REPOZITORIJ > REZULTATI

Preglej vse

Rezultati iskanja (5)

Evolucijski algoritmi za optimizacijo pesimističnih dvonivojskih problemov in minimaks problemov

Avtor(ji): Margarita Antoniou (Avtor), Gregor Papa (Mentor)

Leto: 2025

Tip: Doktorska disertacija

Disertacija obravnava dva različna, vendar povezana optimizacijska problema: dvonivojske in minimaks probleme v kontekstu evolucijskih algoritmov (EA). Dvonivojska optimizacija vključuje hierarhično odločanje, pri katerem so odločitve na zgornjem nivoju podvržene omejitvam, določenim z rešitvami optimizacijskega problema na spodnjem nivoju. Ti problemi so posebej zahtevni zaradi svoje ugnezdene strukture, potrebe po …

Karakterizacija zveznih večkriterijskih optimizacijskih problemov z omejitvami

Avtor(ji): Aljoša Vodopija (Avtor), Bogdan Filipič (Mentor)

Leto: 2024

Tip: Doktorska disertacija

Kljub večjemu številu nedavno objavljenih člankov na področju večkriterijske optimizacije z omejitvami razumevanje in karakterizacija večkriterijskih optimizacijskih problemov z omejitvami ostajata nezadovoljiva. Zato je izbira ustreznih problemov za primerjalno analizo zahtevna in nima formalne osnove. V takšnih okoliščinah je priprava dobro zasnovanega eksperimenta težka naloga, ki ob neustrezni izbiri testnih …

Razumevanje vpliva problemskih pokrajin v numerični optimizaciji črne škatle

Avtor(ji): Urban Škvorc (Avtor), Peter Korošec (Mentor), Tome Eftimov (Somentor)

Leto: 2023

Tip: Doktorska disertacija

Na področju optimizacije velja, da je uspešnost optimizacijskih algoritmov odvisna od problemov, ki jih algoritmi rešujejo. Posledično moramo za dosego dobrih optimizacijskih rezultatov pravilno izbrati tisti algoritem, ki je zmožen ta problem dobro rešiti. To lahko storimo s podrobnim poznavanjem tako optimizacijskih algoritmov kot tudi problemov. Kljub temu pa je …

Paralelizacija evolucijskega algoritma za večkriterijsko optimizacijo

Avtor(ji): Matjaž Depolli (Avtor), Bogdan Filipič (Mentor), Roman Trobec (Somentor)

Leto: 2010

Tip: Doktorska disertacija

Solving real-life optimization problems numerically is often very time demanding, because of high complexity of the simulations that are usually involved. Solving such problems becomes highly impractical for this reason and can even lead to use of less complex and also less accurate models. Fortunately, evolutionary algorithms, often used in …

Stigmergija kot pristop k metahevristični optimizaciji

Avtor(ji): Peter Korošec (Avtor), Bogdan Filipič (Mentor)

Leto: 2006

Tip: Doktorska disertacija

Developing metaheuristics to solve optimization problems is a rapidly growing field of research. This is due to the importance of optimization problems in the scientific as well as the industrial world. The methods developed in this dissertation are based on stigmergy: a method of communication in emergent systems, where the …