Search results for "Algoritms"
showing 10 items of 35 documents
Sociālpedagoģiskā darbība 5.-9.klasēs jaunatnākušo skolēnu adaptācijas procesa veicināšanai
2016
Daces Pūpolas diplomdarba tēma ir ‘’Sociālpedagoģiskā darbība 5.-9. klasēs jaunatnākušo skolēnu adaptācijas procesa veicināšanai’’. Diplomdarba mērķis raksturot adaptācijas procesu un izstrādāt, aprobēt sociālpedagoģiskās darbības programmu un algoritmu jaunatnākušajiem 5.-9. klašu skolēniem. Darbā tiek raksturots adaptācijas jēdziens un vispārējs tās raksturojums, līdzcilvēku nozīme skolēnu adaptācijas procesā, sociālais pedagogs kā adaptācijas veicinātājs. Izpētīts jaunatnākušo skolēnu adaptācijas procesa sākums, kas to ietekmēja. Izstrādāta sociālpedagoģiskā darbības programma un algoritms skolai jaunatnākušā skolēna veiksmīgākam adaptācijas sākumam. Diplomdarbs izstrādāts uz 72 lappusēm…
Vienādu produktu atrašana ar loģistiskās regresijas un vienvirziena neironu tīkla palīdzību
2017
Darbā salīdzināti loģistiskās regresijas un vienvirziena neironu tīklu modeļi, risinot vienādo produktu atrašanas problēmu. Darba mērķis ir izveidot modeli, kas spētu noteikt, vai divi salīdzināmie produkti ir vienādi, lai varētu noteikt, kur nonāk ražotāja prece un informēt par to pontenciālos patērētājus. Lai minētajos matemātiskajos modeļos varētu iekļaut arī datus, kas oriģināli ir simbolu virkņu formā, aplūkotas arī dažas simbolu virkņu salīdzināšanas metodes. Šajā darbā aprakstīta arī nesabalansētu datu problēma un dažādas izmantoto modeļu salīdzināšanas un novērtēšanas metodes. Loģistiskās regresijas un vienvirziena neironu tīklu atgriezeniskais izplatīšanās algoritms izveidoti un sa…
Ekonomiskās aktivitātes reāllaika prognozēšana ar augstas frekvences datiem.
2022
Maģistra darba ietvaros tiek izveidoti ekonomiskās aktivitātes indikatori ar nedēļas frekvenci, izmantojot augstas frekvences datus, lai novērtētu un prognozētu IKP reāllaikā Latvijā un Eiropas Savienībā. Darbs apkopo publiski pieejamos augstas frekvences datu avotus un oficiālās statistikas rādītājus trīs dažādās frekvencēs – nedēļas, mēneša un ceturkšņa. Pētījuma ietvaros veiktajai analīzei tiek pielietotas trīs metodes – faktoru analīze ar cerību-maksimizācijas algoritms, faktoru analīze un Čou-Lina metode, kā arī Baumeister, Leiva-León, Sims (2021) nesen izstrādātā pieeja. Pētījuma rezultāti parāda, ka augstas frekvences dati var sniegt nozīmīgu pienesumu reāllaika IKP novērtēšanā un pr…
Ceļa atrašana labirintā
2019
Darbs demonstrē, kā var izmantot viļņu algoritmu ceļa atrašanai labirintā. Darbā tiek izpētīts viļņu algoritms, rezultātā ir izveidota lietotne, kurā ir realizēts viļņu algoritms un trīs tā modifikācijas. Salīdzinot modifikācijas, tiek secināts, ka 3. modifikācija ir visefektīvākā.
Lineārās programmēšanas uzdevumi veselos skaitļos
2016
Bakalaura darbs veltīts lineārās programmēšanas apakšnozarei – lineārajai programmēšanai veselos skaitļos. Darbā izklāstītas trīs lineārās programmēšanas veselos skaitļos uzdevumu risināšanas metodes: sazarošanās un robežu metode, Gomori metode un Balaša algoritms. Metodēm dots apraksts, tās ilustrētas ar piemēriem. Šis bakalaura darbs ir metodiska rakstura un var noderēt, apgūstot specifiskos lineārās programmēšanas uzdevumus veselos skaitļos.
Ģenētiskās programmēšanas algoritms reāllaika videospēlē
2018
Darba mērķis ir izpētīt iespējas praktiski izmantot ģenētisko programmēšanas algoritmu un mākslīgo neironu tīklu sniegtās iespējas videospēļu kvalitātes uzlabošanā, darbinot reāllaika videospēļu tēlus. Tiek izpētītas reāllaika videospēlēs pielietotās mākslīgā intelekta metodes, ģenētiskās programmēšanas un mākslīgo neironu tīklu darbības principi un sasniegumi, kā arī veikts eksperiments spēles tēlu apmācībai ar ģenētiskās programmēšanas algoritmu, izveidots vienkāršots, mūsdienu videospēlēm vairāk raksturīgs mākslīgais intelekts, ar kuru tiek salīdzināts apmācītais algoritms eksperimenta vidē un darba ietvaros izstrādātā videospēlē.
Neraksturīgu vērtību noteikšana datu kopā ar vienvirziena vairākslāņu neirona tīklu
2016
Lai gan neraksturīgu vērtību noteikšana datu kopā ir zināma problēma kopš 19.gadsimta, lielākai daļai izstrādāto metožu ir specifisks pielietojums kādā jomā. Lai atrastu neraksturīgus novērojumus daudzdimensionālā datu kopā, bakalaura darbā tiek aprakstīta uz neironu tīkliem balstīta pieeja, kas darbojas, izmantojot atgriezenisko izplatīšanās algoritmu. Bieži vien neraksturīgu vērtību esamība datos var novest pie izšķirošām sekām, tomēr no tā var izvairīties, veicot datu analīzi, kuras rezultātā tiek noteikta potenciāli kritiska informācija, ko ietver datu kopā esošās neraksturīgās vērtības. Rezultāti, kas iegūti, izstrādājot četrus modeļus uz trīs dažādām datu kopām, norāda, ka metodei, ku…
Uz nestriktās loģikas balstīta lēmumu pieņemšanas sistēma nodokļu samaksas termiņa pagarinājuma pieteikumu novērtēšanai
2018
Darbs ir veltīts nestriktām secinājumu sistēmām un to lietojumiem ekonomiskā rakstura uzdevumu risināšanai. Bakalaura darbā tika izveidota un aprobēta uz nestriktās loģikas balstītā lēmumu pieņemšanas sistēma nodokļu samaksas termiņa pagarinājuma pieteikumu novērtēšanai. Darba gaitā tika veikta datu analīze, definēta sistēmas hierarhiskā struktūra un uzdota kārtulu bāze. Uzbūvētais modelis ļaus optimizēt Valsts ieņēmumu dienesta nodokļu samaksas termiņa pagarinājumu piešķiršanas procesu, paaugstinot pareizā lēmuma pieņemšanas precizitāti un paātrinot iesnieguma izskatīšanas procesu.
Skudru algoritms un tā pielietojums optimizāciju metodēs
2018
Darbā tiek aplūkots skudru algoritms, kas ir viens no jaunākajiem optimizācijas metožu algoritmiem. Teorijā ir aprakstīti algoritma pārejas varbūtības, feromona atjaunošanas formulas un algoritma konstruēšanas soļi. Pielietojumā tiek aplūkota algoritma izmantošana ceļojošā pārdevējā problēmas atrisināšanai gan 5 mezglu gadījumā, gan daudzu mezglu gadījumam. Daudzu mezglu gadījuma īstenošanai izveidots kods datorprogrammā MATLAB (R2018a versija). Ar programmas palīdzību tiek analizēta optimālo parametru izvēle veiksmīgākajam rezultātam.
Nestrikta lineārā programmēšana preču optimālās plūsmas noteikšanai
2017
Darbs ir veltīts uzdevumam par preču optimālo plūsmu transporta tīklā, kuru modelē, lietojot grafu ar indeksētiem lokiem. Problēma ir apskatīta ar nestriktiem parametriem un risināta, lietojot nestriktās lineārās programmēšanas metodi. Optimālās plūsmas problēmai atbilstošais nestriktās programmēšanas uzdevums ir reducēts uz klasisko diskrētās programmēšanas uzdevumu ar papildus lēmuma pieņemšanas parametriem, kura risināšanai tiek pielietots sazarošanās un robežu algoritms. Aprakstītā metode ir aprobēta, analizējot skaitliskus piemērus un veicot iegūto rezultātu analīzi atkarībā no lēmumu pieņemšanas parametriem.