Search

Sažimajuće očitavanje vrlo uspješno rekonstruira signal iz smanjenog broja mjerenja. Rekonstrukcija se najčešće provodi uz pretpostavku rijetkosti u nekoj domeni, izvođenjem optimizacijskog postupka. Kombiniranjem sažimajućeg očitavanja i neuronskih mreža mogu se postići još bolji rezultati, koji se ne oslanjaju isključivo na svojstvo rijetkosti. Vrlo efikasne u tom smislu pokazuju se generativne suparničke mreže (eng. Generative Adversarial Networks, GAN). Generativna mreža proizvodi bolje rješenje na način da poboljšava performanse i brzinu rekonstrukcije signala. Koristeći pretpostavke korištene kod metode sažimajućeg očitavanja razvija se novi način optimizacije GAN mreža koristeći gradijentne informacije diskriminatora. The compression sensing very successfully reconstructs the signal from the reduced number of measurements. Reconstruction is most often carried out under the assumption of rarity in some of the domain, by performing an optimization procedure. Combining compression sensing and neural networks, one can achieve even better results, which do not rely solely on the rarity property. Generative Adversarial Networks (GAN) are proving to be very effective in this regard. The generative network produces a better solution in a way that it improves the performance and speed of signal reconstruction. Using the assumptions used in the compression sensing method, a new way of optimizing GAN networks using discriminant gradient information is developed.

Konvolucijske neuronske mreže su model koji se često koristi u strojnom učenju zbog svoje prilagodljivosti. Kako bi se mreža dobro prilagodila određenom problemu potrebno optimizirati kombinaciju niza parametara koji će utjecati na sposobnost generalizacije i brzinu učenja. U ovom radu predstavljeni su metode koje se mogu koristiti i parametri koji se mogu namještati za vrijeme optimizacije neuronske mreže. Dodatno odrađena je optimizacija nad kombinacijama parametara te je analiziran krajnji rezultat pomoću vremenskih i kutijastih grafova. Convolutional neural networks are often used model in machine learning because of their adaptability. To make a network adapt to a certain problem, it is necessary to optimize the combination of a number of parameters which will affect the network's ability to generalize and its learning speed. This thesis presents various methods that can be used and parameters that can be adjusted during the optimization of the network. It also perfoms optimization and analyzes the end result using accuracy-time and box plots.

U okviru završnog rada ispitana je primjenjivost optimizacijskih postupaka u prostornom nisko propusnom filtriranju financijskih vremenskih nizova. Analiza je provedena za 10 najlikvidnijih dionica sa Zagrebačke burze. Rad sadrži tri računalna modela na temelju kojih se optimizacijskim postupcima konstruiraju novi vremenski nizovi koji su linearna kombinacija cijena ostalih dionica. Modeli služe za kratkoročna i dugoročna predviđanja cijena, gdje na dnevnoj bazi dobivamo informacije o potencijalnoj cijeni sutrašnjeg dana, odnosno promjeni trenda. U procesu stvaranja modela rađale su se brojne ideje za unapređenje sustava koje predlažemo kao budući rad. This project analyzes the application of optimization techniques in low pass spatial filtering of financial time series. We analyzed the ten most liquid stocks listed on Zagreb Stock Exchange. Three computer models were developed and processed with optimization techniques to build new time series which are linear combinations of the prices of the other stocks. The models are used for short and long term price prediction. Each day we get the information about tomorrow's price and trend changes. During the process of the models, we got many ideas for the improvement of the system that could be used in further development.

U ovom radu se sustavno prilazi problemu planiranja izgradnje razdjelnih mreže, stoga se prikazuju i razrađuju pojmovi i postavke, te tehnička ograničenja koja utječu na planiranje razdjelnih mreža. Pouzdanost razdjelnih mreža je nešto šire razrađena s obzirom da je pouzdanost jedan o kriterija koji se tek nedavno počeo koristiti u planiranju. Značaj napor je napravljen u cilju pojašnjavanja matematičkih modela na kojima se temelji većina metoda za planiranje, te prikazu struktura razdjelnih mreža iz kojih proizlazi složenost kako proračuna, tako i kombinatoričko-optimizacijskog problema planiranja. Napravljen je pregled najznačajnijih postojećih metoda za optimalno dugoročno planiranje izgradnje razdjelnih mreža, s time da se ograničilo na problem izgradnje vodova i transformatorskih stanica. Pregled je dat u obliku kratkih sažetaka postojećih radova, s ciljem prikaza različitih pristupa problemu planiranja, optimizacijskih algoritama, te modelima na kojima počivaju. Nakon pregleda slijedi osvrt na postojeće metode. Od posebnog značaja je prikaz karakteristika koje bi trebale odlikovati metode za optimalno planiranje prema današnjim i budućim zahtjevima. Kao osnovni zahtjevi na metode ističu se višekriterijski pristup problemu, uvažavanje vremena (dinamičko planiranje), mogućnost optimiranja velikih mreža, orijentacija prema donositelju odluka, te odgovarajući odnos prema neizvjesnostima koje donosi budućnost. U radu je predložen model za optimalno dinamičko planiranje izgradnje razdjelnih mreža. Model se temelji na skupu pojedinačnih opcija izgradnje iz kojeg optimizacijski postupak treba odabrati odgovarajuću kombinaciju opcija – plan izgradnje. Modelom se ne predodređuju oblici ulaganja (predlaže se izgradnje vodova, izvora, kondenzatorskih baterija, daljinski upravljivih linijskih sklopki), ali ta se prilagodljivost i jednostavnost proširenja prebacuje na povećanje složenosti proračuna potrebnih za vrednovanje plana izgradnje. Kao bitnu odrednicu se postavlja višekriterijski pristup optimiranju, a pritom posebno treba naglasiti kako predloženi model ne propisuje oblik strukture, već se struktura dobiva kao rezultat optimiranja na temelju odabranih kriterija. Dodatni uvidi u problem optimalnog planiranja razdjelnih mreža su dati kroz razradu modela, kako kroz mogućnosti modela, tako i kroz ograničenja. Implementacija predloženog modela zadržala se, radi složenosti izrade cijelog modela, na razradi troškova izgradnje vodova koji do sada nisu na odgovarajući način razrađeni u postupcima planiranja. Model za procjenu troškova izgradnje vodova se posebno fokusira na detalje istovremenog i prijevremenog polaganja vodova čime se mogu postići znatne uštede pri izgradnji. This thesis systematically approaches the topic of electric power distribution planning, by presenting and revising related critical terms, principles, and technical issues. Reliability is shown in more detail due to its rising importance in planning as a crucial criterion. Extensive efforts have been made to clarify models used as mathematical foundations for the majority of existing planning methods. This includes distribution network topology, the foremost complexity contributor in planning procedures and in combinatorial optimization related to optimal planning. A review of most significant methods for optimal long-term distribution planning is given within this thesis, limited to optimal locating and sizing of feeders and substations. The review is formed on short abstracts with comments, showing different solutions based on various models and optimization techniques. Subsequent to this review, a section of the thesis is set aside for observations made in regard to existing methods, especially concerning their applicability and usability. Of particular interest are soughed features of planning methods according to present and future requirements made by planners. Imperative requirements for methods are multicriteria optimization, dynamic planning, large scale optimization, decision-making orientation and adequate handling of uncertainties. A novel approach for optimal dynamic distribution planning is proposed within the thesis. The model is based on finding an optimal subset within a set of predefined individual options for construction or reconstruction. The model does not predefine options (although proposed options are feeder and substation construction, capacitor installments and installments of remotely controlled switches) but by doing so, transfers the complexity on the necessary calculations for evaluating possible solutions. Multicriteria optimization is considered indispensable, moreover the distribution network topology is to be defined through appropriate criteria selection opposed to and predefined type. Additional insights to distribution planning are given through the detailed description of the model, its potential and its limitations. Due to the complexity of the proposed model, only the segment related to investment cost of cables has been properly challenged as a relatively neglected but important issue. A model is proposed for estimating investment costs of feeders. A special attention is given to construction of parallel underground cables and premature construction to facilitate savings of open trenches.

U magistarskom radu pod nazivom "Genetski algoritam za optimalno strukturiranje poveznih razdjelnih mreža" prikazuje se nova metoda temeljena na genetskom algoritmu za optimalno strukturiranje razdjelnih mreža više prostorno zatvorenih struktura. Glede planiranja razdjelnih mreža optimalno strukturiranje jedan je od važnijih koraka budući se na temelju rezultata strukturiranja donose odluke o optimalnim veličinama i lokacijama novih transformatorskih stanica VN/SN, veličini novih transformatora u postojećim transformatorskim stanicama VN/SN, te trasama novih vodova. Korišteni operatori genetskog algoritma omogućavaju strukturiranje kompletnog područja razrade u zadanu strukturu s minimalnim investicijskim i pogonskim troškovima jednim optimizacijskim postupkom. U postupak optimiranja uključena je postojeća mreža, proračun padova napona u normalnim i izvanrednim pogonskim prilikama, gubici snage i energije te provjeratermičke granice vodova i transformatora. Postupak se temelji na nizu varijantnih rješenja predloženih od strane računala te naknadno vrednovanih od strane planera, a može se primjeniti za srednjeročna i dugoročna planiranja razdjelnih mreža. Magistarski rad podjeljen je u jedanaest dijelova. U uvodnom dijelu rada navedena je podjela problema planiranja razdjelnih mreža, te objašnjena uloga i važnost planiranja srednjenaponskih razdjelnih mreža urbanih područja. Kraćim opisom osnovnih svojstava ovog problema naglašeni su osnovni dijelovi rada. Drugi dio rada započinje s klasifikacijom i povijesnim pregledom poznatih optimizacijskih postupaka. U narednoj točci obrazlažu se prednosti genetskog algoritma pred ostalim optimizacijskim postupcima, pri čemu se posebno razmatra usporedba genetskog algoritma i algoritma stohastičke relaksacije te grupe algoritama poznatih pod nazivom algoritmi kretanja uzbrdo. Nakon opisa svojstava problema planiranja srednjenaponskih razdjelnih mreža, naveden je pregled do sada razvijenih postupaka za njegovo rješavanje. Posebno se razlaže podjela postupaka s obzirom na strukturu razdjelne mreže na koju se primjenjuju,zatim s obzirom na vrijeme za koje se provodi planiranje, s obzirom na uvažavanje postojećeg stanja mreže kao i s obzirom na uzimanje u obzir porasta vršnog opterećenja u transformatorskim stanicama SN/NN. Nadalje se ukratko klasificiraju i opisuju optimizacijski postupci s obzirom na algoritme koje koriste. Na kraju drugog dijela diskutira se cilj, ograničenja i pretpostavke postojećih metoda za planiranje razdjelnih mreža prostorno zatvorene strukture koje su ujedno i predmet ovog rada. Treći dio rada posvećen je fizikalnim karakteristikama razdjelnih mreža. Nakon što su opisane osnovne strukture razdjelnih mreža, s naglaskom na one strukture koje će se modelirati u radu, razmatraju se pogonske karakterisitke pojedinih struktura. Sljedeću točku čine energetska ograničenja mjerodavna za jedne veze, maksimalno dozvoljeni broj čvorišta opterećenja u vezi, kao i termička granica vodova i transformatora. Zatim se opisuje metodologija ekonomskog vrednovanja pogonskih i investicijskih troškova za razdoblje planiranja, radi u usporedbe varijantnih rješenja, a koja se temelji na metodi sadašnjih vrijednosti. Pored energetskih ograničenja navedene su i pretpostavke optimizacijskog postupka. Dan je pregled postupaka za predviđanje vršnih opterećenja koje je moguće koristiti s obzirom na razvijeni model razdjelne razdjelnih mreža potrebno poznavati u svrhu njihovog optimalnog restrukturiranja. Predmet zadnjeg dijela trećeg dijela rada je pomoćni algoritam postupka pripreme podataka koji na temelju raspoloživog broja vodnih polja i dozvoljenog opterećenja transformatora transformatorskih stanica VN/SN omogućava odabir broja veza između pojedinih stanica razdjelne mreže, a samim time i strukturiranje različitih prostorno zatvorenih razdjelnih mreža. Četvrti dio rada započinje s pregledom osnovnih komponenti i pojmova prirodne selekcije. Nakon kraćeg opisa osnovnih koraka, operatora i reprezentacije rješenja klasičnog genetskog algoritma, razlaže se matematička podloga koja objašnjava konvergenciju klasičnog genetskog algoritma u globalni optimum. Sljedi pregled osnovnih grupa evolucijskih algoritama koji su razvijeni za rješavanje specifičnih optimizacijskih problema, a koji jednako kao i klasični genetski algoritmi simuliraju prirodni proces evolucije i nasljeđivanja. Narednidio četvrtog dijela rada posvećen je operatorima i parametrima genetskog algoritma predstavljenog u ovom radu za optimalno strukturiranje razdjelnih mreža. Posebno je istaknuta reprezentacija rješenja i postupak dekodiranja koji omogućavaju provođenje postupka optimalnog strukturiranja kompletnog područja razrade s više transformatorskih stanica VN/SN odjednom, i to ne samo na temeljuinvesticijskih i stalnih pogonskih troškova, već i varijabilnih pogonskih troškova. Opisani su postupci formiranja početne populacije, procjene prikladnosti i selekcije korišteni u genetskom algoritmu. Osim toga analiziran je utjecaj različitih funkcija kazne, operatora krišanja i mutacije, te različitih parametara genetskog algoritma (veličina populacije, intenzitet selekcijskog odabira, broj evolucijskih ciklusa, vjerojatnost mutacije) na konvergenciju genenetskog algoritma. Na primjeru jednostavnog optimizacujskog problema, u petom djelu rada provedena je usporedba genetskog algoritma s ostalim dostupnim algoritmima. Nakon kraćeg opisa tijeka postupka optimiranja realnih razdjelnih mreža, provjerena je primjenjivost i uspješnost genetskog algoritma u rješavanju dva stvarna problema optimiranja složene strukture razdjelne mreže užeg centra grada Zagreba.

ATM predstavlja novu generaciju mrežne tehnologije, a karakterizira je jedinstvena i veoma brza infrastruktura, koja može podržati sve vrste komunikacijskih usluga. Za efikasno uvođenje pa i korištenje ATM tehnologije u B-ISDN okruženju neophodno je kreirati takova komutacijska čvorišta, koja će osim osnovne zadaće komutiranja malih paketa (stanica) ekstremnih brzina, biti podržana i s funkcijama upravljanja prometom koje moraju osigurati adekvatnu kvalitetu (QoS) za široki spektar usluga. Uslijed velike brzine kojom stanica ulaze u komutacijsko čvorište, sustav nije u mogućnosti izvršiti njihovu trenutnu obradu. Da ne bi došlo do gubitka stanica, svako komutacijsko čvorište nužno posjeduje međuspremnike, koji zapravo predstavljaju njihovu privremenu memoriju. Slučajevi preteka međuspremnika (overflow) neizbježno se događaju, i to zbog praskovitosti i nepredvidive prirode ponašanja izvora prometa, a izravna posljedica toga je gubitak stanica. Najjednostavniji način rješenja ovog problema je dimenzioniranje međuspremnika za vršna opterećenja, odnosno uporaba tzv.”beskonačnih” međuspremnika. Ovakav pristup vodi k vrlo maloj iskoristivosti, a osim toga, sustavi s predimenzioniranim kapacitetom međuspremnika nužno dovode do značajnog kašnjenja stanica, što za neke usluge može biti vrlo kritično i neprihvatljivo. Ovi nedostaci predstavljaju čvrst argument za uporabu ATM komutacijskih sustava s “konačnim” međuspremnicima. Kako mreža ATM treba podržati usluge koje imaju široki spektar zahtjeva glede kvalitete prijenosa, posebno gubitaka stanica, poželjno je razviti takav model posluživanja koji će efikasno podržati promet s više razina prioriteta - s obzirom na gubitak stanica. Sheme koje prepoznaju promet s više razina prioriteta, u stanju su “pomiriti” dva suprotna zahtjeva: osigurati ugovorene vrijednosti parametara kvalitete prijenosa i postići visoki stupanj iskoristivosti mrežnih resursa. Ove sheme temelje svoj rad na dva osnovna pristupa: pristup s vremenskim prioritetom i pristup s prostornim prioritetom. Prezentiran je kratki pregled shema čiji se rad temelji na prostornom prioritetu, jer je ovaj pristup bio u žarištu istraživanja. Od svih shema koje temelje svoj rad na principu prostornog prioriteta, shema s djelomičnom uporabom međuspremnika pokazala se kao najpovoljnija. U okviru ove doktorske disertacije prezentirani su rezultati istraživanja problematike nadzora gomilanja u mrežama ATM na razini stanica, pri čemu je žarište posebnog zanimanja bila optimizacija nadzora gomilanja primjenom vlastite sheme djelomične uporabe višekanalnog izlaznog međuspremnika u čvoru ATM. U svrhu provedbe tražene optimizacije, razvijen je originalni matematički model za izračun vjerojatnosti gubitaka stanica s više razina prioriteta glede gubitaka stanica za višekanalni izlazni međuspremnik. Uzimajući u obzir da je procesiranje fiksnih stanica diskretni postupak, višekanalni izlazni međuspremnik modeliran je kao sustav za posluživanje tipa MMPP(1)/D/c/B. Dolazni skupni promet u višekanalni izlazni međuspremnik prikazan je kao Markovljev modulirani proces s jednim stanjem (MMPP(1)), unutar kojeg je promet modeliran Poisson-ovom raspodjelom. U radu je prezentiran detaljan postupak razvitka matematičkog modela za izračun vjerojatnosti gubitaka stanica za sustav posluživanja s više izlaza koji prepoznaje promet rangiran u četiri klase prioriteta glede dozvoljenih gubitaka. Na temelju razvijenog matematičkog modela za izračun vjerojatnosti gubitaka, a uzimajući pri tom u obzir ponašanje sustava za posluživanje koji svoj rad temelji na shemi djelomične uporabe međuspremnika, predložena su i dva algoritma za određivanje najpovoljnijih položaja pragova odbacivanja ATM stanica, i to, za slučaj fiksnog i za slučaj maksimalnog prometa tako da budu zadovoljeni zahtjevi glede dopuštenih gubitaka za stanice svih klasa. U svrhu provedbe potrebnih simulacijskih mjerenja a temeljem razvijenog matematičkog modela napisan je program u programskom jeziku MATLABŽ for Windows, Version 4.2c.1. U radu su prezentirani rezultati ovih simulacijskih mjerenja koja su provedena u svrhu provjere valjanosti razvijenog matematičkog modela i predloženih algoritama optimizacije. Obavljena je analiza utjecaja relevantnih parametara na rad sheme djelomične uporabe višekanalnog izlaznog međuspremnika. Na osnovi detaljne analize rezultata simulacijskih mjerenja i to za sve razmatrane zavisnosti može se sa sigurnošću reći da su dobiveni rezultati potpuno očekivani i fizikalno potpuno opravdani, što vodi na zaključak da je razvijeni originalni matematički model valjan. Isti zaključak se može izvesti i za predložene algoritme optimizacije. Analiza rezultata simulacijskih mjerenja pokazala je kako najveći utjecaj na vjerojatnosti gubitaka stanica ima broj izlaza iz međuspremnika, odnosno samo minimalnim povećanjem broja izlaza, omogućava sustavu prihvat puno većeg intenziteta prometa a da pri tome ne dođe do narušavanja dopuštenih gubitaka. Povećanje broja izlaza smanjuje i vrijeme kašnjenja koje se javlja kao posljedica čekanja u međuspremniku. Znanstveni doprinos u ovoj disertaciji očituje se u razvitku originalnog matematičkog modela za izračun vjerojatnosti gubitaka stanica s nekoliko razina prioriteta glede dozvoljenih gubitaka u višekanalnom izlaznom međuspremniku. Na temelju razvijenog matematičkog modela predloženi su i originalni algoritmi za iznalaženje najpovoljnijeg položaja pragova odbacivanja za slučaj fiksnog prometa kao i za slučaj maksimalnog dozvoljenog prometa, a da pri tome ne dođe do narušavanja dopuštenih gubitaka. Obavljena su simulacijska mjerenja i analiza dobivenih rezultata.

U doktorskoj disertaciji pod nazivom "Planiranje razdjelnih mreza genetskim algoritmima" prikazuje se potpuno novi pristup planiranja razdjelnih mreza urbanih podrucja. Uvazavajuci cinjenicu da je planiranje razdjelnih mreza slozeni postupak koji se moze podijeliti u nekoliko cjelina razmatra se optimalno strukturiranje prstenaste strukture razdjelne mreze i povezne strukture razdjelne mreze uz mogucnost optimiranja i mreze s protustanicom. Postupak optimiranja se temelji na nizu varijantnih rjesenja predlozenih od strane racunala te naknadno vrednovanih od strane planera. Podaci o razdjelnoj mrezi pohranjeni su u zemljopisnom informacijskom sustavu tako da je postignuta najveca moguca tocnost modela razdjelne mreze. Kroz kratki povijesni prikaz razvoja transportnih mreza objasnjena je uloga elektroenergetskih razdjelnih mreza te svrhe njihovog planiranja. Kracim opisom struktura razdjelnih mreza i teoretskih modela koji se koriste za njihovo optimalno strukturiranje te definicijom i ulogom zemljopisnog informacijskog sustava u postupku planiranja naglašeni su glavni dijelovi rada. Drugo poglavlje sastoji se od nekoliko cjelina: uvodni dio u kojem se objasnjava potreba planiranja razdjelnih mreza; dio u kojem se opisuju osnovne strukture razdjelnih mreza s naglaskom na one strukture koje ce se modelirati u radu; definicija problema planiranja s teoretskim objasnjenjem problema dostave iz jednog i vise skladista koji se koriste kao temelj za optimiranje prstenaste i povezne strukture razdjelne mreze; fizikalne karakteristike razdjelne mreze opisane su u posebnom dijelu uz opis modela razdjelne mreze u zemljopisnom informacijskom sustavu i njegovoj ulozi u postupku planiranja razdjelne mreze; u posljednjem dijelu opisane su razne tehnike optimiranja koje se mogu primjeniti na rjesavanje problema trgovackog putnika, problema dostave iz jednog skladista i problema dostave iz vise skladista. Trece poglavlje zapocinje s opisom opceg genetskog algoritma, matematickom podlogom genetskih algoritama, te opisom genetskih operatora. Posebno je istaknuta primjena genetskih algoritama na rjesavanje kombinatorickih problema, prije svega problema trgovackog putnika i pripadajucih rekombinacijskih operatora koji se prilagodjeni koriste za rjesavanje problema dostave. Posebno su opisani genetski algoritam primjenjen na problem dostave iz jednog skladista i genetski algoritam primjenjen na problem dostave iz vise skladista. Istaknuto je kodiranje problema kako ga zahtjeva genetski algoritam, nacin na koji su prilagodjeni genetski operatori, a funkcioniranje svakog algoritma je prikazano na odgovarajucim primjerima mreznih struktura. Vazniji dijelovi svakog genetskog algoritma opisani su pseudokodom. U cetvrtom poglavlju genetski algoritmi su primjenjeni na rjesavanje stvarnih problema optimiranja prstenaste i povezne strukture razdjelne mreze. Prikazan je tijek postupka planiranja i istaknuti dodaci u algoritmu kako bi se mogao primjeniti na optimiranje razdjelne mreze. Peto poglavlje prikazuje primjenu razvijenog genetskog algoritma na optimiranje slozene strukture razdjelne mreze uzeg centra grada Zagreba.