| | 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 / 14
First pagePrevious page12Next pageLast page
1.
2.
3.
ANALIZA VPLIVA RAZISKOVANJA IN IZKORIŠČANJA NA VEČKRITERIJSKEM PROBLEMU 0/1 NAHRBTNIKA
Barbara Zadobovšek, 2009, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo podaja analizo vpliva raziskovanja in izkoriščanja na večkriterijskem problemu 0/1 nahrbtnika. Najprej predstavimo osnovne pojme iz področij evolucijskih in genetskih algoritmov, večkriterijske optimizacije in večkriterijskega problema 0/1 nahrbtnika. V nadaljevanju opišemo aplikacijo za reševanje večkriterijskega problema 0/1 nahrbtnika in dobljene rezultate testiranja. Nato predstavimo in razložimo metode oziroma postopke, ki smo jih zasnovali za opazovanje vpliva izkoriščanja in raziskovanja na večkriterijskem problemu 0/1 nahrbtnika. Poleg same predstavitve metod, so v delu podani tudi rezultati in zaključki, ki smo jih pridobili z uporabo teh metod. Delo zaključimo s kratkim povzetkom, z analizo pridobljenih ugotovitev ter možnostmi nadaljnjih raziskav.
Keywords: evolucijski algoritmi, genetski algoritmi, večkriterijska optimizacija, večkriterijski problem 0/1 nahrbtnika, raziskovanje in izkoriščanje
Published: 23.06.2009; Views: 1769; Downloads: 82
.pdf Full text (3,65 MB)

4.
Diferencialna evolucija za rekonstrukcijo parametriziranih proceduralnih drevesnih modelov
Aleš Zamuda, 2012, dissertation

Abstract: V tej disertaciji obravnavamo tezo o lastnem razvoju novega evolucijskega algoritma, ki omogoča modeliranje z rekonstrukcijo parametriziranih proceduralnih modelov olesenelih rastlin iz slikovnih projekcij referenčnih modelov. Pokažemo, da je s predlaganim proceduralnim modelom po kodiranju v genotip možno izvesti evolucijski proces iskanja parametriziranih proceduralnih modelov. S postavitvijo ustreznostne funkcije in preslikavo genotipa v fenotip pokažemo, da je algoritem diferencialne evolucije primeren za iterativno rekonstrukcijo izbranega parametriziranega proceduralnega modela. Pokažemu tudi, da je algoritem diferencialne evolucije še posebej primeren za evolucijo izbranega modela, saj je ta fiksne dimenzije in parametre kodiramo v domeno realnih števil, za katero je algoritem diferencialne evolucije posebej učinkovito načrtovan. Potrdimo še, da je algoritem jDE s samoprilagodljivimi krmilnimi parametri za naš optimizacijski postopek ustreznejši od osnovnega algoritma DE brez samoprilagajanja krmilnih parametrov. Dobljeni rezultati potrjujejo, da je predstavljen pristop primeren za modeliranje drevesnih rastlin za računalniško animacijo, s pomočjo evolucije numerično kodiranega proceduralnega modela. S tem ugotovimo, da teza disertacije pritrdilno utemeljuje zastavljene hipoteze. Izsledke, ki smo jih pokazali v tej disertaciji, smo objavili tudi širši znanstveni javnosti.
Keywords: diferencialna evolucija, drevo, proceduralni model, rekonstrukcija strukture, numerično kodiranje, večkriterijska optimizacija, evolucijski algoritmi
Published: 22.05.2012; Views: 2301; Downloads: 363
.pdf Full text (16,47 MB)

5.
Model inteligentnega CAD/CAM sistema za programiranje CNC obdelovalnih strojev
Simon Klančnik, 2012, dissertation

Abstract: Sodobni obdelovalni sistemi so visoko avtomatizirani, zahtevajo veliko fleksibilnost in težijo k popolni avtonomnosti. Ker je programiranje obdelovalnih strojev zelo kompleksen proces, ki ga sestavlja več med seboj odvisnih problemov, ga kljub velikim naporom do danes še ni uspelo avtomatizirati. Pregled raziskav je pokazal, da so do sedaj razviti sistemi zelo ozko omejeni in lahko strokovnjaku služijo le kot pripomoček, pri pripravi postopka obdelave. V disertaciji predlagamo samodejno programiranje CNC-obdelovalnih strojev s pomočjo umetne inteligence. Razvita inteligenca je sposobna, ne le delno, ampak v celoti, reševati kompleksen problem samodejnega programiranja obdelovalnih strojev. Sistem na podlagi CAD-modela izdelka samodejno, brez pomoči strokovnjaka, pripravi NC-program obdelave, in sicer tako, da je obdelava varna, pravilna, časovno učinkovita in hkrati zadosti določenim tehnološkim zahtevam obdelave. Inteligentni CAD/CAM-sistem za svoje delovanje uporablja skupinsko inteligenco, NSGA-II večkriterijsko optimizacijo in usmerjeno nevronsko mrežo, hkrati pa koristi prednosti ter moč informatizacije in tako s porazdeljeno arhitekturo dosega večjo učinkovitost pri celovitem reševanju tako kompleksnega problema. Sistem je sestavljen iz napovedovalnega in evalvacijskega modula. V napovedovalnem modulu umetna inteligenca predlaga rešitve, ki vsebujejo informacije o trajektorijah rezov, izbranih orodjih in predlaganih rezalnih parametrih. Evalvacijski modul, na podlagi razvitih simulacijskih modelov, oceni predlagane rešitve glede na geometrijski, tehnološki in časovni kriterij ter kriterij učinkovitosti obdelave. V okviru raziskave smo razvili diskreten in tudi zvezen simulacijski model, ki ga razviti sistem uporablja pri iskanju optimalne rešitve. Predlagani sistem je v splošnem primeren za različne vrste obdelav, v disertaciji pa se zaradi obsega dela pri testiranjih omejimo zgolj na rezkanje. Rezultati testiranj so potrdili, da je z uporabo metod umetne inteligence mogoče samodejno programirati obdelovalne stroje.
Keywords: skupinska inteligenca, optimizacija z rojem delcev, nevronske mreže, genetski algoritmi, NSGA-II optimizacija, CAD/CAM-sistem, NC-programiranje, API-vmesnik, CNC-obdelovalni stroj, inteligentni obdelovalni sistem, računalniška simulacija, večkriterijska optimizacija
Published: 12.04.2012; Views: 3415; Downloads: 460
.pdf Full text (18,28 MB)

6.
UGLAŠEVANJE ZMOGLJIVOSTI APLIKACIJSKIH STREŽNIKOV JAVA EE Z ALGORITMOM DIFERENCIALNE EVOLUCIJE
Marko Lešnik, 2012, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu predstavimo empirični pristop uglaševanja zmogljivosti aplikacijskih strežnikov (AS) Java EE. Pri tem uporabimo algoritem diferencialne evolucije GDE3 za večkriterijsko optimizacijo izbranih konfiguracijskih parametrov AS po principu črne škatle. V uvodnih poglavjih podamo raziskovalne hipoteze, orišemo proces uglaševanja zmogljivosti, arhitekturo AS Java EE in delovanje algoritma diferencialne evolucije GDE3. Sledi obravnava sorodnih del in podrobna predstavitev predlaganega pristopa, ki ga uporabimo za uglaševanje zmogljivosti AS GlassFish in preizkusne aplikacije Java EE DayTrader. Dosežene rezultate prikažemo tabelarično in grafično ter jih statistično analiziramo, pri tem sproti ovrednotimo zastavljene raziskovalne hipoteze. Na koncu podamo nekatere konceptualne ideje za nadgradnjo predlaganega pristopa, da bi se le-ta bolje vključeval v sodobno industrijsko paradigmo avtonomnega računalništva.
Keywords: proces uglaševanja zmogljivosti, aplikacijski strežniki, Java Enterprise Edition, večkriterijska optimizacija, diferencialna evolucija, empirični pristop, avtonomno računalništvo
Published: 15.11.2012; Views: 1344; Downloads: 68
.pdf Full text (2,61 MB)

7.
Večkriterijsko optimiranje strege pri montaži z evolucijskim pristopom
Primož Gerčar, 2014, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava večkriterijsko optimizacijo strege v prilagodljivem montažnem sistemu z evolucijskim pristopom. Prvi del magistrskega dela vsebuje splošen pregled inteligentnih proizvodnih sistemov, naprednih montažnih sistemov, strege v prilagodljivih montažnih sistemih ter pregled nekaterih pomembnih sodobnih evolucijskih algoritmov. Sledijo opisi večkriterijske optimizacije in različni pristopi za njeno izvedbo. Drugi del naloge zajema praktičen primer optimiranja strege, zasnovo in izdelavo lastnega sistema za večkriterijsko optimiranje razmestitve in strege ter ovrednotenje dobljenih rezultatov v obliki preglednic in diagramov. Optimizacija montažnega procesa je bila izvedena z lastnim sistemom s poljubno določenim tlorisom montažne hale, poljubno umestitvijo montažnih strojev v prostor ter določitvijo karakteristik montažnih strojev in izdelkov za montažo. Sledila je optimizacija po stroškovnem kriteriju z izborom strojev, razvrstitvijo izdelkov med stroje ter optimizacijo strege. Med izvajanjem montažnega procesa po stroškovnem optimizacijskem kriteriju se je zaradi potrebe po pohitritvi procesa izvršil prehod na nov montažni scenarij po časovnem optimizacijskem kriteriju. Dosežena je bila pohitritev montažnega procesa z nekaj višjimi obdelovalnimi stroški in sposobnost prilagajanja optimizacijskega sistema različnim zahtevam. Raziskava je pokazala, da je v nalogi razvit sistem praktično uporaben in sicer za optimizacijo v prilagodljivih proizvodnih sistemih kot so montažni sistemi, obdelovalni sistemi, skladiščni sistemi ali sistemi s serijsko proizvodnjo. Uporabimo ga lahko tudi pri snovanju novega prilagodljivega proizvodnega sistema ali pri razporejanju novih strojev v obdelovalni proces.
Keywords: prilagodljivi obdelovalni sistemi, prilagodljivi montažni sistemi, optimiranje strege, razmeščanje naprav, večkriterijska optimizacija, evolucijsko računanje, genetski algoritmi
Published: 13.05.2014; Views: 1226; Downloads: 85
.pdf Full text (7,08 MB)

8.
Modeliranje in optimizacija CNC obdelav s skupinsko inteligenco
Marko 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: 04.02.2015; Views: 1425; Downloads: 183
.pdf Full text (3,55 MB)

9.
Uporaba algoritmov po vzorih iz narave pri napovedovanju cene delnic in optimizaciji portfelja
Nejc Cvörnjek, 2015, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu smo uporabili algoritme po vzorih iz narave za finančna modeliranja. Najprej smo uporabili umetne nevronske mreže za napovedovanje cene delnice, nato pa še genetske algoritme za optimizacijo portfelja delnic, ki smo jih primerjali s kvadratnim programiranjem. V raziskavi se je izkazalo, da lahko s umetnimi nevronskimi mrežami bolje ocenimo variančno-kovariančno matriko, kot če bi uporabili zgodovinske podatke. Pri reševanju problema optimizacije portfelja delnic se je izkazalo, da lahko z genetski algoritmi dobimo rezultate primerljive s kvadratnim programiranjem, saj rezultati med tehnikama, predvsem pri manjšem porteflju, v glavnem niso statistično značilni.
Keywords: finančni trg, teorija upravljanja portfelja, umetne nevronske mreže, genetski algoritmi, Markowitzev model, optimizacija, večkriterijska optimizacija
Published: 30.03.2015; Views: 1140; Downloads: 172
.pdf Full text (4,12 MB)

10.
Študija samoprilagajanja krmilnih parametrov pri algoritmu DEMOwSA
Aleš Zamuda, Janez Brest, Borko Bošković, Viljem Žumer, 2008, original scientific article

Abstract: V članku predstavljamo študijo samoprilagodljivih krmilnih parametrov algoritma diferencialne evolucije za večkriterijsko optimizacijo, ki ga krmili samoprilagoditveni mehanizem, predstavljen v evolucijskih strategijah. Samoprilagajanje parametrov omogoča danemu evolucijskemu algoritmu učinkovitejše iskanje, saj se algoritem lahko prilagodi optimizacijskemu problemu, ki ga rešuje. Z eksperimentom prikažemo dejanske vrednosti in spreminjanje samoprilagodljivih krmilnih parametrov na znanih testnih funkcijah.
Keywords: evolucijsko računanje, diferencialna evolucija, večkriterijska optimizacija, samoprilagoditev, algoritmi
Published: 10.07.2015; Views: 457; Downloads: 22
URL Link to full text

Search done in 0.2 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica