| | 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 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Prilagodljivi algoritem diferencialne evolucije z arhivom uspešnosti in linearnim zmanjševanjem populacije : diplomsko delo
Aleš Gartner, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V sklopu diplomskega dela predstavljamo delovanje prilagodljivega algoritma diferencialne evolucije z arhivom uspešnosti in linearnim zmanjševanjem populacije ter ga implementiramo v programskem jeziku Python. S statistično primerjavo rezultatov implementacije na testnih funkcijah smo pokazali, da smo algoritem uspešno implementirali. Algoritem smo vključili v Python knjižnico NiaPy ter primerjali njegovo učinkovitost z drugimi algoritmi diferencialne evolucije, implementiranimi v NiaPy. Z analizo rezultatov smo pokazali, da je naš implementirani algoritem resnično eden izmed najučinkovitejših verzij algoritma diferencialne evolucije.
Keywords: optimizacija, algoritmi po vzoru iz narave, diferencialna evolucija, NiaPy
Published in DKUM: 24.10.2022; Views: 301; Downloads: 24
.pdf Full text (1008,89 KB)

2.
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)

Search done in 0.08 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica