| | 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


31 - 35 / 35
First pagePrevious page1234Next pageLast page
31.
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: 440; Downloads: 22
URL Link to full text

32.
PARALELNA DIFERENCIALNA EVOLUCIJA IN NAČRTOVANJE PRILAGODLJIVE KROŽNE ANTENSKE SKUPINE
Matic Rues, 2016, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu predstavljamo optimizacijski algoritem, ki izračuna utežne vrednosti faze in amplitude vzbujevalnega signala za prilagajanje sevalnega diagrama krožne antenske skupine. Za osnovo temu algoritmu smo izbrali evolucijski algoritem SHADE (angl. Success-History Based Parameter Adaptation for Differential Evolution). Računanje smo izvedli na osrednji procesorski enoti. Z uporabo niti, katerim podpora je tudi del novega standarda C++11 in izrabo večnitnosti v sodobnih centralnih procesorjih, smo povečali hitrosti izvajanja. Najprej obravnavamo sorodna dela s področja optimizacije različnih prilagodljivih antenskih skupin ter področja paralelizacije algoritma diferencialne evolucije (DE). V nadaljevanju opišemo še algoritme DE s samoprilagajanjem krmilnih parametrov ter uporabo prilagodljivih antenskih skupin. Nato predstavimo našo implementacijo algoritma ter podamo dobljene rezultate, ki jih še primerjamo z nekaterimi drugimi algoritmi DE. Zaključimo z ugotovitvami in napotki za nadaljnje delo.
Keywords: diferencialna evolucija, krožna antenska skupina, prilagodljive antenske skupine, algoritem SHADE
Published: 08.09.2016; Views: 677; Downloads: 64
.pdf Full text (12,84 MB)

33.
Postavitev in upravljanje računalniških oblakov
Aleš Zamuda, 2019, other educational material

Abstract: Predmet Postavitev in upravljanje računalniških oblakov je uvrščen v drugostopenjski bolonjski študijski program Računalništvo in informacijske tehnologije kot redna učna enota. Ta dokument predstavlja študijsko gradivo za računalniške vaje pri tem predmetu.
Keywords: računalništvo v oblaku, računalniški oblaki, vaje
Published: 24.05.2019; Views: 339; Downloads: 260
.pdf Full text (2,36 MB)
This document has many files! More...

34.
Evolucijski algoritmi za učenje agenta umetne inteligence pri igranju splošnih videoiger
Matjaž Vöröš, 2019, master's thesis

Abstract: 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.
Keywords: evolucijski algoritem, videoigre, optimizacija, agent, igranje splošnih videoiger
Published: 21.06.2019; Views: 296; Downloads: 37
.pdf Full text (11,19 MB)

35.
Računalniške arhitekture
Aleš Zamuda, Janez Brest, 2019, other educational material

Abstract: Predmet Računalniške arhitekture je uvrščen v prvostopenjski bolonjski študijski program Računalništvo in informacijske tehnologije kot redna učna enota. Ta dokument predstavlja študijsko gradivo za izbrane računalniške vaje pri tem predmetu. Po uvodu so v naslednjih poglavjih podane posamezne naloge z rešitvami pri računalniških vajah. Nato po zaključku sledi še seznam prilog, ki vsebujejo računalniško obliko navedenih rešitev nalog.
Keywords: računalniška arhitektura, učbeniki, računalniške vaje
Published: 23.10.2019; Views: 2160; Downloads: 1735
.pdf Full text (784,61 KB)
This document has many files! More...

Search done in 0.19 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica