1. Primerjava pristopov gručenja z algoritmi po vzoru iz naraveDavid Mikek, 2024, magistrsko delo Opis: V tem delu smo se lotili gručenja s petimi različnimi algoritmi po vzoru iz narave. V ta namen smo razvili štiri različne pristope za njihovo uporabo pri reševanju problema gručenja. Njihovo učinkovitost smo preverili z eksperimentom nad šestimi različnimi podatkovnimi seti in na koncu izvedli primerjavo. Ugotovili smo, da lahko algoritmi po vzoru iz narave učinkovito rešujejo problem gručenja, vendar na rezultate in čas izvajanja močno vpliva izbira pristopa in algoritma.
Ključne besede: gručenje, algoritmi po vzoru iz narave
Objavljeno v DKUM: 19.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 14
 Celotno besedilo (5,16 MB) |
2. Implementacija algoritma klonske selekcije v Pythonu : diplomsko deloAndraž Peršon, 2024, diplomsko delo Opis: Namen diplomskega dela je implementirati algoritem, ki pri reševanju problemov uporablja vzore iz narave, podrobneje algoritem klonske selekcije. Celotna raziskava je bila izvedena na podlagi proučevanja spletnih virov. Omenjena sta programski jezik Python in knjižnica NiaPy, ki vključuje številne algoritme po vzorih iz narave. Predstavljene so rešitve, podobne algoritmu klonske selekcije, ki že obstajajo. Razložena sta algoritem klonske selekcije in njegova implementacija v programskem jeziku Python. Podrobno so predstavljeni rezultati in testiranje algoritma klonske selekcije ter integracija omenjenega algoritma v knjižnico NiaPy.
Ključne besede: algoritmi po vzoru iz narave, optimizacijski algoritem klonske selekcije, knjižnica NiaPy, Python
Objavljeno v DKUM: 01.03.2024; Ogledov: 511; Prenosov: 85
Celotno besedilo (1,05 MB) |
3. |
4. Reševanje problema usmerjanja vozil s pomočjo evolucijskih algoritmov : diplomsko deloMatic Pintarič, 2019, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu rešujemo problem optimizacije, s katerim se na dnevni ravni srečuje vedno več logističnih podjetij in ostalih prevoznikov. Ustrezna rešitev problema usmerjanja vozil pomeni za podjetje precejšen prihranek na gorivu in s tem znižanje vsakodnevnih stroškov. Reševanje problema smo izvedli s pomočjo naravno-navdihnjenih algoritmov, ki v svojem delovanju opisujejo principe biološke evolucije. Za izvedbo eksperimenta smo razvili sistem, ki omogoča aplikacijo poljubnega evolucijskega algoritma na problem usmerjanja vozil. Eksperiment sestoji iz testiranja uporabe petih evolucijskih tehnik na petih primerih problema. Analiza rezultatov je sestavljena iz pregleda različnih nastavitev, uporabljenih za reševanje in opisa pridobljenih rezultatov, ločenega na primerjavo pridobljenih fitnes vrednosti in časov reševanja algoritmov.
Ključne besede: usmerjanje vozil, evolucijski algoritmi, genetski algoritmi, algoritmi po vzoru iz narave, optimizacija
Objavljeno v DKUM: 11.11.2019; Ogledov: 1606; Prenosov: 137
Celotno besedilo (1,25 MB) |
