1. Preživetje v sencah: Primerjava igralnih algoritmov v zvrsti preživetvenih grozljivk : diplomsko deloSara Dugi, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo raziskovali vpliv iskalnih algoritmov na igralno izkušnjo v preživetvenih grozljivkah. Analizirali smo algoritme A* iskanje, dvosmerno iskanje, iskanje v širino, pohlepni algoritem in Dijkstrov algoritem. Raziskava je pokazala, da izbira algoritma močno vpliva na dinamiko igre in občutek napetosti. A* in pohlepni algoritem povečujeta hitrost in dinamičnost, medtem ko iskanje v širino in Dijkstrov algoritem zagotavljata stabilnost. Dvosmerni algoritem pa uravnoteži hitrost in natančnost sledenja. Prilagoditev algoritmov glede ne cilje igre lahko bistveno izboljša igralčevo izkušnjo.
Keywords: Preživetvene grozljivke, iskalni algoritmi, umetna inteligenca, igralna izkušnja, dinamika igre
Published in DKUM: 14.10.2024; Views: 0; Downloads: 8
 Full text (12,33 MB) |
2. Šahovski program UmkoBorko Bošković, Janez Brest, 2011, original scientific article Keywords: šahovski program, bitna predstavitev deske, ocenitvena funkcija, iskalni algoritmi, generator potez, transpozicijska tabela, baze končnic, otvoritvena knjižnica
Published in DKUM: 10.07.2015; Views: 1981; Downloads: 49
 Link to full text |
3. STRATEGIJE ISKANJA V SEZNAMIH BESED KOT PRIPOMOČEK PRI REŠEVANJU KRIŽANKRok Ivartnik, 2015, undergraduate thesis Abstract: Križanke predstavljajo dober vir zabave, nas spodbujajo k razmišljanju in bogatijo naše znanje. Nemalokrat se zgodi, da pri reševanju križanke naletimo na vprašanje, na katerega ne znamo odgovoriti, ali pa imamo že nekaj črk, a ne najdemo prave rešitve. Klasični slovarji v primerih, ko ne iščemo besed po začetnih črkah, niso v pomoč. V diplomski nalogi smo v programskem jeziku Java razvili pripomoček, s katerim si bodo ljubitelji križank pri težavnih besedah lahko pomagali. Programski pripomoček za izbrani niz besed, v katerem so znane le določene črke, poišče vse besede v seznamu, ki ustrezajo danemu nizu.
Keywords: križanke, leksikon, Java, sortirni algoritmi, iskalni algoritmi
Published in DKUM: 27.05.2015; Views: 2695; Downloads: 206
Full text (1,55 MB) |
4. AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTUROGregor Donaj, 2015, doctoral dissertation Abstract: V nalogi smo se posvetili jezikovnemu modeliranju za avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem besed. Pri takšnem razpoznavanju je še vedno velika težava pravilnost razpoznavanja izgovorjenih besed. Ta je še posebej izrazita pri morfološko kompleksnejših jezikih, kot je slovenščina. Za delovanje sistema razpoznavanja tekočega govora potrebujemo jezikovne modele. Da lahko zgradimo primeren jezikovni model, potrebujemo ustrezno velike učne množice podatkov, ki morajo pri morfološko kompleksnejših jezikih biti še večje. Sodobni razpoznavalniki govora za slovenščino delajo več napak kot razpoznavalniki za druge jezike. Pogost problem so napačno razpoznane končnice besed. To kaže, da je smiselno razmišljati o vključevanju oblikoskladenjskih informacij v jezikovno modeliranje, če hočemo zmanjšati število napak. V doktorski nalogi predstavljamo zasnovo sistema, ki ob običajnih n-gramskih besednih jezikovnih modelih uporablja tudi modele, ki vključujejo informacije o besedni vrsti in slovničnih kategorijah prepoznanih besed. Imenujemo jih morfološki modeli. Razvili smo algoritem, ki na osnovi rezultatov perpleksnosti na razvojni množici določa najprimernejšo strukturo takšnih modelov glede na besedne vrste konteksta besede, ki jo ocenjujemo. Pravimo, da imajo modeli kontekstno odvisno strukturo. Implementirali smo jih kot faktorizirane jezikovne modele. V teh modelih se soočamo z veliko množico različnih možnih kontekstov besede in za vsak kontekst gradimo strukturo modelov ločeno. Pri tem lahko uporabimo le majhen del učne množice. Zato prihaja tudi tukaj do pomanjkanja učnih podatkov, kljub temu da imamo manjše zahteve po velikosti učne množice. Zato smo razvili pristope združevanja različnih kontekstov. Zaradi velikega števila možnih kontekstov in veliko različnih možnosti struktur modelov smo razvili tudi pristope za omejeno iskanje možnih struktur modelov na podlagi postopne gradnje njihovih struktur in sprotnega ocenjevanja. Sistem razpoznavanja je zasnovan v obliki dvoprehodnega algoritma, kjer v drugem prehodu uporabljamo v okviru doktorske disertacije razvite modele. Razvili smo tudi postopek za hitro optimizacijo uteži modelov in postopek dinamičnega uteževanja glede na kontekst besede. Uspešnost razpoznavanja z razvitimi modeli in brez njih smo testirali na slovenski govorni bazi Broadcast News.
Keywords: avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem, jezikovno modeliranje, faktorizirani jezikovni modeli, perpleksnost, oblikoskladenjske oznake, dvoprehodni iskalni algoritmi
Published in DKUM: 18.05.2015; Views: 2286; Downloads: 188
Full text (3,68 MB) |
5. Modeliranje in optimizacija CNC obdelav s skupinsko inteligencoMarko Hrelja, 2015, doctoral dissertation Abstract: Izboljševanje obstoječe proizvodnje in obdelovalnih sistemov zahteva nenehno posodabljanje in integracijo najnovejših tehnologij v proizvodne sisteme. Proizvodnih spremenljivk je čedalje več, s tem pa se povečuje množica podatkov, ki jo moramo obdelati, tu pa velikokrat klasične analitične metode optimizacije odpovedo. Zaradi tega smo prisiljeni bolje izkoristiti razpoložljive proizvodne vire, zato pa moramo poseči po naprednejših pristopih reševanja problemov. Za reševanje zahtevnih problemov čedalje pogosteje uporabljajo različna področja umetne inteligence, še zlasti strojnega učenja. Pregled do sedaj opravljenih raziskav je pokazal, da so obstoječi razviti sistemi precej ozko usmerjeni.
V disertaciji predlagamo popolnoma nov pristop k modeliranju CNC-obdelav s pomočjo novega gravitacijskega iskalnega algoritma (GSA), ki spada med metode skupinske inteligence. Razviti inteligentni sistem deluje na osnovi osnovnih Newtonovih fizikalnih zakonov oziroma na osnovi interakcij med masnimi telesi v prostoru. Za primerjavo in potrditev ustreznosti rezultatov doktorske disertacije smo uporabili tudi metodo modeliranja z rojem delcev (PSO). Primerjava je pokazala, da je GSA algoritem primeren za modeliranje obdelav z odrezovanjem, saj so odstopanja od eksperimentalnih podatkov v sprejemljivih mejah. Dobljeni modeli so dobro opisali postopek odrezovanja materiala s struženjem, ki smo ga uporabili kot postopek odrezovanja. Posebej velja omeniti, da je GSA algoritem v najslabšem primeru vsaj dvakrat hitrejši od enakovrednega PSO algoritma. Dobljen model CNC-obdelave smo nato uporabili za večkriterijsko optimiranje obdelovalnih parametrov: optimalne hrapavosti obdelane površine, rezalnih sil in časovne obstojnosti orodja. Vsaka izmed omenjenih odvisnih spremenljivk prispeva k optimalnemu delovanju CNC-obdelovalnega stroja, kar znižuje stroške proizvodnje. Večkriterijsko optimiranje smo izvedli s pomočjo NSGA-II algoritma. Za optimiranje smo morali določiti tudi omejitve. Te smo določili s pomočjo teoretičnih izračunov in jih preverili s pomočjo eksperimentalnih podatkov. Zaradi obsega dela smo se omejili na struženje, hkrati pa so v delu predstavljene osnove prilagoditev za uporabo metod na ostalih obdelovalnih strojih, saj je predlagan pristop univerzalen.
Keywords: inteligentni obdelovalni sistem, CNC-obdelovalni stroj, odrezovanje, struženje, skupinska inteligenca, optimizacija z rojem delcev, gravitacijski iskalni algoritem, genetski algoritmi, večkriterijska optimizacija, NSGA-II algoritem
Published in DKUM: 04.02.2015; Views: 3328; Downloads: 402
Full text (3,55 MB) |
6. IMPLEMENTACIJA SISTEMA ZA SHRANJEVANJE Z UPORABO OGRODJA APACHE LUCENEVid Visočnik, 2014, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo se nanaša na področje informacijskega shranjevanja podatkov v alternativnih, dokumentnih oblikah, ki prinašajo sveženj novosti na področjih obdelave, iskanja in procesiranja le-teh. V samem delu predstavljamo infrastrukturo, ki jo tak sistem potrebuje za učinkovito delovanje, razvoj na podlagi teh infrastruktur in metodologije ter pristope, ki jih je potrebno upoštevati za njihov poln izkoristek. Na podlagi tega smo razvili svoj avtonomni informacijski sistem, ki zajema podatke iz drugih partnerskih sistemov, in jih pretvori v ustrezno obliko za dokumentno orientirano shranjevanje. Osredotočili smo se tudi na pregled implementacije iskanja in predstavili nove učinkovite algoritme, ki omogočajo, da je ta proces hitrejši, enostavnejši in učinkovitejši. Dobljeni rezultati nakazujejo na vedno večjo uporabo takšnih sistemov, ki predstavljajo alternativo trenutnim rešitvam na tržišču in nakazujejo smernice razvoja sistemov, namenjenih shranjevanju podatkov.
Keywords: dokumentno orientirani sistemi, iskalni algoritmi, organizacija podatkov
Published in DKUM: 18.12.2014; Views: 1565; Downloads: 160
Full text (1,65 MB) |
7. ISKANJE IN VIZUALIZACIJA POTI NA MORJUJan Bezget, 2010, bachelor thesis/paper Abstract: V diplomskem delu smo predstavili uporabo algoritmov za iskanje poti na morju, ki so uporabni na prosto dostopnih strežnikih z geografskimi podatki, kot so zemljevidi Google Maps. Podan zemljevid smo najprej pretvorili s postopkom pred-obdelave. Nato smo ga uporabili v iskalnem algoritmu, ki z abstrakcijo omogoča hitro iskanje v večjih iskalnih prostorih. Iskanje poti smo razširili na problem trgovskega potnika, katerega rešujemo z genetskim algoritmom. Za prikaz poti smo uporabili Google Maps in Google Web Toolkit.
Keywords: iskalni algoritmi, optimizacija, trgovski potnik, Google Web Toolkit
Published in DKUM: 05.01.2011; Views: 3134; Downloads: 287
Full text (10,80 MB) |
