| | 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 / 18
Na začetekNa prejšnjo stran12Na naslednjo stranNa konec
1.
2.
3-BARVANJE GRAFOV IN OPTIMIZACIJA Z ROJI DELCEV
Aleš Krauser, 2009, diplomsko delo

Opis: Optimizacija z roji delcev je relativno nova evolucijska tehnika, ki je bila prvotno razvita za reševanje zveznih problemov. Kasneje so se pojavile različne izvedbe za reševanje diskretnih problemov. Na začetku se seznanimo z osnovno in diskretno optimizacijo z roji delcev. Nato spoznamo parametre, ki nastopajo v optimizaciji z roji delcev. Opišemo problem 3-barvanja grafov, ki smo ga izbrali kot diskretni problem za izvajanje optimizacije z roji delcev. Temu sledi opis znanih tradicionalnih in evolucijskih algoritmov za reševanje problema 3-barvanja grafov. Nato predstavimo dva pristopa reševanja tega diskretnega problema z optimizacijo z roji delcev. Na koncu primerjamo rezultate, ki smo jih dobili z optimizacijo z roji delcev z rezultati, ki so dobljeni z hibridnim samo-prilagodljivim evolucijskim algoritmom.
Ključne besede: optimizacija z roji delcev, 3-barvanje grafov, hibridno samo-prilagodljivi evolucijski algoritem
Objavljeno: 02.10.2009; Ogledov: 2189; Prenosov: 129
.pdf Celotno besedilo (1,37 MB)

3.
OPTIMIZACIJA NAČRTOVANJA ANTEN S POMOČJO ALGORITMA PSO
Franjo Mlakar, 2010, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu predstavimo koncepte evolucijskih algoritmov, osnove delovanja anten in gradnjo ter optimizacijo antenskih polj. Izpostavimo algoritem PSO in preučimo njegove glavne značilnosti. Preučimo zmožnosti algoritma pri načrtovanju antenskih polj in na njegovi osnovi implementiramo orodje za optimizacijo antenskih polj. Osrednji del diplomskega dela zajema algoritem PSO, praktični del pa zajema implementacijo optimizacijskega orodja, ki temelji na algoritmu PSO.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, algoritem PSO, antene, antenska polja, optimizacija antenskih polj
Objavljeno: 21.06.2010; Ogledov: 1909; Prenosov: 116
.pdf Celotno besedilo (1,99 MB)

4.
SISTEM ZA AVTOMATSKO SELEKCIJO FILMOV S POMOČJO EVOLUCIJSKEGA PRISTOPA
Dejan Finkšt, 2010, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu smo predstavili program, ki nam s pomočjo evolucijskega pristopa pomaga poiskati film, ki si ga glede na podane parametre želimo ogledati. Pred izbiro podamo v program omejitve, ki jim mora izbrani film zadostovati. Opisali smo vse funkcionalnosti programa, ki smo jih razvili s pomočjo orodij za razvijanje programske opreme. Na kratko smo predstavili zgradbo podatkovne baze videoteka, ki vsebuje podatke o filmih in uporabnikih. Kot rezultat smo podali opis primera uporabe programa ter prikaz rezultatov funkcionalnosti programa, ki smo jih razvili.
Ključne besede: Evolucijski algoritem, genetski algoritem, fitnes funkcija, predlaganje filmov, videoteka, spletna videoteka
Objavljeno: 06.12.2010; Ogledov: 1468; Prenosov: 104
.pdf Celotno besedilo (1,86 MB)

5.
OPTIMIZACIJA MEDATOMSKEGA POTENCIALA LENNARD-JONES S PARALELNO DIFERENCIALNO EVOLUCIJO
Aleš Čep, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu predstavljamo optimizacijski algoritem, ki rešuje problem potenciala Lennard-Jones iz področja bioinformatike. Za računanje uporabimo tehnologijo CUDA, ki poveča hitrost računanja, saj izkorišča paralelizacijsko zmogljivost grafičnih procesnih enot. Izbrali smo evolucijski algoritem jDE, ki se je v preteklosti izkazal za zelo uspešnega. Diplomska naloga najprej obravnava sorodna dela iz področja računanja potenciala Lennard-Jones ter področja evolucijskih algoritmov na grafičnih procesnih enotah. Sledi opis potenciala Lennard-Jones in arhitekture CUDA. Na koncu je predstavljena še naša implementacija algoritma in dobljeni rezultati. Naše rezultate smo primerjali z rezultati dveh programov, ki se v celoti izvajata na centralno procesni enoti.
Ključne besede: diferencialna evolucija, potencial Lennard-Jones, CUDA, bioinformatika, paralelno izvajanje, evolucijski algoritem, jDE, evolucijsko računanje, grafična procesna enota
Objavljeno: 16.09.2011; Ogledov: 2235; Prenosov: 204
.pdf Celotno besedilo (1,89 MB)

6.
UGLAŠEVANJE PARAMETROV PRI STATISTIČNEM STROJNEM PREVAJANJU
Jani Dugonik, 2013, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu se bomo osredotočili na uglaševanje sistema za strojno prevajanje. V okviru tega bomo vzpostavili sistem za strojno prevajanje, ki temelji na statističnih modelih. Omejili se bomo na prevajanje iz slovenščine v angleščino. Rezultate bomo ocenili z metriko BLEU. Pričakujemo, da bo naš pristop primerljiv z ostalimi metodami.
Ključne besede: strojno prevajanje, statistično strojno prevajanje, jezikovni model, evolucijski algoritem, uteži, uglaševanje, optimizacija
Objavljeno: 11.07.2013; Ogledov: 1218; Prenosov: 117
.pdf Celotno besedilo (1,28 MB)

7.
METODE NEVROEVOLUCIJE
Sašo Mađarić, 2013, magistrsko delo

Opis: Pri klasičnem razvoju nevronskih mrež za uporabo na različnih področjih umetne inteligence se pogosto srečujemo s problemom določanja optimalne topologije nevronske mreže, ki ima velik vpliv na njeno kvaliteto. V tem magistrskem delu smo se ukvarjali s problemom avtomatiziranega razvoja topologije nevronske mreže in njenega učenja z nevroevolucijskimi metodami. Področje, ki se ukvarja z razvojem nevronskih mrež s pomočjo evolucijskega algoritma, je nevroevolucija. Preučili in implementirali smo nevroevolucijske metode NEAT, HyperNEAT in ES-HyperNEAT. Uspešnost metod smo preizkusili na eksperimentu z agenti. Agent se nahaja v okolju in poskuša pobrati čim več kosov hrane ter se izogniti sovražnikom oziroma zidovom. Nevroevolucijske metode smo primerjali z metodo Q-učenje, ki za učenje nevronske mreže uporablja klasično metodo vzvratnega prenosa napake. Primerjali smo doseženo oceno in časovno zahtevnost. Rezultati so pokazali, da je najuspešnejša metoda HyperNEAT, sledita pa ji ES-HyperNEAT in NEAT. Metoda Q-učenje se je izkazala za najmanj uspešno, saj je glede na nevroevolucijske metode v podrejenem položaju tako po doseženi kriterijski oceni kot tudi po časovni zahtevnosti.
Ključne besede: umetna inteligenca, nevroevolucija, evolucijski algoritem, nevronske mreže, razvoj nevronskih mrež, NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT
Objavljeno: 11.09.2013; Ogledov: 1169; Prenosov: 121
.pdf Celotno besedilo (5,83 MB)

8.
Uporaba evolucijskih algoritmov za preverjanje znanja iz matematike
Boštjan Gornik, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljen razvoj igre Matematični trening, tj. igra za učenje in utrjevanje osnovnih računskih operacij: seštevanje, odštevanje, množenje in deljenje. Jedro igre predstavlja evolucijski algoritem, ki omogoča dinamično ustvarjanje matematičnih računov na podlagi predhodnega znanja igralca. Pridobivanje znanja poteka s pomočjo analize drevesne podatkovne strukture aritmetičnih operatorjev. Igra ne vključuje starostne omejitve in je namenjena osebam z različnim predznanjem. Razvita je s pomočjo odprtokodne, visokozmogljive programske knjižnice libgdx, ki je napisana v programskem jeziku Java in omogoča medplatformski razvoj. Igra je tako dosegljiva za namizne, mobilne in spletne platforme, v kar šestih različnih jezikih.
Ključne besede: igra, matematika, aritmetični operatorji, evolucijski algoritem, libgdx
Objavljeno: 18.09.2013; Ogledov: 1206; Prenosov: 66
.pdf Celotno besedilo (16,77 MB)

9.
UPORABA EVOLUCIJSKIH ALGORITMOV ZA POSTAVITEV STOLPOV V RAČUNALNIŠKI IGRI OBRANI OZEMLJE
Tilen Hosnar, 2013, diplomsko delo

Opis: Glavna naloga igralca pri računalniški igri Obrani ozemlje je poiskati dobro postavitev, ki bo uničila vse ali večino napadalnih enot. Za iskanje dobre postavitve lahko posegamo po raznih algoritmih, ki igranje olajšajo in naredijo igro še bolj zanimivo. Med te algoritme spadajo tudi evolucijski algoritmi, ki so se v preteklosti izkazali za zelo uspešne na področju reševanja zapletenih optimizacijskih problemov. Cilj diplomske naloge je izvesti evolucijski algoritem, ki bo optimiziral postavitve stolpov pri igri Obrani ozemlje, sočasno pa implementirati inteligentnega pomočnika, ki bo igralcu s pomočjo algoritma prikazoval namige za dobre postavitve stolpov.
Ključne besede: evolucijski algoritem, računalniška igra, optimizacija, Obrani ozemlje, postavitve stolpov
Objavljeno: 19.09.2013; Ogledov: 993; Prenosov: 73
.pdf Celotno besedilo (2,59 MB)

10.
GENETSKI ALGORITEM ZA PROBLEM NAVIGACIJE V PROSTORU
Marko Jelenko, 2014, diplomsko delo

Opis: 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.
Ključne besede: navigacija, genetski algoritem, evolucijski algoritem
Objavljeno: 21.11.2014; Ogledov: 1189; Prenosov: 112
.pdf Celotno besedilo (1,79 MB)

Iskanje izvedeno v 0.23 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici