| | 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 / 40
Na začetekNa prejšnjo stran1234Na naslednjo stranNa konec
1.
Uporaba evolucijskih algoritmov pri razvoju igre labirint
Tadej Lipar, 2024, magistrsko delo

Opis: Iskanje rešitve za kompleksne probleme je zapletena in zahtevna naloga. Večja, kot je kompleksnost, dlje časa je potrebno vlagati, da pridemo do rešitve. Za hitrejše iskanje rešitev lahko uporabimo evolucijske algoritme, ki temeljijo na Darwinovi evolucijski teoriji. V nalogi smo opisali teorijo evolucijskih algoritmov in podrobneje predstavili genetske algoritme. S pomočjo slednjih smo razvili program, ki generira preproste in rešljive labirinte. Pri tem smo uporabili dva različna načina ocenjevanja kandidatnih rešitev in dobljene rezultate podrobno proučili. Eksperimenti so pokazali, da velikost labirinta močno vpliva na časovno zahtevnost generiranja, da je elitizem bolje ocenjen pristop ter da velikost labirinta in število posameznikov na generacijo pozitivno vplivata na oceno.
Ključne besede: Evolucijski algoritmi, labirint, genetski algoritmi, igralni pogon Unity
Objavljeno v DKUM: 22.05.2024; Ogledov: 95; Prenosov: 14
.pdf Celotno besedilo (1,44 MB)

2.
Varno izvajanje evolucijskih algoritmov na platformi EARS : magistrsko delo
Matic Vipotnik, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo implementirali platformo za varno izvajanje naloženih evolucijskih algoritmov. Uporabnikom omogoča, da naložijo programsko kodo, katera se neodvisno, brez interneta zažene v zabojniku. Z zabojnikom dosežemo zelo veliko varnost gostitelja, saj po vsakem zaključku naložene programske kode pobrišemo tako zabojnike kot vse procese, povezane z njim. Po zaključnem zagonu naložene programske kode zna platforma pravilno razvrstiti naloženo kodo v mape, ločiti med predolgimi zagoni, pravilnimi zagoni in zagoni z nepravilnimi rezultati. Natančno smo opisali uporabljene tehnologije in postopke implementacije ter opravili test odzivnosti sistema ob velikih obremenitvah.
Ključne besede: docker, EARS, evolucijski algoritmi, izvajalno okolje, programerska tekmovanja
Objavljeno v DKUM: 24.11.2022; Ogledov: 435; Prenosov: 67
.pdf Celotno besedilo (2,59 MB)

3.
Vpliv programskih jezikov na primerljivost rezultatov evolucijskih algoritmov : magistrsko delo
Žan Sovinc, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo primerjali rezultate implementacij algoritmov ABC in WOA, napisanih v različnih programskih jezikih. Primerjali in analizirali smo vsega skupaj osem implementacij, ki so bile napisane v petih programskih jezikih. Rezultate za primerjavo implementacij smo pridobivali z desetimi optimizacijskimi funkcijami. Glavni cilj je bil odkriti in odpraviti razlike v izvornih kodah implementacij algoritmov, zaradi katerih je prihajalo do razlik v rezultatih. Tako smo dobili rezultate, v katerih so bile vse implementacije enako uspešne.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, primerjava rezultatov, optimizacijske funkcije, ABC, WOA
Objavljeno v DKUM: 25.10.2022; Ogledov: 506; Prenosov: 45
.pdf Celotno besedilo (3,49 MB)

4.
Uporaba evolucijskih algoritmov pri razvoju računalniškega nasprotnika v računalniški igri pikada : magistrsko delo
Nina Tovornik, 2022, magistrsko delo

Opis: Računalniške igre so dandanes nepogrešljivi del sodobnega življenja. Neprestano se spreminjajo in nadgrajujejo ter posledično postajajo čedalje kompleksnejše v razvoju. Zaradi slednjega se lahko pri njihovem razvoju poslužujemo evolucijskih algoritmov, ki temeljijo na Darwinovi teoriji o naravni selekciji. V nalogi smo opisali teorijo evolucijskih algoritmov, predstavili njihovo delitev in podrobneje razložili genetske algoritme in tehnike optimizacije. S pomočjo evolucijskih algoritmov smo v nalogi razvili računalniškega nasprotnika računalniške igre pikada. Temu smo dodali težavnostne stopnje in testirali njihovo uspešnost. Rezultate smo podrobneje proučili in jih v nalogi predstavili.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, genetski algoritmi, inteligenca rojev, računalniška igra pikada, igralni pogon Unity
Objavljeno v DKUM: 17.10.2022; Ogledov: 405; Prenosov: 76
.pdf Celotno besedilo (2,52 MB)

5.
Simulacija in vizualizacija evolucije v evolucijskih algoritmih : diplomsko delo
Dmitry Leposa, 2021, diplomsko delo

Opis: Tekom diplomske naloge smo izdelali aplikacijo za izobraževalne namene, ki simulira in vizualizira naravne evolucijske procese s pomočjo evolucijskih algoritmov. S spletnim orodjem Piskel smo ustvarili statične in dinamične grafične gradnike za vizualizacijo celotnega postopka simulacije. Nato smo implementirali genetski algoritem in osnovne mehanike simulatorja v programskem jeziku C# ter integrirali celotno rešitev v okolje Unity.
Ključne besede: vizualizacija, simulator, namizna aplikacija, evolucijski algoritmi, Unity
Objavljeno v DKUM: 18.10.2021; Ogledov: 767; Prenosov: 41
.pdf Celotno besedilo (2,19 MB)

6.
Adversarna motnja razpoznave slik nevronske mreže s pomočjo evolucijskega algoritma : diplomsko delo
Rok Kukovec, 2021, diplomsko delo

Opis: Uspešnost prepoznavanja slik z uporabo nevronskih mrež je odvisna od parametrov in filtrov, optimiziranih skozi učni proces. Tukaj najdemo razliko v načinu prepoznavanja motivov med ljudmi in stroji. Pojavi se vrzel, ki jo napadalec s pomočjo adversarnih motenj lahko izkoristi. Slike so na videz neopazno spremenjene, ljudje razlike težko zaznajo, vendar klasifikacija nevronske mreže odpove. To delo raziskuje poustvarjanje slik z evolucijskim algoritmom. Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov. Človeku prepoznavna slika se ohrani. Pari izvirnih in poustvarjenih slik so bili primerjani z uporabo vizualne ocene in statističnih metrik.
Ključne besede: adversarna motnja, evolucijski algoritmi, konvolucijske nevronske mreže, računalniški vid
Objavljeno v DKUM: 24.08.2021; Ogledov: 1493; Prenosov: 167
.pdf Celotno besedilo (5,61 MB)

7.
Uporaba evolucijskih algoritmov za generiranje ključnih gradnikov igre Tower Defence s pomočjo igralnega pogona Unity : magistrsko delo
Vid Kraner, 2020, magistrsko delo

Opis: Evolucijski algoritmi so stohastični iskalni algoritmi, ki jemljejo navdih v Darwinovi teoriji boja za obstanek. Evolucijski algoritmi spadajo tudi med optimizacijske algoritme. V magistrskem delu prikazujemo načrtovanje in razvoj Tower Defence igre, ki smo jo razvili s pomočjo igralnega pogona Unity. Igra uporablja evolucijske algoritme za generiranje ključnih gradnikov igre. V delu smo raziskali različne vrste evolucijskih algoritmov ter opisali njihovo delovanje. Prav tako smo raziskali, kako jih lahko uporabimo v računalniških igrah. Še posebej smo se osredotočili na zvrst Tower Defence. Ugotovili smo, da je s pomočjo evolucijskih algoritmov možno generirati gradnike, ki naredijo igro zanimivejšo.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, generiranje vsebine, Tower Defence, Unity
Objavljeno v DKUM: 03.11.2020; Ogledov: 1012; Prenosov: 107
.pdf Celotno besedilo (3,74 MB)

8.
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: 833; Prenosov: 64
.pdf Celotno besedilo (1,64 MB)

9.
Primerjava algoritmov ABC in FA : diplomsko delo
Aleksander Milovanović, 2020, diplomsko delo

Opis: V literaturi je prikazano, kako lahko tehnologija LTMA (Long Term Memory Assistance) pripomore k izboljšanju delovanja algoritma ABC. Vendar se tukaj zastavlja vprašanje, ali bi lahko z različnimi postopki diverzifikacije populacije ustvarili manjše število duplikatov in s tem odpravili potrebo po LTMA. Enako želimo preveriti tudi za FA.
Ključne besede: ABC, FA, evolucijski algoritmi, LTMA, diverzifikacija populacije
Objavljeno v DKUM: 02.11.2020; Ogledov: 693; Prenosov: 36
.pdf Celotno besedilo (1,52 MB)

10.
Analiza evolucijskega algoritma WOA : magistrsko delo
Janez Krnc, 2020, magistrsko delo

Opis: Implementirali in analizirali smo moderni evolucijski algoritem po znanstvenem članku »The Whale Optimization Algorithm« avtorjev Seyedali Mirjalili in Andrew Lewis. Naredili smo primerjavo s podobnim algoritmom GWO istih avtorjev, opisanim v članku »Gray Wolf Optimizer«, in drugimi evolucijskimi algoritmi. Algoritem smo implementirali v programskem jeziku Java v sistemu za ocenjevanje evolucijskih algoritmov (angl. »evolutionary algorithm rating system«), znan tudi kot EARS [3]. Pri implementaciji smo se zgledovali po podani izvorni kodi avtorjev, napisani v Matlab-u [4]. Implementirali smo dva realna optimizacijska problema in algoritem na njima tudi preizkusili. Rezultate optimizacije problemov smo primerjali z rešitvami drugih algoritmov. Nenazadnje smo preverili pravilnost in točnost delovanja naše implementacije v primerjavi z izvorno kodo.
Ključne besede: evolucijski algoritmi, vzorci iz narave, optimizacijski algoritmi, optimizacija
Objavljeno v DKUM: 02.11.2020; Ogledov: 850; Prenosov: 77
.pdf Celotno besedilo (4,10 MB)

Iskanje izvedeno v 0.48 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici