| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 3 / 3
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
RAZVOJ KONCEPTOV DINAMIČNEGA METAPROGRAMIRANJA V STATIČNO TIPIZIRANEM OBJEKTNO USMERJENEM PROGRAMSKEM JEZIKU
Sašo Greiner, 2009, doktorska disertacija

Opis: V delu predstavljamo načrtovanje in implementacijo metaprogramskih konceptov čistega objektno usmerjenega programskega jezika. Jezik, ki je nadgradnja obstoječega jezika Z0, imenujemo Zero. Temeljna ideja jezika je združitev konceptov dinamičnega metaprogramiranja s statičnim oz. hibridnim sistemom tipov. Metaprogramski model jezika temelji na behavioralni in strukturalni refleksiji, ki omogočata spremembe obnašanja in strukture programov v času izvajanja. Metafunkcionalnost je realizirana v metarazredih, ki dopolnjujejo obstoječo razredno hierarhijo. Čisti objektni model je razširjen na metode, s čimer so omogočene anonimne metode in metode višjega reda. V okviru statičnega sistema tipov vpeljemo metodne tipe, ki omogočajo tipiziranje metod v času prevajanja in ohranjanje varnosti tipov v času izvajanja.
Ključne besede: programski jeziki, behavioralna refleksija, strukturalna refleksija, metaprogramiranje, statično tipiziranje
Objavljeno: 07.04.2009; Ogledov: 1922; Prenosov: 124
.pdf Celotno besedilo (796,42 KB)

3.
Performance comparison of self-adaptive and adaptive differential evolution algorithms
Janez Brest, Borko Bošković, Sašo Greiner, Viljem Žumer, Mirjam Sepesy Maučec, 2007, izvirni znanstveni članek

Opis: Differential evolution (DE) has been shown to be a simple, yet powerful, evolutionary algorithm for global optimization. for many real problems. Adaptation, especially self-adaptation, has been found to be highly beneficial for adjusting control parameters, especially when done without any user interaction. This paper presents differential evolution algorithms, whichuse different adaptive or self-adaptive mechanisms applied to the control parameters. Detailed performance comparisons of these algorithms on the benchmark functions are outlined.
Ključne besede: differential evolution, control parameter, fitness function, optimization, self-adaption
Objavljeno: 01.06.2012; Ogledov: 1214; Prenosov: 47
URL Povezava na celotno besedilo

Iskanje izvedeno v 0.12 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici