| | 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 - 10 / 36
Na začetekNa prejšnjo stran1234Na naslednjo stranNa konec
1.
Načrtovanje in implementacija optimizacijskega algoritma rojev delcev za lokalizacijo mobilnega robota pepper : magistrsko delo
Erik Rot Weiss, 2023, magistrsko delo

Opis: V tem magistrskem delu se raziskuje načrtovanje in implementacija optimizacijskega algoritma rojev delcev za lokalizacijo mobilnega robota Pepper. Osredotočamo se na interpretacijo senzorskih meritev z uporabo algoritma rojev delcev in njegovo primerjavo z genetski algoritmom. Preizkušamo algoritem v izven omrežnem okolju lokalizacije, kjer so podatki, ki so obravnavani, prave meritve LiDAR v znanih točkah v prostoru. Delo se konča z implementacijo algoritma na robota za sočasno lokalizacijo med obratovanjem robota.
Ključne besede: lokalizacija, mobilni robot Pepper, algoritem rojev delcev, genetski algoritem, LiDAR meritve
Objavljeno v DKUM: 06.09.2023; Ogledov: 394; Prenosov: 29
.pdf Celotno besedilo (3,12 MB)

2.
Optimizacija parametrov regulatorja z genetskim algoritmom : magistrsko delo
Kristijan Medved, 2022, magistrsko delo

Opis: V procesu izdelave magistrskega dela smo sprogramirali zvezni genetski algoritem, ki smo ga uporabili za optimizacijo parametrov PID regulatorja. Za preizkus delovanja algoritma smo replicirali industrijski proces regulacije izhodnega tlaka dveh zaporedno vezanih tlačnih posod in nelinearnega člena. V ta namen smo izdelali sistem vodenja s programom TIA Portal, za oddaljen dostop do procesa pa smo uporabili program KEPServerEX. Procesne odzive smo zajeli pred in po optimizaciji ter ugotovili, da je s predstavljenim optimizacijskim algoritmom mogoče optimizirati parametre PID regulatorja, ne da bi prekinili delovanje procesa.
Ključne besede: genetski algoritem, optimizacija, digitalni dvojček, PID regulator
Objavljeno v DKUM: 08.07.2022; Ogledov: 950; Prenosov: 168
.pdf Celotno besedilo (3,33 MB)

3.
Metoda inverzne kinematike s pomočjo genetskega algoritma : magistrsko delo
Matjaž Petek, 2021, magistrsko delo

Opis: Zaključno delo predstavlja dva nova algoritma za reševanje inverzne kinematike mehanizma robotske roke, ki delujeta na podlagi genetskega algoritma. Algoritma sta razvita in delujoča za splošno robotsko roko, ki je grajena iz sklepov in ročic. Glavna motivacija dela je sicer usmerjena v optimizacijo algoritmov za uporabo pri humanoidnih robotskih mehanizmih. Le-ti bi lahko z uporabo algoritmov posnemali človeško nebesedno komunikacijo, tj. kretnje rok, premikanje telesa itd. Algoritem za izračun inverznega kinematičnega modela na podlagi genetskega algoritma s poznavanjem Denevit-Hartenbergovih matrik (IKM-GA-DH) omogoča zanesljivo reševanje inverzne kinematike tudi za redundantne robotske roke, vendar pa za to potrebuje direktni kinematični model za vsak opazovani sklep. Algoritem za izračun inverznega kinematičnega modela na podlagi genetskega algoritma s poznavanjem direktnega kinematičnega modela (IKM-GA-DKM) pa za reševanje inverzne kinematike potrebuje le direktni kinematični model vrha opazovanega mehanizma, vendar pa rezultati pokažejo, da zato ni sposoben reševati redundantnih mehanizmov, ki imajo več redundantnih prostostnih stopenj, enako natančno kot jih lahko algoritem IKM-GA-DH.
Ključne besede: Inverzna kinematika, Redundantna robotska roka, Genetski algoritem
Objavljeno v DKUM: 24.12.2021; Ogledov: 855; Prenosov: 92
.pdf Celotno besedilo (6,25 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

4.
Implementacija inteligentnega agenta za igro lažnivec na osnovi statističnega modela : diplomsko delo
David Mikek, 2021, diplomsko delo

Opis: Lažnivec je popularna igra s kartami za dva igralca, ki si med seboj razdelita karte in jih izmenično odlagata na kup. Pri sprejemanju svojih odločitev se odločata glede na število kart v rokah in na kupu ter glede na predvidevanje nasprotnikovih potez. V tem diplomskem delu smo predstavili lastno implementacijo igre, ki vključuje več vrst računalniških agentov, definiranih na osnovi statističnih modelov. Poleg tradicionalnih hevristik igranja smo za njihovo definicijo uporabili tudi genetski algoritem, kjer se uspešnost igranja agentov preverja s turnirjem. Slednjega smo izvedli po principu, da vsak igra z vsakim, in z igranjem agentov proti človeškemu nasprotniku. Rezultati igre med agenti so pokazali, da za igro lažnivec ne obstaja splošno najuspešnejša strategija, ki bi zagotavljala zmago v večini primerov. Rezultati igre proti človeškemu igralcu pa so razkrili ključno slabost statistično podprtih modelov, ki se niso zmožni prilagoditi spremembam v nasprotnikovi strategiji.
Ključne besede: lažnivec, igra s kartami, genetski algoritem, umetna inteligenca, računalniški agenti
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 847; Prenosov: 51
.pdf Celotno besedilo (1,64 MB)

5.
6.
Nevroevolucijski algoritem NEAT na grafičnih karticah : magistrsko delo
Blaž Sitar, 2019, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi naslavljamo problem implementacije algoritma NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) za delovanje na grafičnih karticah. Algoritem NEAT je genetski algoritem za učenje razvijajočih nevronskih mrež. Izhaja iz področja nevroevolucije, ki v umetni inteligenci uporablja genetske algoritme za generiranje in učenje nevronskih mrež. Algoritem za svoje delovanje porabi veliko strojnih in časovnih virov, zato je implementacija na grafičnih karticah smiselna. Implementacijo smo izvedli v arhitekturi CUDA, ki jo podpirajo grafične kartice podjetja NVIDIA. Hitrost in uspešnost algoritma smo izmerili na petih različnih grafičnih karticah in jo primerjali s hitrostjo in uspešnostjo originalnega algoritma. Ugotovili smo, da je naša implementacija algoritma zadovoljiva, saj je hitrejša in prav toliko uspešna kot originalna implementacija algoritma NEAT.
Ključne besede: nevroevolucija, NEAT, nevronska mreža, genetski algoritem, CUDA
Objavljeno v DKUM: 21.11.2019; Ogledov: 1385; Prenosov: 136
.pdf Celotno besedilo (1,53 MB)

7.
Uporaba podatkov iz nosljivih naprav za optimizacijo izvedbe opravil : zaključno delo
Mitja Sanković, 2019, diplomsko delo

Opis: In the thesis, we showed the development of a mobile application for mobile devices that use the Android operating system. We explained the shortest route problem explained some of the various implementations and their differences. We presented the use of the GPS module for retrieving the users location and its implementation in the shortest route algorithm of choice. The application also demonstrates the communication between the device and a server for registering users and saving of the created tasks. For the implementation of the application we used Java for Android while the server side was implemented using the Django Framework which is written in Python.
Ključne besede: Android, genetski algoritem, mobilne naprave, opravila, najkrajša pot
Objavljeno v DKUM: 20.08.2019; Ogledov: 1153; Prenosov: 117
.pdf Celotno besedilo (1,62 MB)

8.
Uporaba tehnik algoritemskega načrtovanja in informacijskega modeliranja gradbenih objektov (BIM) pri izdelavi variant občinskega podrobnega prostorskega načrta (OPPN)
Tamara Arcet, 2018, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu je obravnavana izdelava dveh različnih variant razporeditve gradbenih parcel po treh različnih postopkih na območju, kjer je predviden občinski podrobni prostorski načrt - OPPN. Predstavljena je definicija OPPN-ja, lastnosti in pomen BIM-modeliranja s primeri uporabe v praksi, zgodovina razvoja in pomen algoritemskega načrtovanja, ter razlaga genetskega algoritma. V praktičnem delu so opisani postopki izdelave variant po treh pristopih, ki so klasičen CAD-pristop, BIM-pristop ter združitev algoritemskega načrtovanja z BIM-modelom. Izmed vseh treh pristopov nas je zanimalo kateri je najboljši s časovnega vidika izdelave variant, koliko informacij je možno vnesti v model in kateri pristop ponuja najbolj kvaliteten končni izdelek. Ugotovili smo, da algoritemsko načrtovanje omogoča najhitrejšo izdelavo variant, vendar pa je njegova uporaba ekonomična le ob izdelavi velikega števila variant, ob uporabi obstoječega algoritma ali ob reševanju zahtevnejšega problema. Vnos informacij je bil možen le v drugem in tretjem pristopu, kjer smo izdelali interaktiven BIM-model. Kvalitete končnih rešitev so bile zelo podobne, vendar algoritem omogoča najboljšo optimizacijo.
Ključne besede: algoritemsko načrtovanje, informacijsko modeliranje gradbenih objektov (BIM), parametričnost, genetski algoritem
Objavljeno v DKUM: 28.09.2018; Ogledov: 1340; Prenosov: 113
.pdf Celotno besedilo (3,43 MB)

9.
Optimizacija slikovnih operatorjev za segmentacijo mikroskopskih slik
Tomaž Avberšek, 2018, magistrsko delo

Opis: Delo obravnava obdelavo mikroskopskih slik celic oz. tkiv na podlagi večstopenjske digitalne obdelave slik. Namen je bila optimizacija morfoloških operatorjev za segmentacijo mikroskopskih slik. V delu sta uporabljena Bayesova segmentacija in genetski algoritem pri iskanju dobrega kromosoma za optimiziranje rezultatov slikovne segmentacije. Pri učenju in testiranju smo uporabili slike modro in rjavo obarvanih celic z merilno skalo 50 μm. Učno množico je sestavljalo sedem, testno pa enajst slik velikosti 2088 x 1550 pikslov. Natančnost segmentacije je bila boljša pri rjavih pikslih in je v povprečju dosegla 76 odstotkov pri metriki pravilno pozitivno zaznanih pikslov. Z 51 odstotki pri isti metriki se je segmentacija modrega razreda odrezala precej slabše.
Ključne besede: genetski algoritem, segmentacija, celice, optimizacija, Bayes
Objavljeno v DKUM: 24.08.2018; Ogledov: 1728; Prenosov: 124
.pdf Celotno besedilo (3,38 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

10.
Zasnova in optimizacija hidravličnega pogona mehanizma Kaplanovega gonilnika
Rok Štancer, 2018, magistrsko delo

Opis: Magistrsko delo obravnava zasnovo in optimizacijo hidravličnega pogona mehanizma Kaplanovega gonilnika. Na začetku magistrskega dela so na kratko predstavljene različne vodne turbine in njihove značilnosti. Podrobno je predstavljeno delovanje Kaplanovega gonilnika in delovanje vseh sil, ki bistveno vplivajo na izračun velikosti hidravličnega pogona. Opisano je delovanje genetskega algoritma, s katerim je potekala optimizacija mehanizma in hidravličnega pogona. Preračun in optimizacija obstoječega gonilnika je bila izvedena v programu Matlab. Optimizacija z vidika iskanja oblike mehanizma znotraj podanih omejitev, pri katerem za odpiranje in zapiranje gonilnih lopat porabimo najmanj dela, je bila uspešna. S tem pa je bila preverjena tudi kakovost rešitve obstoječega gonilnika.
Ključne besede: Kaplanov gonilnik, ročični mehanizem, hidravlični pogon, optimizacija, genetski algoritem
Objavljeno v DKUM: 05.03.2018; Ogledov: 1475; Prenosov: 48
.pdf Celotno besedilo (7,11 MB)

Iskanje izvedeno v 3.71 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici