diplomsko delo
Aljaž Borko (Avtor), Damjan Strnad (Mentor), Nikola Guid (Komentor)

Povzetek

V diplomskem delu je predstavljen genetski algoritem in njegova implementacija za optimiziranje parametrov v simuliranem socialno-ekonomskem sistemu, v katerem nastopajo entitete, kot so agenti, drevesa, hrana itd. Vsak tip entitete ima svoje lastnosti in omejitve. Delovanje sistema je predpisano z implicitnimi pravili, ki določajo medsebojne vplive entitet. Parametri, ki jih optimiziramo, vplivajo na obnašanje agentov, ki so glavni skrbniki sistema. S tem želimo vzpostaviti stabilen sistem, ki bi preživel čim dlje. V diplomskem delu pokažemo, da lahko ta cilj dosežemo s pomočjo genetskega algoritma, ki poišče optimalne vrednosti omenjenih parametrov.

Ključne besede

genetski algoritmi;evolucijski algoritmi;simulacija;optimizacija parametrov;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [A. Borko]
UDK: 004.986(043.2)
COBISS: 18287126 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1129
Št. prenosov: 71
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: OPTIMIZATION OF PARAMETERS OF SIMULATED SOCIAL-ECONOMIC SYSTEM WITH GENETIC ALGORITHM
Sekundarni povzetek: This diploma paper discusses genetic algorithm and its implementation in order to optimize parameters in a simulated socio-economic system, including entities such as agents, trees, food, etc. Each type of entity has its own characteristics and limitations. Activity of the system is in accordance to rules and regulations of implicit standards that determine interacting influences of entities. When parameters are optimised, they influence the behaviour of agents that are the systems main administrators. Thus, this enables us to establish a stable system with the longest survival time possible. As shown in this paper, this can be achieved by using genetic algorithm that establishes optimal values of mentioned parameters.
Sekundarne ključne besede: genetic algorithm;evolution algorithm;stsimulation;parameter optimization;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Strani: VIII, 25 f.
ID: 8730252