Eksploracija in eksploatacija sta temeljna procesa vsakega iskalnega algoritma. Eiben in Schippers sta že pred več kot desetletjem zagovarjala ustreznost razmerja med tema dvema nasprotujočima si procesoma in to še dandanes zmeraj pomembno vpliva na raziskave s področja evolucijskih algoritmov. V tem članku smo pregledali več kot 100 znanstvenih del in podali pregled na tem področju. V članku smo podali nov in svež pogled na to problematiko preko naslednjih treh aspektov: (1) katere komponente evolucijskega algoritma prispevajo k eksploraciji in eksploataciji; (2) kdaj in kako krmilimo eksploracijo in eksploatacijo in (3) kako dosežemo ustrezno razmerje med eksploracijo in eksploatacijo. Le s pomočjo celovitega in sistematičnega razumevanja teh dveh procesov lahko pričakujemo napredek raziskav na tem področju.
COBISS.SI-ID: 17009430
Predstavljamo okoljsko ogrodje za simulacijo in vizualizacijo gozdov olesenelih rastlin. Kompleksen aplikacijski programski sistem razvija in animira proces spontane pogozditve v okolju. Sistem upošteva številne lastnosti okolja in združuje računalniško animacijo z umetnim življenjem. Glavni namen predstavljenega programskega sistema je njegova uporaba v računalniški animaciji, za sintezo naravnih okolij in vizualno analizo verodostojnosti njihovega naravnostnega izgleda. Pogozditveni proces je modeliran kot simulacija ekosistema, kjer se drevesa borijo za preživetje na osnovi več rastnih pogojev. Podan je podroben opis simulacijskih postopkov za simulacijo rasti dreves in pogojev, ki lahko vplivajo na rast dreves. Vsi simulacijski postopki in pogoji so biološko spodbujeni. V članku so matematično definirani z načrtovanjem modela agentnega sistema od dna proti vrhu, ki vzplavi umetno porazdelitev dreves z mediacijo znotraj simulacije. Spremenljiv in prilagodljiv 3D proceduralni model je uporabljen za vizualizacijo dreves. Prav tako je rast posameznih dreves animirana, od razvoja vejitvene zapletenosti, do potankosti za posamezen list, kar omogoči precej realistično zaznavo pojavljajočega ekosistema. Vizualizacija dreves je pohitrena na tak način, da imajo drevesni modeli sorazmerno postopoma zmanjšano stopnjo podrobnosti glede na točko gledišča. Lokacije in zrelost vizualiziranih dreves so pridobljene iz rezultatov simulacije ekosistema in tako je animiran proces zaraščanja skozi več stoletij. Naravnostni izgled umetne porazdelitve dreves je potrjen vizualno in statistično.
COBISS.SI-ID: 16157206
Prispevek predstavlja kodirni vidik vektorizacije matričnih parametrov v pristopu evolucijskega računalniškega vida za proceduralno modeliranje dreves. Drevo je kodirano s serializirano množico parametrov s plavajočo vejico in je nespremenljive velikosti. Ta množica je sestavljena iz podmnožice pomožnih lokalnih parametrov in ostalih globalnih parametrov. Glavni cilj prispevka je zmanjšanje potrebne dimenzionalnosti za predstavitev lokalnih parametrov v problemu. Za simulacijo evolucije je uporabljen optimizacijski algoritem diferencialne evolucije. Ta evolucijski algoritem razvija parametriziran proceduralni model s prilagajanjem množice upodobljenih slik na množico avtomatsko predprocesiranih referenčnih slik. Rekonstruirana drevesna morfologija je nato uporabljena za animacijo geometrije teh dreves, ki generira podobne geometrične drevesne modele na osnovi podobne morfologije. Nato so pokazani primeri animacije rekonstruiranih modelov, kot je simulacija rasti, zibanja v vetru in dodajanja listov na teh rekonstruiranih prostorskih modelih.
COBISS.SI-ID: 17793558
Za algoritem TLBO se zdi, da je vzhajajoča zvezda med številnimi metahevrističnimi algoritmi z relativno dobro uspešnostjo saj naj bi algoritem TLBO prekosil dobro poznane metahevristične algoritme na problemih z omejitvami in brez njih. Slednje nas je vzpodbudilo, da raziščemo skrivnosti dominantnosti algoritma TLBO. V članku opisujemo naše ugotovitve pri uporabi algoritma TLBO tako kvalitativno kot kvantitativno skozi pregled kode in eksperimenti. Naše ugotovitve razkrijejo tri pomembne pomankljivosti algoritma TLBO: (1) vsaj en pomemben korak algoritma je izpuščen in ni opisan, (2) nepravilen izračun števila klicev ocenitvene funkcije in (3) napačna predstava o krmiljenju parametrov. Nadalje, uporabljena je bila nepoštena primerjava med eksperimenti, ki so se izvajali pod različnimi pogoji (npr. različni pogoj ustavljanja). Eksperimentalni rezultati na problemih z omejitvami in brez omejitev ne pokažejo nadvlade algoritma TLBO. Namen članka je, da opozorimo raziskovalce s področja metahevrističnih algoritmov, da v prihodnje ne storijo podobnih napak ter omogočiti pošteno primerjavo med metahevrističnimi algoritmi.
COBISS.SI-ID: 16111638
Predstavljena metoda za ločitev močno sinhroniziranih impulznih izvorov predstavlja svetovno novost, saj kot prva na svetu omogoča popolnoma avtomatizirano in neinvazivno opazovanje aktivnosti motoričnih enot pri nevrodegenerativnih obolenjih, kot sta esencialen tremor in Parkinsonova bolezen. Študija podaja matematično izpeljavo metode in teoretično dokaže možnost razcepa sestavljenih signalov v primeru močno koreliranih impulznih izvorov. V nadaljevanju predlaga postopek razcepa površinskih elektromiogramov (EMG) in ga ovrednoti s primerom sintetičnih in eksperimentalnih signalov EMG pri štirinajstih bolnikih s patološkim tremorjem. V primeru sintetičnih signalov je metoda prepoznala 8 motoričnih enot na mišično skrčitev s senzitivnostjo razpoznanih proženj ≥ 95%. V primeru eksperimentalnih signalov je metoda razpoznala med 0 in 21 motoričnih enot na mišično skrčitev. Metoda uvaja nov način fizioloških preiskav patološkega tremorja in nudi informacijsko podporo aktivnemu dušenju patološkega tremorja, ki prizadene okoli 5 % populacije zahodnega sveta.
COBISS.SI-ID: 16676630