| | 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 - 10 / 18
First pagePrevious page12Next pageLast page
1.
2.
3-BARVANJE GRAFOV IN OPTIMIZACIJA Z ROJI DELCEV
Aleš Krauser, 2009, undergraduate thesis

Abstract: Optimizacija z roji delcev je relativno nova evolucijska tehnika, ki je bila prvotno razvita za reševanje zveznih problemov. Kasneje so se pojavile različne izvedbe za reševanje diskretnih problemov. Na začetku se seznanimo z osnovno in diskretno optimizacijo z roji delcev. Nato spoznamo parametre, ki nastopajo v optimizaciji z roji delcev. Opišemo problem 3-barvanja grafov, ki smo ga izbrali kot diskretni problem za izvajanje optimizacije z roji delcev. Temu sledi opis znanih tradicionalnih in evolucijskih algoritmov za reševanje problema 3-barvanja grafov. Nato predstavimo dva pristopa reševanja tega diskretnega problema z optimizacijo z roji delcev. Na koncu primerjamo rezultate, ki smo jih dobili z optimizacijo z roji delcev z rezultati, ki so dobljeni z hibridnim samo-prilagodljivim evolucijskim algoritmom.
Keywords: optimizacija z roji delcev, 3-barvanje grafov, hibridno samo-prilagodljivi evolucijski algoritem
Published: 02.10.2009; Views: 2358; Downloads: 140
.pdf Full text (1,37 MB)

3.
OPTIMIZACIJA NAČRTOVANJA ANTEN S POMOČJO ALGORITMA PSO
Franjo Mlakar, 2010, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavimo koncepte evolucijskih algoritmov, osnove delovanja anten in gradnjo ter optimizacijo antenskih polj. Izpostavimo algoritem PSO in preučimo njegove glavne značilnosti. Preučimo zmožnosti algoritma pri načrtovanju antenskih polj in na njegovi osnovi implementiramo orodje za optimizacijo antenskih polj. Osrednji del diplomskega dela zajema algoritem PSO, praktični del pa zajema implementacijo optimizacijskega orodja, ki temelji na algoritmu PSO.
Keywords: evolucijski algoritmi, algoritem PSO, antene, antenska polja, optimizacija antenskih polj
Published: 21.06.2010; Views: 2173; Downloads: 129
.pdf Full text (1,99 MB)

4.
SISTEM ZA AVTOMATSKO SELEKCIJO FILMOV S POMOČJO EVOLUCIJSKEGA PRISTOPA
Dejan Finkšt, 2010, bachelor thesis/paper

Abstract: V diplomskem delu smo predstavili program, ki nam s pomočjo evolucijskega pristopa pomaga poiskati film, ki si ga glede na podane parametre želimo ogledati. Pred izbiro podamo v program omejitve, ki jim mora izbrani film zadostovati. Opisali smo vse funkcionalnosti programa, ki smo jih razvili s pomočjo orodij za razvijanje programske opreme. Na kratko smo predstavili zgradbo podatkovne baze videoteka, ki vsebuje podatke o filmih in uporabnikih. Kot rezultat smo podali opis primera uporabe programa ter prikaz rezultatov funkcionalnosti programa, ki smo jih razvili.
Keywords: Evolucijski algoritem, genetski algoritem, fitnes funkcija, predlaganje filmov, videoteka, spletna videoteka
Published: 06.12.2010; Views: 1606; Downloads: 116
.pdf Full text (1,86 MB)

5.
OPTIMIZACIJA MEDATOMSKEGA POTENCIALA LENNARD-JONES S PARALELNO DIFERENCIALNO EVOLUCIJO
Aleš Čep, 2011, bachelor thesis/paper

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo optimizacijski algoritem, ki rešuje problem potenciala Lennard-Jones iz področja bioinformatike. Za računanje uporabimo tehnologijo CUDA, ki poveča hitrost računanja, saj izkorišča paralelizacijsko zmogljivost grafičnih procesnih enot. Izbrali smo evolucijski algoritem jDE, ki se je v preteklosti izkazal za zelo uspešnega. Diplomska naloga najprej obravnava sorodna dela iz področja računanja potenciala Lennard-Jones ter področja evolucijskih algoritmov na grafičnih procesnih enotah. Sledi opis potenciala Lennard-Jones in arhitekture CUDA. Na koncu je predstavljena še naša implementacija algoritma in dobljeni rezultati. Naše rezultate smo primerjali z rezultati dveh programov, ki se v celoti izvajata na centralno procesni enoti.
Keywords: diferencialna evolucija, potencial Lennard-Jones, CUDA, bioinformatika, paralelno izvajanje, evolucijski algoritem, jDE, evolucijsko računanje, grafična procesna enota
Published: 16.09.2011; Views: 2423; Downloads: 219
.pdf Full text (1,89 MB)

6.
UGLAŠEVANJE PARAMETROV PRI STATISTIČNEM STROJNEM PREVAJANJU
Jani Dugonik, 2013, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu se bomo osredotočili na uglaševanje sistema za strojno prevajanje. V okviru tega bomo vzpostavili sistem za strojno prevajanje, ki temelji na statističnih modelih. Omejili se bomo na prevajanje iz slovenščine v angleščino. Rezultate bomo ocenili z metriko BLEU. Pričakujemo, da bo naš pristop primerljiv z ostalimi metodami.
Keywords: strojno prevajanje, statistično strojno prevajanje, jezikovni model, evolucijski algoritem, uteži, uglaševanje, optimizacija
Published: 11.07.2013; Views: 1434; Downloads: 137
.pdf Full text (1,28 MB)

7.
METODE NEVROEVOLUCIJE
Sašo Mađarić, 2013, master's thesis

Abstract: Pri klasičnem razvoju nevronskih mrež za uporabo na različnih področjih umetne inteligence se pogosto srečujemo s problemom določanja optimalne topologije nevronske mreže, ki ima velik vpliv na njeno kvaliteto. V tem magistrskem delu smo se ukvarjali s problemom avtomatiziranega razvoja topologije nevronske mreže in njenega učenja z nevroevolucijskimi metodami. Področje, ki se ukvarja z razvojem nevronskih mrež s pomočjo evolucijskega algoritma, je nevroevolucija. Preučili in implementirali smo nevroevolucijske metode NEAT, HyperNEAT in ES-HyperNEAT. Uspešnost metod smo preizkusili na eksperimentu z agenti. Agent se nahaja v okolju in poskuša pobrati čim več kosov hrane ter se izogniti sovražnikom oziroma zidovom. Nevroevolucijske metode smo primerjali z metodo Q-učenje, ki za učenje nevronske mreže uporablja klasično metodo vzvratnega prenosa napake. Primerjali smo doseženo oceno in časovno zahtevnost. Rezultati so pokazali, da je najuspešnejša metoda HyperNEAT, sledita pa ji ES-HyperNEAT in NEAT. Metoda Q-učenje se je izkazala za najmanj uspešno, saj je glede na nevroevolucijske metode v podrejenem položaju tako po doseženi kriterijski oceni kot tudi po časovni zahtevnosti.
Keywords: umetna inteligenca, nevroevolucija, evolucijski algoritem, nevronske mreže, razvoj nevronskih mrež, NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT
Published: 11.09.2013; Views: 1401; Downloads: 148
.pdf Full text (5,83 MB)

8.
Uporaba evolucijskih algoritmov za preverjanje znanja iz matematike
Boštjan Gornik, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj igre Matematični trening, tj. igra za učenje in utrjevanje osnovnih računskih operacij: seštevanje, odštevanje, množenje in deljenje. Jedro igre predstavlja evolucijski algoritem, ki omogoča dinamično ustvarjanje matematičnih računov na podlagi predhodnega znanja igralca. Pridobivanje znanja poteka s pomočjo analize drevesne podatkovne strukture aritmetičnih operatorjev. Igra ne vključuje starostne omejitve in je namenjena osebam z različnim predznanjem. Razvita je s pomočjo odprtokodne, visokozmogljive programske knjižnice libgdx, ki je napisana v programskem jeziku Java in omogoča medplatformski razvoj. Igra je tako dosegljiva za namizne, mobilne in spletne platforme, v kar šestih različnih jezikih.
Keywords: igra, matematika, aritmetični operatorji, evolucijski algoritem, libgdx
Published: 18.09.2013; Views: 1374; Downloads: 78
.pdf Full text (16,77 MB)

9.
UPORABA EVOLUCIJSKIH ALGORITMOV ZA POSTAVITEV STOLPOV V RAČUNALNIŠKI IGRI OBRANI OZEMLJE
Tilen Hosnar, 2013, undergraduate thesis

Abstract: Glavna naloga igralca pri računalniški igri Obrani ozemlje je poiskati dobro postavitev, ki bo uničila vse ali večino napadalnih enot. Za iskanje dobre postavitve lahko posegamo po raznih algoritmih, ki igranje olajšajo in naredijo igro še bolj zanimivo. Med te algoritme spadajo tudi evolucijski algoritmi, ki so se v preteklosti izkazali za zelo uspešne na področju reševanja zapletenih optimizacijskih problemov. Cilj diplomske naloge je izvesti evolucijski algoritem, ki bo optimiziral postavitve stolpov pri igri Obrani ozemlje, sočasno pa implementirati inteligentnega pomočnika, ki bo igralcu s pomočjo algoritma prikazoval namige za dobre postavitve stolpov.
Keywords: evolucijski algoritem, računalniška igra, optimizacija, Obrani ozemlje, postavitve stolpov
Published: 19.09.2013; Views: 1146; Downloads: 82
.pdf Full text (2,59 MB)

10.
GENETSKI ALGORITEM ZA PROBLEM NAVIGACIJE V PROSTORU
Marko Jelenko, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Namen diplomskega dela je preučiti delovanje genetskega algoritma nad problemom navigacije v prostoru. Algoritem smo implementirali v razvojnem okolju Microsoft Visual Studio s programskim jezikom C#. Omogočili smo izbiro različnih krmilnih parametrov ter operatorjev, s katerimi smo poizkušali poiskati čim optimalnejšo pot v najkrajšem možnem času. Prav tako smo omogočili rekonstrukcijo izvajanja algoritma, ki nam je pomagal pri iskanju napak v implementaciji. Diplomsko delo opisuje splošni genetski algoritem ter predstavi problem navigacije v prostoru. V nadaljevanju je opisana in predstavljena implementacija algoritma ter dobljeni rezultati.
Keywords: navigacija, genetski algoritem, evolucijski algoritem
Published: 21.11.2014; Views: 1427; Downloads: 139
.pdf Full text (1,79 MB)

Search done in 0.25 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica