24 research outputs found
Cerebral venous sinus thrombosis
Tromboza venskih sinusa je rijedak uzrok moždanog udara. NajÄeÅ”Äe se javlja u dobi od 20 do 50 godina. ÄeÅ”Äe se javlja kod žena nego kod muÅ”karaca. KliniÄka slika je varijabilna, odnosno, pacijenti se mogu žaliti na glavobolju, slabost jedne polovice tijela ili se mogu prezentirati epileptiÄkim napadajem ili komatoznim stanjem svijesti. Kod pacijenata kod kojih posumnjamo na trombozu venskih sinusa trebamo uÄiniti magnetsku rezonanciju (MR) ili kompjutoriziranu tomografiju (CT) mozga odnosno MR venografiju (MRV) ili CT venografiju (CTV). Prognoza pacijenata ovisi o pravovremeno postavljenoj dijagnozi i lijeÄenju uzroka bolesti. Posljednjih nekoliko desetljeÄa smanjena je smrtnost pacijenata od tromboze venskih sinusa.Cerebral venous sinus thrombosis (CVT) is a rare cause of cerebral infarction. Most of adults with CVT are aged 20ā50 years. It is more common in women than in men. The presentation of symptoms is highly variable and symptoms may include headache, weakness of the face and limbs on one side of the body, epileptic seizures and comatose state. Patient should underwent to MRI or CT scanning of the brain and magnetic resonance venography or computed tomographic venography. Prognosis depends on early detection of the disease and detecting the cause. In the past few decades number of deaths from cerebral venous sinus thrombosis has decreased
Synthesis of Monetite (CaHPO4) by mechanochemical treatment of Brushite (CaHPO4ā2H2O)
Synthesis of monetite (CaHPO4) by means of mechanochemical treatment of brushite (CaHPO4ā2H2O) was studied. Start sample (Brushite) was obtained by precipitation method at room temperature. Particle size of brushite was reduced using vibromilling. The powders were analyzed by X-ray powder diffraction (XRPD). Microstructure and morphology was determined by means of scanning electron microscopy (SEM). Brunauer-Emmett-Teller (BET) method was used for examining specific surface area of obtained powders. It was found that five minutes of milling induces brushite-monetite phase transformation. This type of synthesis is cost-effective compared to the other used methods for synthesis of monetite
Poster 13. - Prikaz stanja uhranjenosti studenata 1. godine studija SveuÄiliÅ”ta u Rijeci u dvije ambulante Å”kolske medicine NZZJ PGŽ
Istražiti prikaz stanja uhranjenosti studenata prve godine studija. Prikaz udjela studenata s prekomjernom tjelesnom težinom, te onih s Indeksom tjelesne mase (ITM) od 30 kg/m2 i viÅ”e. Procjena redovne konzumacije doruÄka i utjecaj doruÄka na tjelesnu težinu
Poster 13. - Prikaz stanja uhranjenosti studenata 1. godine studija SveuÄiliÅ”ta u Rijeci u dvije ambulante Å”kolske medicine NZZJ PGŽ
Istražiti prikaz stanja uhranjenosti studenata prve godine studija. Prikaz udjela studenata s prekomjernom tjelesnom težinom, te onih s Indeksom tjelesne mase (ITM) od 30 kg/m2 i viÅ”e. Procjena redovne konzumacije doruÄka i utjecaj doruÄka na tjelesnu težinu
RužiÄka days : International conference 16th RužiÄka Days āToday Science ā Tomorrow Industryā : Proceedings
Proceedings contains articles presented at Conference divided into sections: open lecture (1), chemical analysis and synthesis (3), chemical and biochemical engineering (8), food technology and biotechnology (8), medical chemistry and pharmacy (3), environmental protection (11) and meeting of young chemists (2)
Autonomous Task Execution within NAO Robot Scouting Mission Framework
U obliku 2D mape definiran je prostor za kretanje humanoidnog robota NAO i obavljanje zadataka. OdreÄen je skup zadataka koje robot obavlja u sklopu izviÄaÄke misije, a izgraÄeni prostor je opremljen objektima koji omoguÄavaju njihovo izvoÄenje. RazraÄen je algoritam za lokalizaciju robota koriÅ”tenjem kamere i markera. Realizirano je planiranje i praÄenje putanje te grafiÄko suÄelje raÄunalo-Äovjek za nadzor i definiciju misije te ruÄno upravljanje robotom. Definiran je automat koji autonomni naÄin rada prebacuje u polu-autonomni i daljinski naÄin rada i obrnuto. Razvijeni moduli su integrirani s modulima za zvuÄnu i vizualnu percepciju okoline i cjeloviti sustav je testiran na odabranoj izviÄaÄkoj misiji.A polygon for movement and task execution by the humanoid robot NAO was defined in the form of a 2D map. A series of tasks was designed for the robot to accomplish during its scouting mission and the testing polygon was equipped with necessary objects. A localisation algorithm using markers and the robot's camera was developed, as well as algorithms for navigation, path planning and robot motion. A GUI for mission definition, supervision and control, along with manual robot teleoperation, was developed. An automaton was defined which enables switching between autonomous, semi-autonomous and manual operation modes. The developed modules were integrated with modules for audio and visual perception and the complete system was tested on a chosen scouting mission
Autonomous Task Execution within NAO Robot Scouting Mission Framework
U obliku 2D mape definiran je prostor za kretanje humanoidnog robota NAO i obavljanje zadataka. OdreÄen je skup zadataka koje robot obavlja u sklopu izviÄaÄke misije, a izgraÄeni prostor je opremljen objektima koji omoguÄavaju njihovo izvoÄenje. RazraÄen je algoritam za lokalizaciju robota koriÅ”tenjem kamere i markera. Realizirano je planiranje i praÄenje putanje te grafiÄko suÄelje raÄunalo-Äovjek za nadzor i definiciju misije te ruÄno upravljanje robotom. Definiran je automat koji autonomni naÄin rada prebacuje u polu-autonomni i daljinski naÄin rada i obrnuto. Razvijeni moduli su integrirani s modulima za zvuÄnu i vizualnu percepciju okoline i cjeloviti sustav je testiran na odabranoj izviÄaÄkoj misiji.A polygon for movement and task execution by the humanoid robot NAO was defined in the form of a 2D map. A series of tasks was designed for the robot to accomplish during its scouting mission and the testing polygon was equipped with necessary objects. A localisation algorithm using markers and the robot's camera was developed, as well as algorithms for navigation, path planning and robot motion. A GUI for mission definition, supervision and control, along with manual robot teleoperation, was developed. An automaton was defined which enables switching between autonomous, semi-autonomous and manual operation modes. The developed modules were integrated with modules for audio and visual perception and the complete system was tested on a chosen scouting mission
Integration of women refugees in the Republic of Croatia
Izbjeglice su osobe koje uslijed straha od proganjanja napuÅ”taju zemlju podrijetla, a njihova integracija u zemlju prihvata je složeni viÅ”edimenzionalni proces. Rad prikazuje pravni okvir integracije izbjeglica u Republici Hrvatskoj te djelovanje nevladinih organizacija, s naglaskom na žene kao ranjivu skupinu. Prikazani su specifiÄni izazovi s kojima se susreÄu žene izbjeglice: visok rizik od rodno zasnovanog nasilja i trgovanja ljudima te poteÅ”koÄe pri ukljuÄivanju u sustav obrazovanja i na tržiÅ”te rada. BuduÄi da je na snazi trend poveÄanja udjela žena u izbjegliÄkoj i migrantskoj populaciji, potrebno je uzeti u obzir rodnu perspektivu migracija radi poboljÅ”anja provoÄenja njihove integracije u hrvatsko druÅ”tvo.Refugees are people who leave their country of origin due to their fear of persecution and their integration into the receiving country is a complex multidimensional process. This paper presents the legislative integrational framework and the activity of civil society organizations, with an emphasis on women refugees as a particularly vulnerable group. Specific challenges faced by women refugees, such as the high risk of gender-based violence and human trafficking, along with difficulties related to joining the educational system and labour market are shown. Since there is an increase in the share of women in the refugee and migrant population, the gender perspective on migration must be taken into account in order to improve their integration into Croatian society
HiperheuristiÄki pristup ostvarivanju dugoroÄne autonomije u heterogenome roju pomorskih robota
For the purpose of enabling long-term autonomy of a heterogeneous swarm of marine robots, task allocation and sequencing were introduced into the systemās energy management procedures and agent interactions. In a scenario where the system needs to autonomously go about its monitoring mission and survive long-term, the available maximum capacity of five surface vehicles - aPad platforms which represent the charging hubs of the system - is usually outnumbered by the number of active charging requests by the sensor node-like aMussel agents, leading to a need for careful planning and optimisation of robot activities. In the scope of this thesis, a two-layered system of decision-making algorithms was developed: a low-level specific solution-focused set of algorithms, and a high-level hyper-heuristic which selects and seamlessly switches between them, evaluates performance achieved in each step of agent interaction in the monitoring mission, and employs reinforcement learning to enable a level of adaptation to unknown environments, environmental changes, or changes to the agents themselves such as thruster failure. Performance indices were defined to appropriately represent system capabilities and achieved states, primarily related to energy-efficient movement, preserving quality coverage of the monitoring area, and collecting the maximum amount of sensor measurements. Finally, a method of scoring and ranking the performance of the various decision-making methods present in the system was defined, as well as a benchmark to enable validation during a variety of relevant scenarios. These metrics were applied during the analysis of both simulated and field experiment results.U svrhu omoguÄavanja dugoroÄne autonomije heterogenog roja morskih robota, u postupke upravljanja energijom sustava i interakcije meÄu agentima uvode se algoritmi rasporeÄivanja zadataka. U scenariju u kojem viÅ”erobotski sustav treba samostalno provoditi dugoroÄnu nadzornu misiju, raspoloživi maksimalni kapacitet od pet autonomnih povrÅ”inskih vozila - aPad platformi koje predstavljaju punjaÄe sustava - je obiÄno nadmaÅ”en brojem aktivnih zahtjeva za punjenjem, Å”to dovodi do potrebe za pažljivim planiranjem i optimizacijom robotskih aktivnosti. U okviru ovog istraživanja razvija se dvoslojni sustav algoritama za donoÅ”enje odluka: na nižoj razini je niz algoritama baziranih na razliÄitim paradigmama strojnog uÄenja usmjerenih na specifiÄne situacije i rjeÅ”enja dok je na viÅ”oj razini hiperheuristiÄki algoritam koji odabire izmeÄu njih. Predloženi predmet istraživanja i primjene je viÅ”eslojno druÅ”tvo podvodnih i pomorskih robota razvijeno kao dio Horizon 2020 FET projekta subCULTron. Cilj ovog istraživanja je postizanje dugoroÄne autonomije u uÄeÄem, samoregulirajuÄem i samoodrživom roju pomorskih robota koji izvrÅ”ava nadzornu i istraživaÄku misiju u izazovnom pomorskom okruženju venecijanske lagune. Heterogeni robotski sustav sastoji se od tri zasebne vrste agenata, od kojih su ovdje dva najznaÄajnija umjetne Å”koljke (aMussels) koje putuju izmeÄu morskog dna (gdje djeluju kao senzorske jedinice) i povrÅ”ine, te umjetni lopoÄi (aPads) na povrÅ”ini vode koji omoguÄuju razmjenu informacije i energije, a sadrže i mehaniÄke prikljuÄne stanice za punjenje baterija aMussel robota. aPad je preaktuirana povrÅ”inska platforma opremljena s Äetiri potisnika, Å”to mu daje znaÄajnu slobodu gibanja, dok aMussel nema aktuatora osim sustava za upravljanje uzgonom. Komunikacija je vrlo važna u distribuiranoj strukturi roja, Å”to znaÄi da se tijekom rada moraju poÅ”tovati ograniÄenja koja se temelje na dometu dvaju dostupnih primarnih naÄina komunikacije (WiFi i akustiÄki signal). Nadalje, roj mora biti sposoban prilagoditi se promjenama u okolini i stvarnim morskim uvjetima, kako borbom protiv tako i iskoriÅ”tavanjem utjecaja pojava kao Å”to su morske struje i vjetar. Naglasak na nenadziranom radu roja i prilagodbi promjenama okoline sugerira primjenu metoda strojnog uÄenja. PodruÄje umjetne inteligencije može se podijeliti prema mnogim kriterijima, no pet paradigmi strojnog uÄenja ukljuÄuju: ā¢ spojne metode (neuronske mreže) ā¢ genetske algoritme i klasifikatore ā¢ empirijske metode za stvaranje pravila i stabla odluÄivanja ā¢ analitiÄke metode uÄenja ā¢ pristupe na temelju sluÄajeva Predložena struktura sustava za donoÅ”enje odluka ima dva glavna sloja: na nižoj razini nalazi se skup algoritama (heuristika) za dodjelu zadataka temeljenih na aspektima nekoliko od gore navedenih paradigmi strojnog uÄenja, dok algoritam na viÅ”oj razini (hiperheuristika) odabire izmeÄu njih. Hiperheuristika je opÄenito definirana kao automatizirana metodologija za odabir ili generiranje heuristike za rjeÅ”avanje teÅ”kih raÄunskih problema pretraživanja. Izvorno nazvana "heuristika za odabir heuristika", ona predstavlja pristup na visokoj razini koji može odabrati i na konkretan problem primijeniti odgovarajuÄu heuristiku na nižoj razini, te to uÄiniti u svakoj toÄki odluÄivanja. HeuristiÄke i metaheuristiÄke metode uspjeÅ”ne su u rjeÅ”avanju problema pretraživanja u stvarnom svijetu, meÄutim nailaze na poteÅ”koÄe u primjeni na nove probleme ili Äak na nove sluÄajeve vrlo sliÄnih problema. Glavni uzrok tih poteÅ”koÄa je Å”irok raspon algoritama i parametara koji su ukljuÄeni u rjeÅ”avanje problema, kao i nedostatak smjernica o tome kako odabrati izmeÄu njih i kako ih podesiti. Osim toga, razina razumijevanja zaÅ”to pojedine heuristike rade u odreÄenim situacijama, a ne u drugima Äesto nije dostatna za jednostavno donoÅ”enje izbora, a teÅ”koÄe u preciznom modeliranju problema i realnih situacija znaÄe da strogo matematiÄki optimalna rjeÅ”enja možda zapravo i nisu najbolja moguÄa rjeÅ”enja u primjeni. Cilj koriÅ”tenja hiperheuristike jest poveÄanje razine opÄenitosti na kojoj optimizacijski sustavi mogu djelovati. Doktorski rad podijeljen je na uvodni dio ("1. Introduction") u kojem je dan opis glavne motivacije iza teme istraživanja ā autonomnog dugoroÄnog nadzora izazovnih pomorskih ekosustava ā i ukljuÄuje kratki pregled istraživanja umjetnog života i robotskih druÅ”tava, s naglaskom na evolucijske algoritme i uÄenje potkrepljenjem. Poglavlje zavrÅ”ava pregledom strukture rada, temeljnih hipoteza i izvornog znanstvenog doprinosa. Sam robotski roj koriÅ”ten u radu opisan je u drugom poglavlju ("2. Heterogeneous marine swarm agents and interactions"). Poglavlje sadrži pregled robotskih agenata koji Äine heterogeni pomorski roj s naglaskom na agente aPad i aMussel, opisujuÄi hardverska i softverska rjeÅ”enja koja su razvijena i koriÅ”tena kako bi se ispunili svi preduvjeti za cilj nenadzirane dugoroÄne misije praÄenja i istraživanja okoliÅ”a, ukljuÄujuÄi modeliranje agenata koje omoguÄava testiranje sustava u simulacijama i eksperimentima sa stvarnim vozilima. Poglavlje takoÄer opisuje interakcije agenata s ciljem poveÄanja autonomije roja, posebno naglaÅ”avajuÄi kako je postignuta razmjena energije izmeÄu agenata, zakljuÄno s eksperimentalnom validacijom razvijenih algoritama za autonomno meÄusobno sakupljanje i punjenje agenata. TreÄe poglavlje ("3. Multi-robot task assignment and low-level heuristics") fokusira se na specifiÄni problem rasporeÄivanja interakcija i zadataka meÄu agentima koji je glavni predmet rada, kao i na razvijenu strukturu sustava za donoÅ”enje odluka. Detaljno se opisuju metode podjele i klasteriranja koje se koriste za dodjeljivanje poÄetnih podruÄja odgovornosti agentima i niža razina sustava donoÅ”enja odluka koja se sastoji od situacijskih heuristika koje ukljuÄuju znanje o okolini. Poglavlje opisuje i pokazatelje uÄinkovitosti odabrane za evaluaciju željenih aspekata i moguÄnosti sustava. Opisane su i rane simulacije robotskog roja temeljene na diskretnim dogaÄajima, kao i poÄetni eksperimenti za validaciju komunikacije i metode postizanja konsenzusa meÄu agentima u roju. U svrhu osmiÅ”ljavanja heuristika niže razine, problem dodjeljivanja zadataka aPadima može se opisati kao vrsta problema usmjeravanja vozila. HeuristiÄke metode rjeÅ”avanja koje su usmjerene na specifiÄne varijante problema usmjeravanja vozila, kao Å”to su problem usmjeravanja vozila s vremenskim prozorima, kapacitirani problem usmjeravanja vozila, problem usmjeravanja vozila s viÅ”e opskrbnih mjesta ili problem usmjeravanja vozila sa stohastiÄkim zahtjevima, intenzivno su prouÄavane, uz razvoj, implementaciju i detaljno prilagoÄavanje heuristika kako bi odgovarale odreÄenoj vrsti problema. BuduÄi da se obilježja problema mogu znatno razlikovati, nije nužno uvijek sasvim jasno koja Äe metoda dati najbolje rjeÅ”enje za odreÄeni sluÄaj problema. Ovdje je cilj osmisliti nekoliko kontekstualno specifiÄnih heuristika s dobrim ponaÅ”anjem u odreÄenoj situaciji, a zatim odabirati izmeÄu njih i kombinirati pristupe prema potrebi. Neki od pristupa ukljuÄuju korak odvajanja aMussel robota u grupe ili klastere koji odgovaraju parametrima kao Å”to su ukupna raspoloživa energija, snaga signala ili izvediva udaljenost kretanja, a zatim dodjeljivanje aPadova pojedinaÄnim klasterima kao oblik odreÄivanja "podruÄja interesa" kako bi se osigurala pokrivenost i u smislu komunikacije i u smislu punjenja. Klasteriranje je problem prisutan u rudarenju podataka, bazama podataka, kompresiji podataka i strojnom uÄenju. Ono ukljuÄuje podjelu skupova opažanja u klastere tako da su intra-klasterska opažanja Å”to je moguÄe sliÄnija (ili bliža, u odabranoj metrici), a inter-klasterska opažanja Å”to razliÄitija (ili dalja). Drugi je cilj klasteriranja smanjiti složenost podataka zamjenom skupine opažanja jednim reprezentativnim opažanjem, Å”to dovodi do lakÅ”eg i bržeg raÄunanja i analize. Algoritmi bazirani na particioniranju, kao Å”to je Å”iroko koriÅ”teni k-means algoritam, su specifiÄni podtip klasteriranja koji organizira objekte u odreÄeni broj particija, gdje svaka od njih predstavlja jedan klaster. Klasteri se formiraju na temelju funkcije udaljenosti, Å”to dovodi do formiranja samo sfernih klastera i dozvoljava utjecaj Å”uma na rezultate klasteriranja. Ako se razmatra specifiÄan problem dodjele zadataka za komunikacijsko pokrivanje i punjenje robota, ovo svojstvo nije osobito problematiÄno, jer su konveksni i sferni klasteri zaista željeni rezultat. K-means algoritam zahtijeva da broj klastera bude unaprijed poznat i zadan, ali se inaÄe može smatrati potpuno nenadziranim ili, u sluÄaju ukljuÄivanja nekih prethodno poznatih saznanja o željenim ishodima, djelomiÄno nenadziranim. Diferencijalna evolucija je joÅ” jedan predstavnik heuristiÄkih pristupa niže razine dodjele zadataka i odluÄivanja unutar roja. Izvorno je predložena kao iterativna heuristika za globalnu optimizaciju u kontinuiranom prostoru temeljena na populaciji, a kasnije je prilagoÄena za upotrebu u diskretnim prostorima i u problemima sekvenciranja, permutacije i rasporeÄivanja, ukljuÄujuÄi i problem usmjeravanja vozila. UvoÄenjem specifiÄnog kodiranja gena i populacije i stvaranjem prikladnih funkcija troÅ”ka, kazni i uvjeta zaustavljanja, moguÄe je predstaviti i uvesti ograniÄenja u prostoru rjeÅ”enja. U ovom Äe se sluÄaju kriteriji podudarati s Äimbenicima iz stvarnog svijeta kao Å”to su snaga morske struje i razina napona baterije robota, s genima koji kodiraju nizove zadataka za pojedina vozila. Razvoj prvog sloja sustava za donoÅ”enje odluka ukljuÄuje razvoj skupa algoritama za dodjelu zadataka koji koriste ili kombiniraju razliÄite paradigme strojnog uÄenja ili ih koriste na razliÄite naÄine, s ciljem osmiÅ”ljavanja rasporeda kretanja i plana izvrÅ”avanja zadataka za dostupna vozila, prvenstveno u smislu punjenja ili premjeÅ”tanja drugih robota unutar roja. Ovo ukljuÄuje metodu klasteriranja, metodu klasteriranja s ograniÄenjima, metodu diferencijalne evolucije i hibridne metode. Osim toga, prisutne su vrlo jednostavne i situacijske heuristike razvijene tijekom rada s robotskim sustavom i koje odgovaraju na specifiÄne probleme koji su uoÄeni. To su Greedy heuristika, koja u svakom koraku odabire najbližu muÅ”ulu kako bi se minimiziralo kretanje aPada; Cautious heuristika, koja u svakom koraku bira muÅ”ulu s najpraznijom baterijom kojoj je hitno potrebno punjenje; Rescue heuristika, koja bira muÅ”ulu najudaljeniju od centroida klastera kako bi se izbjegao gubitak robota i oÄuvali outlieri roja, te Rush heuristika, koja bira muÅ”ulu s najviÅ”e baterije, a koja je joÅ” uvijek kandidat za punjenje, kako bi se minimiziralo gubljenje korisnog vremena rada muÅ”ula. Posebna se pozornost posveÄuje rubnim sluÄajevima u kojima se pojedine metode u odreÄenim uvjetima ponaÅ”aju veoma dobro, a u drugima veoma loÅ”e (ukljuÄujuÄi i uopÄe ne ostvarivanje konvergencije na valjano rjeÅ”enje) jer Äe to biti vrijedan buduÄi pokazatelj uspjeÅ”nosti za hiperheuristiÄki dio biranja algoritama. Drugi sloj sadrži hiperheuristiÄki algoritam koji odabire izmeÄu heuristika implementiranih u donjem sloju ovisno o situaciji u okolini i unutar roja, s krajnjim ciljem autonomnog i nenadziranog planiranja zadataka i istovremenog optimiranja potroÅ”nje i distribucije energije. Pokazatelji uÄinkovitosti kojima se ocjenjuje rad sustava ukljuÄuju broj aktivnih i prisutnih agenata, prostornu raspodjelu agenata unutar roja, te praÄenje ukupne koliÄine vremena koje su agenti proveli radeÄi "koristan" posao, kao i raspodjelu tog vremena. ViÅ”a razina sustava odluÄivanja - drugi sloj - opisana je u Äetvrtom poglavlju ("4. High-level heuristics - hyper-heuristics"). Poglavlje poÄinje pregledom hiperheuristike u literaturi, ukljuÄujuÄi klasifikaciju i opÄeprihvaÄene oblike izvedbe. Zatim se opisuje odabrana i implementirana viÅ”a razina strukture odluÄivanja, ukljuÄujuÄi detaljni opis metode odabira, donoÅ”enja odluka i uÄenja potkrepljenjem koji se koriste kako bi se sustavu dala prilagodljivost i autonomija. Definirane su metode vrednovanja rjeÅ”enja koje koriste bodovanje i rangiranje, a u poglavlju su opisane i analizirane i simulirane i eksperimentalne varijante validacijskog referentnog scenarija. Hiperheuristike se dijele na tri kategorije ovisno o tome uÄe li tijekom pretraživanja ili prije pretraživanja, ili uopÄe ne dobivaju povratne informacije iz prostora pretraživanja: hiperheuristika s on-line uÄenjem, s off-line uÄenjem i bez uÄenja. Mogu biti klasificirane i kao selekcijske ili generacijske hiperheuristike, ovisno o tome odabiru li heuristiku iz skupa postojeÄih heuristika ili generiraju nove heuristike iz komponenti postojeÄih heuristika niže razine. Hiperheuristika koriÅ”tena u ovom radu je selekcijska hiperheuristika s online uÄenjem. Selekcijska hiperheuristika bavi se problemima neizravno, pregledavanjem skupa dostupnih heuristika za svaki korak pretraživanja i odabirom one metode koju Äe se primijeniti na problem na temelju statistike prethodnih performansi svih metoda prema danom skupu metrika i pokazatelja. Strategija odabira ruletom Äesto se koristi u evolucijskim algoritmima. Primijenjeno na hiperheuristiÄki okvir, rulet odabire heuristiku s vjerojatnoÅ”Äu proporcionalnom njezinoj sposobnosti. Modificiranjem parametara sposobnosti metoda na temelju povratnih informacija primljenih iz prostora problema koriÅ”tenjem viÅ”e pokazatelja uÄinkovitosti, online uÄenje s potkrepljenjem uvodi se u sustav donoÅ”enja odluka. Nakon svake primjene heuristike niže razine, ona se ocjenjuje na temelju odabranih pokazatelja. Ako je heuristika imala bolju uÄinkovitost od dotadaÅ”njeg prosjeka s obzirom na odreÄeni pokazatelj, ona se pozitivno ocjenjuje za taj pokazatelj i njezina se sposobnost poveÄava za svaki takav "uspjeh". U suprotnom, ako heuristika ima loÅ”iju uÄinkovitost, smatra se da nije uspjela i dobiva fiksnu "kaznu" koja umanjuje njezinu sposobnost i time joj smanjuje vjerojatnost ponovnog odabira. HiperheuristiÄka struktura znaÄi rad odvojen od problemske domene, sa svim aspektima stvarnog svijeta apstrahiranim u pokazatelje koji se nakon implementacije i evaluacije vraÄaju hiperheuristici. Ako, na primjer, tijekom eksperimenta struja, vjetar ili kvar na vozilu otežaju aPadu da se pomakne i dosegne aMussele odabrane u predloženom rjeÅ”enju, troÅ”ak kretanja bit Äe znatno veÄi nego ranije u eksperimentu, a heuristika niže razine koja je proizvela ovo rjeÅ”enje bit Äe kažnjena, dok Äe ona metoda koja predloži rjeÅ”enje koje može na bilo koji naÄin zaobiÄi ili kompenzirati ovu smetnju i smanjiti troÅ”kove kretanja biti nagraÄena, Äime se postiže postupna adaptacija Äitavog sustava. Zbog prirode sustava na koji se primjenjuje, uÄenje s potkrepljenjem mora biti u stanju donositi zakljuÄke i odgovarajuÄe prilagodbe sposobnosti na temelju relativno oskudnih i rijetkih povratnih informacija. BuduÄi da optimalno rjeÅ”enje ovdje nije poznato i raÄunalno ga je previÅ”e zahtjevno pronaÄi, kako bi se ocijenila izvedba implementirane hiperheuristike, usporedbe se rade pomoÄu najboljeg postignutog rjeÅ”enja. HiperheuristiÄki odabir s uÄenjem s potkrepljenjem trebao bi biti bolji od jednostavnog odabira jedne od heuristika i njezine kontinuirane upotrebe ili nasumiÄne primjene dostupnih heuristika. UÄinkovitost se procjenjuje na temelju Äetiri odabrana pokazatelja: vrijeme rada aMussel robota, troÅ”kovi kretanja aPada, oÄuvanje outliera meÄu aMussel robotima i (ne)uravnoteženost distribucije rada aMussela. U sluÄaju neravnoteže troÅ”kova kretanja i vremena rada, niža ocjena je bolja (Å”to implicira da su kretanje i potroÅ”nja energije aPada minimizirani, a koristan rad i vrijeme rada bili su ravnomjernije rasporeÄeni meÄu svim agentima), dok je viÅ”a ocjena bolja za oÄuvanje outliera i postignuto ukupno vrijeme rada aMussela (Å”to znaÄi da su mjerenja konzistentno dobivana i od udaljenih agenata). RazliÄiti eksperimenti ocjenjuju se koriÅ”tenjem metoda rangiranja. Metoda koja pronalazi najbolje rjeÅ”enje u skupu eksperimenata koji se ocjenjuju dobiva najnižu vrijednost, dok metoda s najloÅ”ijom izvedbom dobiva najveÄu vrijednost, a sve ostale se nalaze izmeÄu. Metoda s ukupnim najnižim rangom stoga se može smatrati metodom s najboljim ostvarenim uspjehom. Tako su predstavljena i vrednovana Äetiri simulirana eksperimenta/scenarija: osnovna simulacija roja bez smetnji ili ekstrema, dvije instance u kojima se smetnja javlja u tijeku eksperimenta Å”to dovodi do promjene u sposobnostima agenata, a time i ponaÅ”anja cjelokupnog roja, i jedna instanca u kojoj postoji jedan aMussel agent postavljen na znatnoj udaljenosti od ostatka roja. Eksperimentalni scenarij ekvivalentan osnovnoj simulaciji bez smetnji izveden je i sa stvarnim aPad vozilom. Rezultati simulacija i eksperimenata potvrÄuju hipotezu da je moguÄe kontinuirano generirati nizove jednostavnih i raÄunski nezahtjevnih heuristika koje su po definiranim pokazateljima uÄinkovitosti uspjeÅ”nije od opetovane primjene svake pojedinaÄne heuristike, kao i njihove nasumiÄne primjene. Kao hiperheuristiÄka struktura s Ävrsto postavljenom domenskom barijerom, sustav može generalizirati na razliÄite nove situacije koje se pojavljuju u problemskom prostoru, npr. promjene u vrstama, broju i moguÄnostima agenata roja, promjene u uvjetima u okolini roja i rad u razliÄitim okolinama opÄenito. Temeljem upravljaÄkih algoritama i metodologija za validaciju algoritama razvijenih unutar doktorata izdvojena su tri znanstvena doprinosa: 1. Metoda dodjele i nizanja zadataka za viÅ”e robota koji osiguravaju dugoroÄnu autonomiju heterogenog roja pomorskih robota uzimajuÄi u obzir ograniÄenja okoline. 2. HiperheuristiÄka metoda za donoÅ”enje odluka unutar heterogenog roja pomorskih robota temeljena na nenadziranom odabiru izmeÄu metoda dodjele i nizanja zadataka. 3. Metoda vrednovanja rjeÅ”enja i definicija pokazatelja uÄinkovitosti i referentnog scenarija za procjenu valjanosti metoda donoÅ”enja odluka i dodjele zadataka primijenjenih na heterogenom roju pomorskih robota. Doktorski rad zavrÅ”ava pregledom hipoteza i gore navedenih doprinosa te sažetkom najvažnijih toÄaka disertacije. Na temelju prezentiranog sadržaja ponovno se postavljaju te detaljnije razraÄuju hipoteze i kao dokaz inovativnosti istraživanja nudi se popis publiciranih znanstvenih radova
Integration of women refugees in the Republic of Croatia
Izbjeglice su osobe koje uslijed straha od proganjanja napuÅ”taju zemlju podrijetla, a njihova integracija u zemlju prihvata je složeni viÅ”edimenzionalni proces. Rad prikazuje pravni okvir integracije izbjeglica u Republici Hrvatskoj te djelovanje nevladinih organizacija, s naglaskom na žene kao ranjivu skupinu. Prikazani su specifiÄni izazovi s kojima se susreÄu žene izbjeglice: visok rizik od rodno zasnovanog nasilja i trgovanja ljudima te poteÅ”koÄe pri ukljuÄivanju u sustav obrazovanja i na tržiÅ”te rada. BuduÄi da je na snazi trend poveÄanja udjela žena u izbjegliÄkoj i migrantskoj populaciji, potrebno je uzeti u obzir rodnu perspektivu migracija radi poboljÅ”anja provoÄenja njihove integracije u hrvatsko druÅ”tvo.Refugees are people who leave their country of origin due to their fear of persecution and their integration into the receiving country is a complex multidimensional process. This paper presents the legislative integrational framework and the activity of civil society organizations, with an emphasis on women refugees as a particularly vulnerable group. Specific challenges faced by women refugees, such as the high risk of gender-based violence and human trafficking, along with difficulties related to joining the educational system and labour market are shown. Since there is an increase in the share of women in the refugee and migrant population, the gender perspective on migration must be taken into account in order to improve their integration into Croatian society