1. Optimizacija zvijanja proteinov znotraj kubične mreže s pomočjo evolucijskega algoritma in grafične procesne enote : diplomsko deloMatic Vipotnik, 2020, undergraduate thesis Abstract: 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.
Keywords: zvijanje proteinov, CUDA, optimizacija, evolucijski algoritem
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 1158; Downloads: 100
 Full text (748,33 KB) |
2. Primerjava algoritmov ABC in CS : diplomsko deloDavid Bajs, 2020, undergraduate thesis Abstract: 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.
Keywords: evolucijski algoritmi, algoritem ABC, algoritem CS, zvezni problemi, problem sestavljanja urnika
Published in DKUM: 03.11.2020; Views: 933; Downloads: 75
Full text (1,64 MB) |
3. Primerjava različnih algoritmov po vzoru obnašanja netopirjev : diplomsko deloŽan Grajfoner, 2019, undergraduate thesis Abstract: 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.
Keywords: algoritem po vzoru obnašanja netopirjev, evolucijski algoritmi, hibridizacija, inteligenca roja, računska inteligenca.
Published in DKUM: 04.09.2019; Views: 1817; Downloads: 160
Full text (1,53 MB) |
4. Evolucijski algoritmi za učenje agenta umetne inteligence pri igranju splošnih videoiger : magistrsko deloMatjaž 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 in DKUM: 21.06.2019; Views: 1923; Downloads: 165
Full text (11,19 MB) |
5. Evolucijski algoritem za poravnavo sekvencAdel Bureković, 2018, master's thesis Abstract: 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.
Keywords: evolucijski algoritem, poravnava sekvenc DNK, poravnava sekvenc proteinov
Published in DKUM: 19.10.2018; Views: 1384; Downloads: 351
Full text (1,30 MB) |
6. |
7. IGRALNA LOGIKA VEČIGRALSKE IGRE REVOLUTIONMatija Ramšak, 2016, undergraduate thesis Abstract: 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.
Keywords: večigralska igra, Unity, omrežna podpora, igralna logika, evolucijski algoritem
Published in DKUM: 05.09.2016; Views: 1495; Downloads: 103
Full text (2,53 MB) |
8. PRILAGODLJIVI EVOLUCIJSKI ALGORITEM ZA RAZPOREJANJE PROIZVODNJE V DINAMIČNEM OKOLJUVid Ogris, 2014, dissertation Abstract: 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.
Keywords: evolucijski algoritem, razporejanje proizvodnje, optimizacija, demutacija, selektivna mutacija, prilagodljiva kriterijska funkcija
Published in DKUM: 12.03.2015; Views: 2052; Downloads: 228
Full text (3,67 MB) |
9. APLIKACIJA ZA GENERIRANJE MESEČNIH URNIKOV DELAMarko Senčar, 2014, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu obravnavamo problem sestavljanja mesečnih urnikov dela. Sestavljanje urnika predstavlja zahteven kombinatorični problem, zato smo za njegovo reševanje uporabili evolucijski algoritem, katerega delovanje temelji na mehanizmih Darwinove evolucije. Implementirali smo algoritem, ki poskuša čim bolj optimalno razdeliti izmene zaposlenih glede na zahtevane vhodne podatke. Algoritem smo poganjali z različnimi nastavitvami vrednosti parametrov ter analizirali njihov vpliv na kakovost rezultatov. Najboljšo rešitev algoritma smo primerjali z rešitvijo ročne metode. Ugotovili smo, da z razvitim algoritmom dobimo primerljive rezultate v krajšem času. S tem prihranimo dragoceni čas, ki ga za sestavljanje urnika porabijo delavci zadolženi za opravljanje te zahtevne naloge.
Keywords: sestavljanje urnika, optimizacija, evolucijski algoritem
Published in DKUM: 25.02.2015; Views: 1412; Downloads: 227
Full text (2,42 MB) |
10. GENETSKI ALGORITEM ZA PROBLEM NAVIGACIJE V PROSTORUMarko Jelenko, 2014, undergraduate thesis Abstract: Namen diplomskega dela je preučiti delovanje genetskega algoritma nad problemom navigacije v prostoru. Algoritem smo implementirali v razvojnem okolju Microsoft Visual Studio s programskim jezikom C#. Omogočili smo izbiro različnih krmilnih parametrov ter operatorjev, s katerimi smo poizkušali poiskati čim optimalnejšo pot v najkrajšem možnem času. Prav tako smo omogočili rekonstrukcijo izvajanja algoritma, ki nam je pomagal pri iskanju napak v implementaciji. Diplomsko delo opisuje splošni genetski algoritem ter predstavi problem navigacije v prostoru. V nadaljevanju je opisana in predstavljena implementacija algoritma ter dobljeni rezultati.
Keywords: navigacija, genetski algoritem, evolucijski algoritem
Published in DKUM: 21.11.2014; Views: 2394; Downloads: 180
Full text (1,79 MB) |
