diplomsko delo
Kristijan Bošak (Avtor), Janez Brest (Mentor), Borko Bošković (Komentor)

Povzetek

V sklopu diplomskega dela raziščemo problem iskanja binarnih zaporedij z nizko avtokorelacijsko funkcijo. V glavnem delu implementiramo stohastičen algoritem LABSsolv. Algoritem pri preiskovanju velikega iskalnega prostora uporablja samoizogibajoči se sprehod in razpršeno tabelo. V eksperimentalnem delu nas zanima število ovrednotenj, ki so potrebna, da dosežemo že znane najboljše vrednosti PSL, ter čas, ki je za to potreben.

Ključne besede

algoritmi;problem LABS;avtokorelacijska funkcija;binarne sekvence;samoizogibajoči se sprehod;razpršene tabele;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [K. Bošak]
UDK: 004.424.4.021(043.2)
COBISS: 96311555 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 225
Št. prenosov: 17
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: Stochastic algorithm for finding short binary sequences with low autocorrelations
Sekundarni povzetek: As part of the thesis, we research the problem of searching for binary sequences with a low autocorrelation function. In the main part of the thesis, we implement a stochastic algorithm LABSsolv. We use the self-avoiding walk and the hash table to search through the large search space. In the experimental part of the thesis, we focus on the number of evaluations needed to reach the known optimal PSL values as well as the time necessary.
Sekundarne ključne besede: algorithm;LABS problem;autocorrelation function;binary sequences;self-avoiding walk;hash table;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: VI, 33 str.
ID: 13284623