Problem načrtovanja n-dnevnega jedilnika je razdeljen na podprobleme na nivoju dnevnih jedilnikov in obrokov. Razvit je evolucijski algoritem, ki išče množico ugodnih rešitev, brez preiskovanja celotnega prostora možnih rešitev. Ker je problem omejen, zahteva reševanje problema popravljanje vmesnih rešitev. Na nivoju obrokov je izvedeno popravljanje z metodo linearnega programiranja s ciljem uravnoteženja obrokov. Predstavljeni empirični rezultati nakazujejo, da je računalniška evolucijska metoda lahko uspešnejša od človeka.
COBISS.SI-ID: 22525223
Razvito je bilo orodje za preverjanje pravilnosti programske opreme za 2D Delaunayevo triangulacijo kot učni pripomoček za predmet računalniške geometrije. Orodje omogoča odkrivanje nepravilnosti, kot so na primer neuporabljene točke, manjkajoče povezave, ne-Delaunayevi trikotniki ali degenerirani trikotniki. Priloženi testni primeri omogočajo poenoteno primerjanje razvitih rešitev. Orodje in testni primeri služijo tudi predavateljem za korektno ocenjevanje nalog študentov.
COBISS.SI-ID: 13012758
Na področju testiranja digitalnih vezij smo razvili nov pristop k aplikacijsko-orientiranem testu procesorskih jeder, primeren za uporabo v sistemu-v-čipu na vezju FPGA. Celoten nabor ukazov je povezan v kompaktno testno sekvenco, ki jo je možno izvajati za različne vhodne testne nabore. Tako je možno občutno izboljšati pokritost napak brez zahtev po dodatnem spominu. Za potrebe evalvacije predlagane rešitve smo razvili okolje za avtomatsko emulacijo napak osnovano na zmožnosti parcialne rekonfiguracije vezij FPGA.
COBISS.SI-ID: 22551847
Vizualno vodenje robotov predstavlja izziv za vse več sodobnih industrijskih aplikacij. Poznavanje sposobnosti sistema robotskega vida je ključni dejavnik pri načrtovanju le-teh zato v tem članku predlagamo postopek za določitev natančnosti robotskega sistema stereo vida v dvo- in trorazsežnem prostoru in predstavimo rezultate.
COBISS.SI-ID: 23306791
Ta članek predstavlja rešitev kako globalno optimirati zvezne funkcije z uporabo Diferencialnega pristopa s stigmergijo mravelj (DASA). Uporabljen je pri optimizaciji z zveznimi parametri in veliko dimenzijami ter majhnim številom ovrednotenj funkcije. Uspešnost DASA algoritma je ocenjena na nizu 25-ih preskusnih funkcij, ki so bile uporabljene na CEC'2005 specialni sekciji o optimizaciji z zveznimi parametri. Poleg tega je ne-parametrična statistična primerjava z enajstimi trenutnimi vrhunskimi algoritmi pokazala uspešnost in učinkovitost DASA pristopa.
COBISS.SI-ID: 22568743