20.500.12556/DKUM-95925 Optimizacije v inženirstvu reševanje problemov z metahevrističnimi metodami v okolju MATLAB Optimization in Engineering Solving Problems with Metaheuristic Methods in MATLAB Skripta obravnavajo temeljne pristope optimizacije v inženirstvu s poudarkom na uporabi metahevrističnih metod, kot sta genetski algoritem (GA) in algoritem rojev delcev (PSO). Namenjena so študentom in inženirjem, ki želijo razumeti tako teoretično ozadje kot praktično implementacijo optimizacijskih algoritmov v okolju MATLAB. Vključujejo poglavja o enokriterijskih in večkriterijskih optimizacijskih problemih, obravnavajo omejitve, različne ciljne funkcije ter vizualizacijo rezultatov. Vsako poglavje vsebuje strukturirane vaje in naloge za samostojno delo, ki spodbujajo razumevanje delovanja algoritmov, oblikovanje optimizacijskih modelov in interpretacijo rešitev. Poseben poudarek je na razlagi parametrov algoritmov, primerjavi konvergence ter vplivu nastavitev na vedenje optimizacije. Skripta se zaključijo s pregledom značilnih testnih funkcij in primeri Pareto front za večkriterijsko optimizacijo. Zasnovana so tako, da tudi uporabniki brez poglobljenega matematičnega znanja lahko postopoma razvijejo intuicijo za uporabo optimizacijskih pristopov v realnih inženirskih problemih. The book covers basic optimization approaches in engineering, focusing on the use of metaheuristic methods such as genetic algorithms (GA) and particle swarm optimization (PSO). They are intended for students and engineers who want to understand both the theoretical background and the practical implementation of optimization algorithms in the MATLAB environment. They include chapters on singleobjective and multiobjective optimization problems, discuss constraints, various objective functions, and visualization of results. Each chapter contains structured exercises and assignments for independent work that promote understanding of how algorithms work, the design of optimization models, and the interpretation of solutions. Special emphasis is placed on explaining algorithm parameters, comparing c onvergence, and the impact of settings on optimization behavior. The book concludes with an overview of typical test functions and examples of Pareto fronts for multi-objective optimization. It is designed so that even users without in-depth mathematical knowledge can gradually develop an intuition for using optimization approaches in real engineering problems. metahevristične metode genetski algoritem (GA) algoritem rojev delcev (PSO) eno- in večkriterijska optimizacija MATLAB inženirske aplikacije metaheuristic methods genetic algorithm (GA) particle swarm optimization (PSO) algorithm single- and multi-objective optimization MATLAB engineering applications true false true Univerza v Mariboru, Univerzitetna založba Slovenski jezik Angleški jezik Učbenik za višje in visoke šole 2025-11-11 11:40:18 2025-11-11 11:40:18 2025-11-12 03:36:35 0000-00-00 00:00:00 2025 0 Maribor 2025 Maribor 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 978-961-299-079-4 62:519.8(035)(0.034.2) 256635651 10.18690/um.fs.11.2025 https://press.um.si/index.php/ump/catalog/book/1076 1 d10152a5-beea-11f0-9c6a-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=200547 RAZ_Gotlih_Janez_2025.pdf RAZ_Gotlih_Janez_2025.pdf 1 98145DFD54B7204112836B07EB5B6DCF e85bb7a86d1c8cf018d6ec22615c89c43c55d7fd1651e87a75420144a2fde66c 1bac1d69-beeb-11f0-9c6a-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=200548 Fakulteta za strojništvo Univerzitetna založba Univerze v Mariboru 0 0 0