1. Celovitejši pristop k planiranju urbanega mobilnostnega sistema na osnovi mehkega večkriterijskega odločitvenega modelaUroš Kramar, 2019, doctoral dissertation Abstract: Urbani mobilnostni sistem (UMS) predstavlja pomemben element družbenega razvoja. Prihodnjega razvoja urbane mobilnosti se je tako potrebno lotiti na način, ki bo omogočal uravnotežen trajnostni razvoj. V doktorski disertaciji je prikazan nov in celovitejši pristop k planiranju UMS, ki ob široki vključenosti različnih deležnikov omogoča sprejemanje strateških odločitev. Na osnovi izbrane metodologije smo razvili novi model, ki je sestavljeni iz treh faz: po zbranih vhodnih podatkih se preko modificirane metode ciljnih skupin s tehniko nominalnih skupin izvede SWOT analiza in v zadnji fazi nadgradi z metodo mehki analitični hierarhični proces (FAHP). S tem se pridobijo rangirana prioritetna področja, ki posledično omogočajo razvoj scenarijev. Predlagani izvirni model tako omogoča celovitejše in poglobljeno razumevanje iskanja kompromisov, s katerimi se soočamo pri večkriterijskem odločanju in usklajevanju pogosto nasprotujočih si ciljev. Novi model planiranja UMS je bil uspešno testiran na primeru realnega urbanega okolja, kar potrjuje njegovo sposobnost zagotavljanja celovitejšega pristopa k planiranju UMS.
Keywords: mobilnost, urbani mobilnostni sistem, celovitejši pristop, strateško planiranje, AHP, mehka logika, FAHP, ciljne skupine, SWOT analiza
Published: 10.03.2020; Views: 470; Downloads: 78
 Full text (4,29 MB) |
2. Optimizacija dostavnih mest in poti v urbanih območjih na osnovi manhattanske metrike in mehke logikeTomislav Letnik, 2019, doctoral dissertation Abstract: V disertaciji rešujemo problem statistično optimalnega števila in lokacij dostavnih mest ter optimalnega vodenja tovornih vozil v procesu mestne dostave.
Za iskanje optimalnega števila in pozicij dostavnih mest v doktorski nalogi razvijemo večparametrični model idealiziranega mesta. Model obravnava urbano območje velikosti 1 km2 in temelji na metodi vzorčenja latinske hiperkocke za razporeditev strank vzdolž izbrane ortogonalne prometne mreže. Določanje statistično najprimernejših lokacij dostavnih mest temelji na algoritmu mehkega grozdenja c-sredin. Parametrične analize so pokazale statistično značilne geometrijske vzorce optimalnih dostavnih mest. Izkazalo se je, da so identificirani vzorci robustni glede gostote strank in gostote prometne mreže. Problem določanja dostavnih mest je intimno povezan s problemom pokritja. Obravnavan je pomemben mejni primer pokritja mreže z dokazom optimalnosti pokrivnega števila. V disertaciji je podana tudi optimalna konstrukcija limitnega primera na poljubni pravokotni mreži.
Model določanja števila in lokacij dostavnih mest je nadgrajen s funkcijo optimalnega vodenja tovornih vozil. Ključna predpostavka modela so štiri vstopno/izstopna vrata v mesto ter pri vsakem obisku mesta največ trojna dostava iz dostavnih mest (t.j. trem različnim strankam). Glede izbire dostavnega mesta sta bila uporabljena dva principa, ki temeljita na rezultatu algoritma mehkega grozdenja c-sredin: (i) trdi – vedno se izbere dostavno mesto, ki je najbližje stranki, (ii) mehki –omogoča tudi izbiro dostavnih mest z nižjimi pripadnostnimi vrednostmi. Problem določitve optimalne transportne poti je rešen s pomočjo nabora izvirnih celoštevilskih linearnih programov.
Rezultati simulacij za trojno dostavo kažejo, da skupne razdalje prevoženih poti niso značilno odvisne od števila potencialnih dostavnih mest, jih je pa mogoče pomembno zmanjšati z mehkih pristopom, vendar na račun daljših prehojenih razdalj. Izkaže se, da je najbolje uporabiti mehki pristop pri relativno velikem številu potencialnih dostavnih mest.
Model je bil prilagojen tudi za reševanje konkretnega praktičnega problema na primeru mesta Lucca, v Italiji. Za obravnavano mesto smo izdelali usmerjen graf prometnega omrežja, potencialne lokacije dostavnih mest so bile določene na osnovi dostopnosti in prostorskih možnosti. Za generiranje povpraševanja po dostavah je bil razvit simulator, uvedena je bila tudi procedura rezerviranja dostavnih mest in simulacija čakalne vrste vozil zunaj mesta v primeru omejene kapacitete in zasedenosti dostavnih mest. Izračunani so bili časovni in energijski prihranki.
S ciljem realizacije predlaganih rešitev je v nalogi predstavljen tudi koncept informacijskega sistema, ki temelji na uporabi mobilnih naprav in omogoča vodenje dostavnega vozila in s tem upravljanje procesa dostav v realnem času. Na koncu doktorske naloge so podane ključne ugotovitve in predlagani koraki za nadaljnje raziskovanje.
Keywords: cestni transport, mestno središče, dostava tovora, dostavno mesto, vodenje vozila, določanje lokacije, optimizacija, modeliranje, mehka logika
Published: 05.03.2019; Views: 725; Downloads: 109
Full text (8,83 MB) |
3. Izboljšava regulacije grelnih panelov ir s pomočjo umetne inteligenceMihael Meklav, 2018, master's thesis Abstract: Umetna inteligenca postaja v zadnjem času vse bolj popularna, saj nam prihrani čas in zmanjša potrebo po določenem znanju, ki bi ga morali vložiti v določeno stvar. Na področju regulacije se uporablja predvsem za optimizacijo nastavitev, ki privedejo do nižjih stroškov in boljše bivalne pogoje.
V magistrskem delu smo naredili aplikacijo, ki teče na kartičnem računalniku Raspberry PI. Sistem je sestavljen iz dveh delov in sicer serverske aplikacije napisane v Java programskem jeziku in HTML spletnega vmesnika. Prvi del spremlja in zapisuje v podatkovno bazo podatke o prisotnosti oseb in temperaturah. Zraven s pomočjo umetne inteligence, v našem primeru metode mehke logike, računa potreben čas za dogrevanje. Ko je potrebno nam na osnovi podatkov iz zgodovine predvidi, kdaj bo oseba ponovno prisotna v prostoru. Drug del predstavlja spletno aplikacijo, ki je razvita v ASP.NET Core tehnologiji in nam omogoča prikaz in nastavitev vseh potrebnih podatkov.
Keywords: IR grelni panel, termostat, regulacija, mehka logika, Raspberry PI
Published: 23.01.2019; Views: 544; Downloads: 67
Full text (2,82 MB) |
4. Algoritmi vodenja položaja mobilnega robotaMartin Adler, 2018, master's thesis Abstract: Magistrska naloga se osredotoča na preučevanje in izdelavo algoritmov vodenja položaja mobilnega robota za igranje robotskega nogometa. Uporabili smo mobilni robot s tremi omni kolesi. Omni kolesa omogočajo robotu lažje in hitrejše premikanje. Za možgane robota smo uporabili mikrokrmilno ploščico Aruduino MEGA 2560 V2.0. Poganjali smo ga s tremi elektromotorji, pozicioniranje pa nam je omogočil žiroskop, oziroma pospeškometer MPU 6050. V nalogi smo poskusili čim bolje predstaviti algoritme vodenja s PID regulacijo in mehko logiko, da bi lahko pridobljeno znanje uporabljali študentje in dijaki na tekmovanjih robotskega nogometa. V nalogi je podrobno opisana izdelava kinematičnega modela robota. Dobljen kinematični model smo uporabili pri izdelavi programov za simulacijski model robota, kot tudi v programih za realni del robota. Prikazali smo simulacijsko vožnjo robota v programu Matlab. Simulacija se lahko odlično uporablja za pedagoške namene, saj je iz nje točno vidno, kako se bo robot obnašal pri različnih hitrostih omni koles. Za primerjavo algoritmov vodenja s P, PI, PD in PID regulatorjem in mehko logiko, smo izdelali simulacijsko progo robota v programu Matlab Simulink. Simulacijske rezultate smo primerjali in podali ugotovitve. Algoritem vodenja mobilnega robota smo napisali v programu Arduino IDE. Uporabili smo ga z mehko logiko in PID regulatorjem. Primerjali smo vožnje z obema algoritmoma in jih grafično primerjali. Primerjali smo tudi simulacijski model robota z realnim robotom. Povzeli smo dobljene rezultate in predlagali najbolj optimalno rešitev vodenja mobilnega robota.
Keywords: algoritmi vodenja, mobilni robot, Matlab, Matlab Simulink, Arduino, Arduino IDE, mehka logika, PID regulacija, kinematični model, omni kolesa.
Published: 08.01.2019; Views: 415; Downloads: 78
Full text (3,21 MB) |
5. Integrirani avtoregresijski modeli s premikajočimi sredinami za napovedovanje porabe električne energijeMatic Tajnik, 2016, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava primerjavo pristopov različnih tehnik k napovedovanju porabe električne energije. Delo je razdeljeno na pet poglavij. V prvem poglavju so predstavljene tehnike modeliranja, ki so potrebne za razumevanje opravljenih analiz in nadaljnih primerjav, to so: večstopenjska linearna regresija, metoda podpornih vektorjev, naključni gozd in mehka logika. Pregledu metod modeliranja sledi poglavje, kjer so predstavljeni indeksi kakovosti modelov. Razdeljeni so v pet podpoglavij: napake, determinacijski koeficient, popravljen determinacijski koeficient, statistični F-test in informacijski kriteriji. V tretjem poglavju so podrobno predstavljeni in razčlenjeni integrirani avtoregresijski modeli premikajoče sredine (ARIMA). Naprej je predstavljena avtokorelacija in njene funkcije, sledi definicija stacionarnosti in diferenciranja časovne vrste, predstavljeni so sezonski ARIMA modeli, na koncu sledijo koraki Box-Jenkins metodologije za izgradnjo ARIMA modelov. V četrtem poglavju je povzeta uporaba taksonomije, izdelana je razširitev taksonomije napovedovanja v elektrogospodarstvu, predstavljena je obdelana literatura in prikaz taksonomskih enot, ki so bile vsebovane v njej. Poleg taksonomskih enot so za obravnavano literaturo predstavljeni grafi primerjav tehnik modeliranja. V zadnjem poglavju so predstavljeni izračuni in primerjava rezultatov natančnosti modelov za napovedovanje. Najprej je predstavljena lastna časovna vrsta, sledi konstrukcija ARIMA modela po Box-Jenkins metodologiji in kasneje še modelov AutoARIMA (funkcija, ki samostojno določi parametre modela), multiple linearne regresije (MLR) in metode podpornih vektorjev (SVM). Na koncu poglavja so prikazane analize primerjav med modeli glede na dolžino in odmik učnega obdobja. Primerjani so tudi modeli za 12 urno napovedovanje.
Keywords: napovedovanje, linearna regresija, naključni gozd, podporni vektorji, ARIMA modeli, taksonomija, mehka logika, informacijski kriteriji.
Published: 07.02.2017; Views: 1721; Downloads: 246
Full text (4,58 MB) |
6. Project portfolio management1999, proceedings Keywords: projektno vodenje, vodenje projektov, planiranje projektov, projekti, management, selekcija, konkurenca, prednost, portfolio, orodja, klasifikacija, strategija, novi proizvodi, razvojni projekti, znanje, obveznosti, odgovornost, ideje, praksa, paradigme, kvaliteta, bilanciranje, poslovanje, kontrola, opcije, podjetje, podpora, uspešnost poslovanja, uporaba računalnika, informacijski sistemi, metode, ocenjevanje, vrednotenje, aktivnosti, aplikacija, alokacija, mehka logika, cost benefit analiza, kapital, vrednost, zborniki, denarni tokovi, primeri, dokumentacija, terminologija
Published: 10.07.2015; Views: 1006; Downloads: 92
 Link to full text |
7. |
8. Uporaba metod mehkega računanja v proizvodnih sistemihJure Šafner, 2015, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu smo raziskali in nazorno predstavili metode mehkega računanja in njihove prednosti. Pri tem smo se osredotočili na nevronske mreže, mehko logiko, evolucijsko računanje in skupinsko inteligenco. Vsako metodo smo raziskali in predstavili po naslednjem ključu: zgled v naravi, uporabnost v industriji, oblikovanje metode in njeni sestavni deli ter predstavitev delovanja metod. Nato smo na podlagi strokovne in znanstvene literature naredili primerjavo omenjenih metod. Z diplomskim delom smo potrdili, da so metode mehkega računanja koristna orodja za reševanje optimizacijskih problemov ter so uporabne pri kompleksnih NP problemih.
Keywords: mehko računanje, umetna inteligenca, nevronske mreže, genetski algoritmi, skupinska inteligenca, mehka logika, algoritem kolonije mravelj, inteligenca roja delcev.
Published: 02.07.2015; Views: 1043; Downloads: 87
Full text (1,61 MB) |
9. Uporaba umetne inteligence za reševanje zahtevnih inženirskih problemovSimon Šikovec, 2013, undergraduate thesis Abstract: diplomsko delo opisuje različne metode umetne inteligence in njihovo uporabo v inženirstvu. V uvodnem delu je razčlenitev umetne inteligence in splošen opis, ki mu sledi nekaj primerov. S primeri, kot sta na primer optimizacija obdelovalnih parametrov in napovedovanje oziroma obnašanje sistema v prihodnosti, želimo pokazati, da je uporaba umetne inteligence učinkovit pristop za reševanje inženirskih problemov. Na koncu obeh primerov prikažemo, da je uporaba metod umetne inteligence učinkovita, saj je robustna, zmogljiva in za inženirske potrebe dovolj natančna. Danes vse bolj stremimo k čim večji avtomatizaciji in načrtovanju proizvodnih sistemov, ki nam dajejo najboljše rezultate. Uporaba umetne inteligence je velikokrat skoraj nujna, saj do neke mere nadomesti navzočnost človeka v proizvodnih sistemih.
Keywords: Ključne besede: umetna inteligenca, nevronske mreže, genetski algoritmi, skupinska inteligenca, mehka logika, algoritem kolonije mravelj.
Published: 26.11.2013; Views: 2119; Downloads: 373
Full text (1,81 MB) |
10. Napovedovanje varnosti plovbe na osnovi vremena s pomočjo Markovskih verig in mehke logikeŽiga Kozelj, 2013, master's thesis Abstract: Zaradi vse večjega pomena pomorskega transporta je potrebno na tem področju zagotoviti varnost vseh udeležencev in uporabnikov prometne storitve. Za zagotavljanje varnosti je potrebno ukrepati preventivno, saj lahko tako v veliki meri zmanjšamo ali celo preprečimo katastrofalne posledice pomorskih nesreč. Ker je plovba velikokrat pogojena s stanjem na morju, je zelo priporočljivo poznati vremensko napoved, ki predstavlja eno izmed sredstev preventivnega ukrepanja.
V magistrskem delu bodo najprej predstavljene značilnosti stohastičnih procesov, markovskih procesov in markovskih verig. Za potrebe mehke logike bodo predstavljene tudi osnove mehke logike in logičnega sistema. S pomočjo markovskih verig bomo nato za različne vremenske spremenljivke na območju JV-Grčije zasnovali avtomate za napovedovanje vremena ter prikazali simulacijske primere in verifikacijo uporabnosti rezultatov. Na podlagi rezultatov, ki jih bomo pridobili s pomočjo markovskih verig, pa bomo poskušali napovedi za posamezno spremenljivko uporabiti pri razvoju mehkega modela, ki bo napovedoval varnost plovbe v pomorskem prometu.
Keywords: markovske verige, napovedovanje vremena, mehka logika, varnost plovbe
Published: 15.11.2013; Views: 1278; Downloads: 123
Full text (3,04 MB) |
