacijo in mehko logiko, da bi lahko pridobljeno znanje uporabljali študentje in dijaki na tekmovanjih robotskega nogometa. V nalogi je podrobno opisana izdelava kinematičnega modela robota. Dobljen kinematični model smo uporabili pri izdelavi programov za simulacijski model robota, kot tudi v programih za realni del robota. Prikazali smo simulacijsko vožnjo robota v programu Matlab. Simulacija se lahko odlično uporablja za pedagoške namene, saj je iz nje točno vidno, kako se bo robot obnašal pri različnih hitrostih omni koles. Za primerjavo algoritmov vodenja s P, PI, PD in PID regulatorjem in mehko logiko, smo izdelali simulacijsko progo robota v programu Matlab Simulink. Simulacijske rezultate smo primerjali in podali ugotovitve. Algoritem vodenja mobilnega robota smo napisali v programu Arduino IDE. Uporabili smo ga z mehko logiko in PID regulatorjem. Primerjali smo vožnje z obema algoritmoma in jih grafično primerjali. Primerjali smo tudi simulacijski model robota z realnim robotom. Povzeli smo dobljene rezultate in predlagali najbolj optimalno rešitev vodenja mobilnega robota.
Keywords: algoritmi vodenja, mobilni robot, Matlab, Matlab Simulink, Arduino, Arduino IDE, mehka logika, PID regulacija, kinematični model, omni kolesa.
Published in DKUM: 08.01.2019; Views: 1242; Downloads: 162
.pdf Full text (3,21 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