| | 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 / 22
Na začetekNa prejšnjo stran123Na naslednjo stranNa konec
1.
Gradnja uravnoteženih evolucijskih klasifikacijskih dreves : magistrsko delo
Tadej Lahovnik, 2024, magistrsko delo

Opis: Uspešnost odločitvenih dreves temelji na predpostavki, da učni podatki za vsak razred vključujejo enako količino informacij. Pri nesorazmerni porazdelitvi razredov so klasifikatorji pristransko usmerjeni k večinskim razredom. Zaradi majhnega števila vzorcev manjšinskih razredov klasifikatorji niso zmožni ustreznega usvajanja znanja, kar vodi do slabšega posploševanja in prekomernega prileganja. V okviru zaključnega dela smo razvili več algoritmov za gradnjo uravnoteženih evolucijskih dreves, ki se osredotočajo na reševanje izzivov, povezanih z nesorazmerno porazdelitvijo razredov. Rezultati eksperimenta kažejo, da uravnoteženost evolucijskih dreves ne prispeva k izboljšanju klasifikacije v primerjavi s tradicionalnimi metodami.
Ključne besede: evolucijski algoritem, odločitvena drevesa, klasifikacija, neuravnoteženi podatki
Objavljeno v DKUM: 06.02.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 58
.pdf Celotno besedilo (2,85 MB)

2.
Uporaba evolucijskih algoritmov v statističnem in hibridnem strojnem prevajanju : doctoral dissertation
Jani Dugonik, 2025, doktorska disertacija

Opis: Doktorska disertacija obravnava področje strojnega prevajanja visoko fleksibilnih jezikov, osredotoča pa se na izzive tako statističnega kot nevronskega strojnega prevajanja, ki jih prinašajo strukturne razlike med visoko fleksibilnimi jeziki in angleščino. Naša raziskava vključuje tudi eksperimentalni del, izveden na jezikovnem paru \mbox{slovenščina--angleščina}, ki zajema prevajanje v obe smeri. V prvem eksperimentu smo načrtovali nov pristop za optimizacijo parametrov v statističnem strojnem prevajanju z uporabo evolucijskih algoritmov. Primerjali smo sisteme statističnega strojnega prevajanja, optimizirane s klasičnimi algoritmi za optimizacijo uteži v statističnem strojnem prevajanju, in sisteme, optimizirane z evolucijskimi algoritmi. V drugem eksperimentu pa smo načrtovali in razvili hibridni pristop, ki vključuje sisteme statističnega in nevronskega strojnega prevajanja. Izvorno poved in dva ciljna prevoda, prevedena z obema sistemoma, smo pretvorili v isti vektorski prostor, iz katerega smo nato pridobili vektorje značilk. V okviru doktorske disertacije smo pred\-lagali nov nabor značilk. Z uporabo klasifikatorjev smo nato izbrali boljšega izmed dveh prevodov, statističnega in nevronskega. Evalvacijo sistemov strojnega prevajanja smo izvedli z uporabo uveljavljenih metrik, kot so BLEU, TER, chrF in COMET. Opravili smo statistično analizo eksperimentalnih rezultatov s ponovnim vzorčenjem, ki je pokazala statistično pomembne razlike v kakovosti ustvarjenih prevodov. Eksperimentalni rezultati potrjujejo, da smo s predlaganimi pristopi izboljšali kakovost strojnih prevodov.
Ključne besede: evolucijski algoritem, statistično strojno prevajanje, nevronsko strojno prevajanje, hibridni pristop strojnega prevajanja, optimizacija, predstavitev besed, klasifikacija, obratno prevajanje
Objavljeno v DKUM: 29.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 54
.pdf Celotno besedilo (1,21 MB)

3.
Optimizacija zvijanja proteinov znotraj kubične mreže s pomočjo evolucijskega algoritma in grafične procesne enote : diplomsko delo
Matic Vipotnik, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo implementirali algoritem za optimizacijo zvijanja proteinov znotraj modela HP. Algoritem na centralno procesni enoti porabi veliko časa, da protein zvije v optimalno strukturo. Zato smo algoritem prilagodili, da se izvaja na grafični procesni enoti. Učinkovitost algoritma smo analizirali na znanih sekvencah iz literature. S pomočjo algoritma, ki se je izvajal na grafični procesni enoti smo v povprečju dosegli 10,2 - kratno pohitritev v primerjavi z algoritmom, ki se izvaja na centralno procesni enoti.
Ključne besede: zvijanje proteinov, CUDA, optimizacija, evolucijski algoritem
Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 1158; Prenosov: 108
.pdf Celotno besedilo (748,33 KB)

4.
Primerjava algoritmov ABC in CS : diplomsko delo
David Bajs, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu sta bila raziskana algoritma ABC in CS. Algoritma ABC in CS spadata v metahevristične algoritme, s katerimi rešujemo probleme, kjer je iskalni prostor prevelik, da bi raziskali vse možne rešitve. Algoritma smo primerjali na zveznih problemih in pri diskretnem primeru, ki je bil sestavljanje urnika za zaposlene v podjetju. Po implementaciji algoritmov, smo najprej primerjali dobljene rezultate med algoritmoma. Nato smo primerjali delovanje algoritmov z rezultati iz literature. Na koncu pa smo še primerjali, kako algoritma delujeta pri sestavljanju urnika za zaposlene v podjetju.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, algoritem ABC, algoritem CS, zvezni problemi, problem sestavljanja urnika
Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 933; Prenosov: 84
.pdf Celotno besedilo (1,64 MB)

5.
Primerjava različnih algoritmov po vzoru obnašanja netopirjev : diplomsko delo
Žan Grajfoner, 2019, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo se osredotočili na algoritme po vzorih iz narave. Opisujemo evolucijske algoritme, katerih navdih je bila Darwinova teorija o boju za obstanek, in algoritme inteligence roja, ki črpajo navdih iz obnašanja roja živali v naravi. Primerjali smo osnovni algoritem po vzoru obnašanja netopirjev in hibridno različico algoritma po vzoru obnašanja netopirjev. Raziskali smo razlike med osnovnima arhitekturama obeh algoritmov, pripadajoče parametre, kot tudi področja uporabe obeh algoritmov. Primerjavo smo izvedli na praktičnem primeru optimizacije desetih testnih funkcij na treh različnih dimenzijah problema (10, 20, 30). Prav tako smo raziskali vpliv različnih velikosti populacije (20, 30, 50) pri obeh algoritmih. Ugotovili smo, da so rezultati optimizacije hibridne različice algoritma boljši od standardne različice algoritma.
Ključne besede: algoritem po vzoru obnašanja netopirjev, evolucijski algoritmi, hibridizacija, inteligenca roja, računska inteligenca.
Objavljeno v DKUM: 04.09.2019; Ogledov: 1817; Prenosov: 164
.pdf Celotno besedilo (1,53 MB)

6.
Evolucijski algoritmi za učenje agenta umetne inteligence pri igranju splošnih videoiger : magistrsko delo
Matjaž Vöröš, 2019, magistrsko delo

Opis: Videoigre so elektronske igre, ki z uporabnikovo pomočjo na zaslonu pokažejo vizualno povratno informacijo izbranih potez. Njihov osnovni namen je zabava in krajšanje časa. V zadnjih petih letih se je z mednarodnim tekovanjem inteligentnih agentov za igranje iger (angl. General Video Game AI competition; v nadaljevanju GVGAI) začelo novo poglavje. Tekmovanje GVGAI od udeležencev zahteva stvaritev agenta, ki s pomočjo optimizacijskih algoritmov poskuša doseči najboljši možen rezultat. Ker se nam je tekmovanje GVGAI zdelo zelo zanimivo, smo se odločili ustvariti agenta, ki s pomočjo evolucijskih algoritmov pri igranju videoiger, doseže kar se da dober rezultat. Agenta smo zasnovali po pregledu obstoječih optimizacijskih algoritmov. Za razliko od ostalih agentov, naš agent uporablja diferencialno evolucijo, ki še ni bila prikazana na tekmovanjih GVGAI. Dobljene rezultate primerjamo s pomočjo primerjalnega preizkusa GVGAI, vidimo pa da je naš agent statistično signifikantno boljši od večine, a obstaja prostor za napredek.
Ključne besede: evolucijski algoritem, videoigre, optimizacija, agent, igranje splošnih videoiger
Objavljeno v DKUM: 21.06.2019; Ogledov: 1923; Prenosov: 170
.pdf Celotno besedilo (11,19 MB)

7.
Evolucijski algoritem za poravnavo sekvenc
Adel Bureković, 2018, magistrsko delo

Opis: Poravnava bioloških sekvenc je računsko kompleksen problem, pri katerem skušamo z različnimi pristopi pridobiti čim bolj optimalno poravnavo. Namen magistrskega dela je bil predstaviti reševanje problema poravnave bioloških sekvenc s pomočjo evolucijskega algoritma. Ker je problem lahko časovno zahteven, smo algoritem implementirali s programskim jezikom C++. Naš algoritem smo primerjali s programskim orodjem Clustal X na skupinah sekvenc DNK in skupinah sekvenc proteinov, ki smo jih pridobili iz podatkovne baze BAliBase. Z našim algoritmom smo se v nekaterih primerih dokaj približali rezultatom programskega orodja Clustal X.
Ključne besede: evolucijski algoritem, poravnava sekvenc DNK, poravnava sekvenc proteinov
Objavljeno v DKUM: 19.10.2018; Ogledov: 1384; Prenosov: 357
.pdf Celotno besedilo (1,30 MB)

8.
Vizualizacija uspešnosti evolucijskega računanja v programskem jeziku JavaScript
Matic Blagus, 2017, diplomsko delo

Opis: Diplomska naloga prikazuje potek izdelave vtičnika Javascript za vizualizacijo poteka delovanja evolucijskih algoritmov. Namen vizualizacije je boljše razumevanje delovanja algoritmov in pomoč pri iskanju napak. Z uporabo vtičnika tudi analiziramo nekaj primerov reševanje problemov z evolucijskimi algoritmi.
Ključne besede: javascript, evolucijski algoritem, evolucijsko računanje, vizualizacija
Objavljeno v DKUM: 27.10.2017; Ogledov: 1745; Prenosov: 176
.pdf Celotno besedilo (2,34 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

9.
IGRALNA LOGIKA VEČIGRALSKE IGRE REVOLUTION
Matija Ramšak, 2016, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je opisan postopek za izdelavo večigralske igre na omrežnem in logičnem nivoju. Izpostavljene so težave, ki nastanejo pri sinhronizaciji igralnih objektov s serverjem in odjemalcem, pomembnost dobre uporabniške izkušnje. Vključeni sta načrtovanje projektov in porazdelitev dela; primerjana so različna orodja za razvoj iger, katerih cilj primerjave je izbira najprimernejšega orodja glede na naše potrebe.
Ključne besede: večigralska igra, Unity, omrežna podpora, igralna logika, evolucijski algoritem
Objavljeno v DKUM: 05.09.2016; Ogledov: 1495; Prenosov: 108
.pdf Celotno besedilo (2,53 MB)

10.
PRILAGODLJIVI EVOLUCIJSKI ALGORITEM ZA RAZPOREJANJE PROIZVODNJE V DINAMIČNEM OKOLJU
Vid Ogris, 2014, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problem razporejanja proizvodnje, ki v proizvodnih podjetjih predstavlja enega glavnih problemov, saj lahko prihaja do vsakodnevnih sprememb zaradi novih naročil, okvar strojev, zamud v nabavi, itd. Ker je razporejanje že v osnovi zahtevno opravilo, te spremembe lahko privedejo do zastojev proizvodnje, kar pa si podjetja ne morejo privoščiti. V okviru doktorske disertacije smo razvili evolucijski algoritem, ki temelji na evoluciji in uporabi demutacij, selektivnih mutacij in prilagodljive kriterijske funkcije in se uporablja za reševanje razporejanja proizvodnje (job shop scheduling) po kriteriju minimalnega izvršnega časa. V raziskavi smo pokazali, da z uporabo demutacij, selektivnih mutacij in prilagodljive kriterijske funkcije dosežemo učinkovitejši algoritem za reševanje razporejanja proizvodnje. Predlagani algoritem smo testirali na podatkih iz realnega okolja in na znanih problemskih instancah. Rezultate predlaganega algoritma smo prav tako primerjali z obstoječimi sorodnimi algoritmi iz literature in pokazali, da je algoritem konkurenčen omenjenim algoritmom glede na doseganje najkrajšega izvršnega časa. V okviru raziskave je bil razvit tudi sistem za izvoz podatkov iz informacijskega sistema Perftech Largo v algoritmu razumljivo skripto in kasnejša objava razporedov na internetnem portalu, ki omogoča vsem vpletenim v sam proces proizvodnje (tako planerju kot izvajalcem), natančen vpogled v trenutno stanje proizvodnje.
Ključne besede: evolucijski algoritem, razporejanje proizvodnje, optimizacija, demutacija, selektivna mutacija, prilagodljiva kriterijska funkcija
Objavljeno v DKUM: 12.03.2015; Ogledov: 2052; Prenosov: 234
.pdf Celotno besedilo (3,67 MB)

Iskanje izvedeno v 0.09 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici