| | 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


71 - 80 / 203
First pagePrevious page45678910111213Next pageLast page
71.
Optimizacija razmestitve kaliber na valjih in pripadajočih dovodnih skrinj za valjanje okroglih jeklenih profilov z uporabo genetskega algoritma
Anemari Gračnar, 2016, master's thesis

Abstract: Optimizacija je v današnjem konkurenčnem in hitro odzivnem okolju bistvena za doseganje najboljših rezultatov in uspešno poslovanje. V podjetju Štore Steel d.o.o. nenehno stremijo k izboljšavam in povečanju produktivnosti posameznih proizvodnih obratov. V tem magistrskem delu se optimizacija nanaša na valjarno, in sicer na proces valjanja okroglih profilov jeklenih palic. Pri valjanju za preoblikovanje obdelovanca uporabljamo valjarska ogrodja, v katera so vstavljeni valji. Valji imajo po svojem obodu postružene oblike-kalibre, s katerimi z natančnim vodenjem valjanca neposredno v kalibro dajemo valjancu novo obliko in dimenzijo prereza. Vodenje se izvaja s skrinjami, ki so montirane na ogrodjih, pred in za valjem. Pri prehodu valjanja iz ene dimenzije na drugo se v sistemu pojavi prilagoditev posameznih valjev, tako da bomo z novo postavitvijo dosegli želeno dimenzijo. Ob tem se pojavi tudi prestavitev skrinj, tako da vodijo valjanec v zahtevano kalibro. Z analizo valjanja, opreme, s katero ga izvajamo, in planov, ki ji v proizvodnem procesu upoštevamo, smo iskali optimizacijo razmestitve kaliber na valjih ob montaži več skrinj na ogrodje. S tem smo želeli zmanjšati število menjav skrinj in zastoje, ki jih menjava povzroči. Z analizo valjev, kaliber in pripadajočih skrinj smo ugotovili glavne pogoje za optimizacijo. Za iskanje rešitve smo uporabili genetski algoritem. Cilj magistrskega dela je bil zmanjšati število menjav za 20 %, s predstavljeno optimizacijo pa se je število menjav zmanjšalo za 36,3 %. S tem je zastavljeni cilj dosežen. 
Keywords: valjanje, optimizacija, razmestitev kaliber, genetski algoritmi
Published in DKUM: 21.10.2016; Views: 1919; Downloads: 184
.pdf Full text (4,04 MB)

72.
Razporejanje proizvodnje z metodami strojnega učenja
Robert Rupnik, 2016, master's thesis/paper

Abstract: Procesi v kompleksnih proizvodnih okoljih postajajo vse bolj nepredvidljivi in se zaradi nenehnih spreminjajočih se zahtev odjemalcev v globalnem okolju čedalje hitreje spreminjajo. Podjetja so se tako že v preteklosti pričela podrobneje organizirati in so v procese vključevala pomagala za terminiranje proizvodnje posameznega izdelka. Danes so na trgu že zelo dodelani računalniško podprti programi, ki pa žal ne predstavljajo ustrezne rešitve v kompleksnih okoljih, kjer imamo opravka z masovnimi, stohastičnimi tokovi materialov. V nalogi smo prikazali praktično uporabo aplikacije, izdelane z metodo strojnega učenja in genetskih algoritmov, v konkretnem proizvodnem okolju jeklarne SIJ Acroni d. o. o. Podjetje sestavljajo štiri enote, optimirali pa smo sklop strojev v eni izmed njih. Zaradi kompleksnosti proizvodnje izključno unikatnih izdelkov proces optimiranja v takem primeru preseže orodja klasičnega terminiranja kakor tudi človeško kombinatoriko. Reševanja izziva zmanjšanja zastojev smo se lotili z uporabo znanja s področja umetne inteligence in genetskih algoritmov. Razvili smo model za sklop strojev in izvedli njegovo validacijo s pomočjo dogodkovne simulacije. Genetske algoritme smo uporabili za iskanje optimalnega proizvodnega razporeda. V izvedeni preliminarni študiji smo ugotovili, da lahko z uporabo genetskih algoritmov čas proizvodnje skrajšamo v povprečju tudi za 4 %, kar pomeni velike časovne prihranke in za podjetje tudi nižje stroške obratovanja proizvodnje. Na ta način smo dokazali, da predstavljajo genetski algoritmi primerno metodo za optimiranje kompleksnih proizvodnih procesov, kar pripomore k večji produktivnosti proizvodnega procesa.
Keywords: strojno učenje, genetski algoritmi, optimiranje, stohastični procesi, planiranje (terminiranje) proizvodnega procesa, proizvodni management
Published in DKUM: 17.10.2016; Views: 1945; Downloads: 136
.pdf Full text (3,25 MB)

73.
Metodologija celovitega monitoringa in upravljanja vodnih pregrad
Andrej Rajh, 2016, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava metode, ki omogočajo zagotavljanje celovitega monitoringa upravljanja vodnih pregrad. Poglavitni cilj izvajanja tehničnega opazovanja je zagotavljanje varnosti in upravljanje s tveganji – riziki. V nalogi podajamo pregled zgodovinskega razvoja sistemov opazovanj in havarij ki so se zgodile v preteklosti. Podajamo pregled obstoječih praks in odločevalskih algoritmov ter vzroke, ki so privedli do havarij. Za obstoječe objekte podajamo rešitev, kako na podlagi obstoječih izkušenj in rezultatov opazovanj, vzpostavimo odločevalski mehanizem, ki bo za opazovalna mesta, ki so trenutnno brez posebnosti pravočasno zaznala vplive. Na podlagi tako dopolnjenega odločevalskega algoritma smo pripravili odločitev za vzpostavitev nove vrste opazovanj oz. dodatnega opazovalnega mesta, na podlagi katere bo mogoče sklepati o rzvoju vplivov in posledic
Keywords: sistem tehničnega opazovanja, varnost, odločevalski algoritmi, novi vplivi, nova opazovalna mesta
Published in DKUM: 12.10.2016; Views: 1457; Downloads: 222
.pdf Full text (4,51 MB)

74.
VIZUALIZACIJA PROCESOV EVOLUCIJSKEGA RAČUNANJA
Tadej Jerovšek, 2016, master's thesis

Abstract: V tem magistrskem delu se ukvarjamo z vizualizacijo procesov evolucijskih algoritmov in interpretacijo le-teh. Najpogosteje uporabljene metode za primerjavo evolucijskih algoritmov imajo težave že pri oceni algoritmov, samega delovanja algoritmov pa ne upoštevajo. Najprej smo podrobneje pogledali razvoj statističnih metod, kaj nudijo in kje kažejo pomanjkljivosti. Pod drobnogled smo vzeli enokriterijsko in večkriterijsko optimizacijo in jo z uporabo metod vizualizacije informacij predstavili ter interpretirali prednosti in slabosti posameznih algoritmov in problemov, pri čemer smo za temelj uporabili sistem EARS.
Keywords: evolucijski algoritmi, večkriterijska optimizacija, vizualizacija informacij, primerjava evolucijskih algoritmov, Pareto dominiranost
Published in DKUM: 28.09.2016; Views: 1514; Downloads: 140
.pdf Full text (5,23 MB)

75.
Izbrani koncepti programskega jezika kotlin
Mirjam Založnik, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavimo izbrane koncepte programskega jezika kotlin. Opišemo njegove prednosti, slabosti in primerjamo koncepte s programskim jezikom java. Največ poudarka je predvsem na opisu osnovnih konceptov, kot so podatkovni tipi, operatorji, funkcije in razredi. Za potrebe primerjave jezikov na kratko opišemo tudi algoritma urejanja, urejanje z navadnim vstavljanjem in Shellovo urejanje. V praktičnem delu primerjamo algoritma urejanja v programskem jeziku kotlin in java ter z meritvami primerjamo hitrost delovanja.
Keywords: Programski jezik kotlin, koncepti, programski jezik java, algoritmi urejanja, algoritem z navadnim vstavljanjem, Shellovo urejanje
Published in DKUM: 27.09.2016; Views: 2132; Downloads: 237
.pdf Full text (1,68 MB)

76.
META-HEVRISTIČNO ISKANJE OPTIMALNE TRGOVALNE STRATEGIJE ZA BORZO BITSTAMP
Gregor Flajs, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi smo s pomočjo meta-hevristike razvili algoritem, ki je sposoben v polinomskem času poiskati optimalne vrednosti parametrov trgovalnih tehničnih indikatorjev, z namenom, da bi dobili trgovalno strategijo za izmenjavo bitcoinov na borzi Bitstamp, ki bi prinašala pozitiven donos. Predstavili smo kaj je bitcoin in elektronsko borzo Bitstamp. Nato smo na kratko predstavili osnovne pojme tehničnega trgovanja na borzah. V nadaljevanju smo opredelili pojem meta-hevristika in opisali najbolj pogoste metode meta-hevristike in algoritme. Sledi genetski algoritem ki smo ga razvili za iskanje trgovalne strategije. Za konec pa smo še prikazali najboljšo strategijo, ki jo je algoritem našel.
Keywords: bitcoin, bitstamp, meta-hevristika, genetski algoritmi, trgovalna strategija
Published in DKUM: 27.09.2016; Views: 6743; Downloads: 123
.pdf Full text (1,43 MB)

77.
PRIMERJAVA ALGORITMOV STISKANJA PO METODAH SHANNON-FANO, HUFFMAN IN HUFFMAN S PRILAGAJANJEM
Robert Šircelj, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi predstavimo in implementiramo algoritme za stiskanje podatkov brez izgub po metodah Shannon-Fano, Huffman in Huffman s prilagajanjem. Učinkovitost algoritmov testiramo na različnih vrstah datotek ter jih med seboj primerjamo glede na razmerje stiskanja ter čas kodiranja in dekodiranja. Ugotovili smo, da v razmerju stiskanja med metodami ni bistvenih razlik.
Keywords: algoritmi stiskanja podatkov, Shannon-Fanojev algoritem, Huffmanov algoritem, Huffmanov algoritem s prilagajanjem, primerjava algoritmov.
Published in DKUM: 07.09.2016; Views: 1618; Downloads: 235
.pdf Full text (2,25 MB)

78.
Metode za ovrednotenje algoritmov strojnega učenja
Iva Flisar, 2016, undergraduate thesis

Abstract: Strojno učenje je pojem, tesno povezan s podatkovnim rudarjenjem, saj s pomočjo učnih algoritmov iščemo vzorce v podatkih. V diplomskem delu smo predstavili in opisali različne učne algoritme, ki se uporabljajo v procesu podatkovnega rudarjenja. Naš glavni cilj je bila predstavitev različnih metrik ovrednotenja učnih algoritmov. V ta namen smo v praktičnem delu diplomske naloge z različnimi metrikami ovrednotili učne algoritme. Eksperiment ovrednotenja smo izvedli na različnih podatkovnih množicah, ki smo jih razdelili z dvema različnima tipoma razdelitve – navzkrižno validacijo ter z metodo razdelitve.
Keywords: strojno učenje, klasifikacija, učni algoritmi, ovrednotenje algoritmov, metrike ocenjevanja
Published in DKUM: 06.09.2016; Views: 1869; Downloads: 264
.pdf Full text (3,31 MB)

79.
PODATKOVNA STRUKTURA TRIE
Dominik Korošec, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu preučimo podatkovno strukturo trie. Najprej opišemo strukturo in osnovne metode za delo z njo, nato pa predstavimo različne oblike implementacije. V praktičnem delu izvedemo prostorsko in časovno analizo uporabe podatkovne strukture trie v njenih tipičnih aplikacijah. Med aplikacijami opišemo še algoritem razpočnega urejanja, katerega osnova je podatkovna struktura trie.
Keywords: podatkovna struktura, trie, predponsko drevo, algoritmi, razpočno urejanje
Published in DKUM: 05.09.2016; Views: 1692; Downloads: 233
.pdf Full text (1,73 MB)

80.
Kvantno računalništvo in kriptografija
Aleš Holobar, 2016, reviewed university, higher education or higher vocational education textbook

Keywords: kvantno računalništvo, kvantna mehanika, kriptografija, kvantno dešifriranje, kvantna omrežja, Turingova arhitektura, algoritmi, kvantni algoritmi, programiranje, kvantne komunikacije, kvantno računanje, učbeniki
Published in DKUM: 12.08.2016; Views: 2621; Downloads: 421
.pdf Full text (5,82 MB)

Search done in 0.28 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica