| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Evolucionāro algoritmu pielietojums decentralizētas formācijas kontroles optimizācijai robotu spietā |
| Nosaukums angļu valodā |
Evolutionary Optimization of Decentralized Control for Swarm Robotic Formation |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Kārlis Berkolds |
| Recenzents |
Timurs Mihailovs |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir analizēt evolucionāro algoritmu efektivitāti decentralizētas formācijas kontroles optimizācijā robotu spietā. Spietu robotika ļauj vairākiem vienkāršiem robotiem kolektīvi veikt sarežģītus uzdevumus, izmantojot lokālas mijiedarbības bez centralizētas kontroles. Formācijas kontrole prasa robotiem spēju veidot un uzturēt noteiktas ģeometriskās struktūras dinamiskās vidēs.
Darba ietvaros tika implementēti un salīdzināti evolucionārie algoritmi: Ģenētiskais algoritms (GA), Daļiņu spieta optimizācija (PSO), Diferenciālā evolūcija (DE), kā arī hibrīdā pieeja, kas integrē neironu tīklu arhitektūras ar evolucionāro optimizāciju. Tika izstrādāta Python simulācijas vide ar reālistiskiem e-puck robotu modeļiem un novērtēta algoritmu veiktspēja trijos scenārijos: teritorijas pārklājums, formācijas kontrole un perimetra uzraudzība.
Rezultāti demonstrē evolucionāro algoritmu būtisku pārākumu pār tradicionālajām metodēm. Diferenciālā evolūcija uzrādīja labākos rezultātus, sasniedzot 114.7% uzlabojumu teritorijas pārklājumā un 172.9% uzlabojumu perimetra uzraudzībā. Ģenētiskais algoritms demonstrēja augstus rezultātus mērķu atklāšanā (50% pret tradicionālo 16.67%).
Bakalaura darbā ir 64 lappuses un 32 informācijas avoti. |
| Atslēgas vārdi |
SPIETU ROBOTIKA, EVOLUCIONĀRIE ALGORITMI, FORMĀCIJAS KONTROLE, DECENTRALIZĒTA VADĪBA, OPTIMIZĀCIJA |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
SWARM ROBOTICS, EVOLUTIONARY ALGORITHMS, FORMATION CONTROL, DECENTRALIZED CONTROL, OPTIMIZATION |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2025 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
27.05.2025 23:51:38 |
