prikaz prve stranice dokumenta Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama
  Preuzmi
PDF 2.89 MB
završni rad
Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2017. urn:nbn:hr:235:633835
Čehulić, Lovro
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Čehulić, L. (2017). Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835

Čehulić, Lovro. "Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835

Čehulić, Lovro. "Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835

Čehulić, L. (2017). 'Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 19.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835

Čehulić L. Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2017 [pristupljeno 19.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835

L. Čehulić, "Usporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:633835
Podaci o radu
NaslovUsporedba rada evolucijskog algoritma i algoritma roja na standardnim testnim funkcijama
Naslov (engleski)Comparison of evolutionary and swarm algorithm on standard benchmark test functions
AutorLovro Čehulić
MentorPetar Ćurković (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2017-03-03, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Genetski algoritam i optimizacija rojem čestica su metaheuristički optimizacijski alati. Genetski algoritam pripada području evolucijskog računarstva, a inspiriran je evolucijom na genetskoj razini. Optimizacija rojem čestica pripada području inteligencije roja i inspirirana je rojevima kukaca i jatima ptica čija je specijalizacija problem traženja. U ovome radu, ova dva optimizacijska algoritma testirana su na raznim testnim funkcijama te su dobivena dobra rješenja uz određena ograničenja. Odabrane testne funkcije su uglavnom multimodalni, višedimenzijski minimizacijski problemi. Optimizacijom rojem čestica postignuti su rezultati visoke točnosti za probleme koji su uspješno optimizirani. Genetski algoritam dao je rezultate koji nisu tako visoke točnosti, ali su njime pronađena rješenja onih funkcija za koje Optimizacija rojem čestica nije dala rezultate.
Sažetak (engleski)
Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization are Metaheuristic optimization tools. Genetic Algorithm belongs to the field of evolutionary computing, and it is inspired by evolution on genetic level. Particle Swarm Optimization belong to the field of swarm inteligence inspired by swarms of insects and flocks of birds whose specialty is search problem. In this thesis, these two optimization algorithms were tested on various (benchmark) test functions and have obtained good solutions with certain restrictions. The selected test functions are mainly multimodal, multidimensional minimization problems. Particle Swarm Optimization results have been achieved with high precision on the successfully optimize d problems. Genetic Algorithm has provided results with not as high accuracy, but it found solutions for those functions that Particle Swarm Optimization did not.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:633835
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-05-22 19:04:41