Algoritmi za određivanje najbližeg para

U ovom radu smo proučili šest algoritama za rješavanje problema najbližeg para u $\mathbb{R}^{2}$. Pokazali smo kako se problem može riješiti determinističkim algoritmom složenosti $O(n\log n)$, a nedeterminističkim algoritmima složenost možemo spustiti do $O(n)$. Ipak, testiranjem smo utvrdili da je na praktičnim veličinama ulaznih podataka od egzaktnih algoritama najefikasniji onaj koji je predstavljen u odjeljku 3.1 pod imenom Divide_and_Conquer, čija složenost je $O(n\log^{2}n)$. Na kraju smo predstavili i jedan parametrizirani heuristički algoritam složenosti $O(\frac{n}{\log n})$ koji pronalazi približno rješenje, čija točnost se može povećati nauštrb vremena izvođenja.In this paper we have examined six different algorithms for solving the closest pair of points problem in $\mathbb{R}^{2}$. We have shown that the problem can be solved with deterministic algorithms in $O(n\log n)$ time and in $O(n)$ time with non-deterministic algorithms. However, testing these algorithms has revealed that, for practical input sizes, the most efficient exact algorithm is the one we have labelled Divide_and_Conquer which was presented in section 3.1 and which runs in $O(n\log^{2}n)$time. In the final chapter we have presented a parameterised simulated annealing algorithm which finds an approximate solution in $O(\frac{n}{\log n})$ time, accuracy of which can be increased at the expense of speed

Algoritmi za određivanje najbližeg para

U ovom radu smo proučili šest algoritama za rješavanje problema najbližeg para u $\mathbb{R}^{2}$. Pokazali smo kako se problem može riješiti determinističkim algoritmom složenosti $O(n\log n)$, a nedeterminističkim algoritmima složenost možemo spustiti do $O(n)$. Ipak, testiranjem smo utvrdili da je na praktičnim veličinama ulaznih podataka od egzaktnih algoritama najefikasniji onaj koji je predstavljen u odjeljku 3.1 pod imenom Divide_and_Conquer, čija složenost je $O(n\log^{2}n)$. Na kraju smo predstavili i jedan parametrizirani heuristički algoritam složenosti $O(\frac{n}{\log n})$ koji pronalazi približno rješenje, čija točnost se može povećati nauštrb vremena izvođenja.In this paper we have examined six different algorithms for solving the closest pair of points problem in $\mathbb{R}^{2}$. We have shown that the problem can be solved with deterministic algorithms in $O(n\log n)$ time and in $O(n)$ time with non-deterministic algorithms. However, testing these algorithms has revealed that, for practical input sizes, the most efficient exact algorithm is the one we have labelled Divide_and_Conquer which was presented in section 3.1 and which runs in $O(n\log^{2}n)$time. In the final chapter we have presented a parameterised simulated annealing algorithm which finds an approximate solution in $O(\frac{n}{\log n})$ time, accuracy of which can be increased at the expense of speed

Algoritmi za određivanje najbližeg para

U ovom radu smo proučili šest algoritama za rješavanje problema najbližeg para u $\mathbb{R}^{2}$. Pokazali smo kako se problem može riješiti determinističkim algoritmom složenosti $O(n\log n)$, a nedeterminističkim algoritmima složenost možemo spustiti do $O(n)$. Ipak, testiranjem smo utvrdili da je na praktičnim veličinama ulaznih podataka od egzaktnih algoritama najefikasniji onaj koji je predstavljen u odjeljku 3.1 pod imenom Divide_and_Conquer, čija složenost je $O(n\log^{2}n)$. Na kraju smo predstavili i jedan parametrizirani heuristički algoritam složenosti $O(\frac{n}{\log n})$ koji pronalazi približno rješenje, čija točnost se može povećati nauštrb vremena izvođenja.In this paper we have examined six different algorithms for solving the closest pair of points problem in $\mathbb{R}^{2}$. We have shown that the problem can be solved with deterministic algorithms in $O(n\log n)$ time and in $O(n)$ time with non-deterministic algorithms. However, testing these algorithms has revealed that, for practical input sizes, the most efficient exact algorithm is the one we have labelled Divide_and_Conquer which was presented in section 3.1 and which runs in $O(n\log^{2}n)$time. In the final chapter we have presented a parameterised simulated annealing algorithm which finds an approximate solution in $O(\frac{n}{\log n})$ time, accuracy of which can be increased at the expense of speed

Štetni agensi pri proizvodnji anoda

The aim of this study was to assess to which extent the modernisation of an anode plant had reduced occupational chemical health hazards for jobs with the highest potential of exposure. Periodical measurements of dust and gases were performed at the same workplaces using the same methods, before and after modernisation. These measurements were compared with the recommended standards. Before modernisation the concentrations of total dust, carbon monoxide, carbon dioxide, sulphur dioxide, hydrogen fluoride, benzene, and phenol were above the recommended standards in 56.9 % (74/130) of the samples. After modernisation, only 12.3 % (21/171) of the samples were non-conforming. Before modernisation, workers were exposed to higher concentrations of all agents in all production sections. After modernisation, dust remained the primary pollutant in harmful concentrations in the anode baking furnace (GM=22.1 mg m-3) and in the anode rodding room (GM=22.1 mg m-3), hydrogen fluoride in the anode rodding room (GM=4.2 mg m-3), and sulphur dioxide in all production sections. As plant modernisation has not completely resolved the exposure issue, stringent compliance to safety rules and regular medical checkups are necessary.Cilj je rada procijeniti učinak modernizacije tehnološkog procesa u Tvornici anoda na prisutnost i razinu koncentracije prašine i plinova štetnih za zdravlje radnika u radnom okolišu, kao i na poslove s velikim potencijalom za izloženost zaposlenih. U tu svrhu uspoređivani su rezultati obveznih periodičkih mjerenja kemijskih čimbenika provedeni prije i nakon modernizacije. Mjerenja su provedena na istim radnim mjestima i istim metodama tijekom radnih smjena i uspoređeni sa sadašnjim nacionalnim Standardom. Prije modernizacije, koncentracije ukupne prašine i plinova: ugljikova(II) oksida, ugljikova(IV) oksida, sumporova(IV) oksida, fluorovodika, benzena i fenola prelazile su preporučene vrijednosti u 56,9 % uzoraka, a nakon modernizacije u 12,3 % (21/171) uzoraka. Prije modernizacije radnici su istodobno na velikom broju radnih mjesta svih odjela bili izloženi prekomjernim koncentracijama štetnih kemijskih čimbenika. Nakon modernizacije prašina je i dalje prisutna u visokim koncentracijama pri pečenju anoda (GM=22,1 mg m-3), kao i pri zalijevanju anoda (GM=22,1 mg m-3), a geometrijska sredina koncentracije fluorovodika pri zalijevanju anoda iznosi 4,2 mg m-3, dok je sumporov(IV) oksid prisutan u svim fazama proizvodnje anoda u koncentracijama štetnim za zdravlje radnika. Modernizacijom tehnološkog procesa smanjene su prisutnost i koncentracije kemijskih čimbenika u radnom okolišu. Međutim, izloženost prašini, sumporovu(IV) oksidu i fluorovodiku samo je djelomično smanjena