Miljković, Katarina

Link to this page

Authority KeyName Variants
orcid::0000-0001-8854-8246
  • Miljković, Katarina (4)
Projects

Author's Bibliography

Inteligentno stereo-vizuelno upravljanje mobilnih robota i optimalno terminiranje tehnoloških procesa - pregled rezultata istraživanja u okviru projekta MISSION4.0/Intelligent stereo-visual mobile robot control and optimal process planning and scheduling – overview of research results within the project MISSION4.0

Miljković, Zoran; Babić, Bojan; Petrović, Milica; Jokić, Aleksandar; Miljković, Katarina; Jevtić, Đorđe; Đokić, Lazar

(2022)

TY  - CONF
AU  - Miljković, Zoran
AU  - Babić, Bojan
AU  - Petrović, Milica
AU  - Jokić, Aleksandar
AU  - Miljković, Katarina
AU  - Jevtić, Đorđe
AU  - Đokić, Lazar
PY  - 2022
UR  - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/3969
AB  - Projekat MISSION4.0 podrazumevao je, u okviru nekoliko radnih paketa, razvoj inteligentnog stereo-vizuelnog upravljanja mobilnih robota, kao i optimalno planiranje i terminiranje tehnoloških procesa, i to baziranim na tehnikama veštačke inteligencije, posebno na konvolucionim veštačkim neuronskim mrežama i biološki inspirisanim algoritmima optimizacije. Tokom dvogodišnjih intenzivnih naučnih istraživanja razvijena je nova metodologija za autonomnu navigaciju i inteligentno upravljanje mobilnih robota sopstvenog razvoja, nazvanih RAICO i DOMINO. Generisanje optimalnog plana terminiranja tehnoloških procesa, u okviru koga se izvršava i inteligentni unutrašnji transport korišćenjem mobilnih robota, takođe je bio jedan od važnih ciljeva ovih naprednih istraživanja. U ovom radu, dat je pregled nekih od ključnih rezultata projekta MISSION4.0, poput publikovanih u vodećim međunarodnim i nacionalnim naučnim časopisima, objavljenih poglavlja u naučnim monografijama, saopštenih i odštampanih naučnih radova u zbornicima prestižnih konferencija održanih u inostranstvu i regionu, zatim u okviru verifikovanih tehničkih rešenja, kao i preko skupova podataka sa otvorenim pristupom.
C3  - 43. JUPITER Konferencija, 39. simpozijum „NU-ROBOTI-FTS“, Zbornik radova
T1  - Inteligentno stereo-vizuelno upravljanje mobilnih robota i optimalno terminiranje tehnoloških procesa - pregled rezultata istraživanja u okviru projekta MISSION4.0/Intelligent stereo-visual mobile robot control and optimal process planning and scheduling – overview of research results within the project MISSION4.0
SP  - 3.13-3.25
UR  - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_3969
ER  - 
@conference{
author = "Miljković, Zoran and Babić, Bojan and Petrović, Milica and Jokić, Aleksandar and Miljković, Katarina and Jevtić, Đorđe and Đokić, Lazar",
year = "2022",
abstract = "Projekat MISSION4.0 podrazumevao je, u okviru nekoliko radnih paketa, razvoj inteligentnog stereo-vizuelnog upravljanja mobilnih robota, kao i optimalno planiranje i terminiranje tehnoloških procesa, i to baziranim na tehnikama veštačke inteligencije, posebno na konvolucionim veštačkim neuronskim mrežama i biološki inspirisanim algoritmima optimizacije. Tokom dvogodišnjih intenzivnih naučnih istraživanja razvijena je nova metodologija za autonomnu navigaciju i inteligentno upravljanje mobilnih robota sopstvenog razvoja, nazvanih RAICO i DOMINO. Generisanje optimalnog plana terminiranja tehnoloških procesa, u okviru koga se izvršava i inteligentni unutrašnji transport korišćenjem mobilnih robota, takođe je bio jedan od važnih ciljeva ovih naprednih istraživanja. U ovom radu, dat je pregled nekih od ključnih rezultata projekta MISSION4.0, poput publikovanih u vodećim međunarodnim i nacionalnim naučnim časopisima, objavljenih poglavlja u naučnim monografijama, saopštenih i odštampanih naučnih radova u zbornicima prestižnih konferencija održanih u inostranstvu i regionu, zatim u okviru verifikovanih tehničkih rešenja, kao i preko skupova podataka sa otvorenim pristupom.",
journal = "43. JUPITER Konferencija, 39. simpozijum „NU-ROBOTI-FTS“, Zbornik radova",
title = "Inteligentno stereo-vizuelno upravljanje mobilnih robota i optimalno terminiranje tehnoloških procesa - pregled rezultata istraživanja u okviru projekta MISSION4.0/Intelligent stereo-visual mobile robot control and optimal process planning and scheduling – overview of research results within the project MISSION4.0",
pages = "3.13-3.25",
url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_3969"
}
Miljković, Z., Babić, B., Petrović, M., Jokić, A., Miljković, K., Jevtić, Đ.,& Đokić, L.. (2022). Inteligentno stereo-vizuelno upravljanje mobilnih robota i optimalno terminiranje tehnoloških procesa - pregled rezultata istraživanja u okviru projekta MISSION4.0/Intelligent stereo-visual mobile robot control and optimal process planning and scheduling – overview of research results within the project MISSION4.0. in 43. JUPITER Konferencija, 39. simpozijum „NU-ROBOTI-FTS“, Zbornik radova, 3.13-3.25.
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_3969
Miljković Z, Babić B, Petrović M, Jokić A, Miljković K, Jevtić Đ, Đokić L. Inteligentno stereo-vizuelno upravljanje mobilnih robota i optimalno terminiranje tehnoloških procesa - pregled rezultata istraživanja u okviru projekta MISSION4.0/Intelligent stereo-visual mobile robot control and optimal process planning and scheduling – overview of research results within the project MISSION4.0. in 43. JUPITER Konferencija, 39. simpozijum „NU-ROBOTI-FTS“, Zbornik radova. 2022;:3.13-3.25.
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_3969 .
Miljković, Zoran, Babić, Bojan, Petrović, Milica, Jokić, Aleksandar, Miljković, Katarina, Jevtić, Đorđe, Đokić, Lazar, "Inteligentno stereo-vizuelno upravljanje mobilnih robota i optimalno terminiranje tehnoloških procesa - pregled rezultata istraživanja u okviru projekta MISSION4.0/Intelligent stereo-visual mobile robot control and optimal process planning and scheduling – overview of research results within the project MISSION4.0" in 43. JUPITER Konferencija, 39. simpozijum „NU-ROBOTI-FTS“, Zbornik radova (2022):3.13-3.25,
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_3969 .

Динамичко интегрисано планирање и терминирање технолошких процеса базирано на генетичким алгоритмима

Miljković, Katarina; Petrović, Milica; Babić, Bojan

(2021)

TY  - GEN
AU  - Miljković, Katarina
AU  - Petrović, Milica
AU  - Babić, Bojan
PY  - 2021
UR  - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/4739
AB  - Техничко решење (нова метода М85) припада области производног машинства и директно се односи на радни пакет WP2 у оквиру пројекта развоја вештачке интелигенције под називом „Deep Machine
Learning and Swarm Intelligence-Based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical
Systems in Industry 4.0” (AI – MISSION4.0), евиденциони број 6523109 – домен динамичког интегрисаног
планирања и терминирања технолошких процеса. Сходно томе, предложена метода решава проблем
генерисања оптималних планова терминирања у динамичким условима, односно у случају настанка
различитих динамичких поремећаја у технолошком систему. У циљу добијања оптималног решења плана
терминирања, примењена је једна од најзаступљенијих биолошки инспирисаних техника вештачке
интелигенције – генетички алгоритми. Циљ ове методологије је да на бази информација о поремећајним
факторима изврши поновно терминирање – ретерминирање, узимајући у обзир задате оптимизационе
критеријуме: минимизација укупног времена неопходног за обраду свих делова чије се ретерминирање
врши и максимизација уравнотеженог искоришћења машина алатки. Овим техничким решењем
разматрају се следећа два поремећајна фактора: долазак новог дела у технолошки систем и отказ обраде
дела. Предложена методологија је верификована за одабране „benchmark“ делове, док су експериментални
резултати остварени применом MATLAB® софтверског пакета.
T2  - Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер
T1  - Динамичко интегрисано планирање и терминирање технолошких процеса базирано на генетичким алгоритмима
T1  - Dynamic integrated process planning and scheduling based on genetic algorithms
UR  - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4739
ER  - 
@misc{
author = "Miljković, Katarina and Petrović, Milica and Babić, Bojan",
year = "2021",
abstract = "Техничко решење (нова метода М85) припада области производног машинства и директно се односи на радни пакет WP2 у оквиру пројекта развоја вештачке интелигенције под називом „Deep Machine
Learning and Swarm Intelligence-Based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical
Systems in Industry 4.0” (AI – MISSION4.0), евиденциони број 6523109 – домен динамичког интегрисаног
планирања и терминирања технолошких процеса. Сходно томе, предложена метода решава проблем
генерисања оптималних планова терминирања у динамичким условима, односно у случају настанка
различитих динамичких поремећаја у технолошком систему. У циљу добијања оптималног решења плана
терминирања, примењена је једна од најзаступљенијих биолошки инспирисаних техника вештачке
интелигенције – генетички алгоритми. Циљ ове методологије је да на бази информација о поремећајним
факторима изврши поновно терминирање – ретерминирање, узимајући у обзир задате оптимизационе
критеријуме: минимизација укупног времена неопходног за обраду свих делова чије се ретерминирање
врши и максимизација уравнотеженог искоришћења машина алатки. Овим техничким решењем
разматрају се следећа два поремећајна фактора: долазак новог дела у технолошки систем и отказ обраде
дела. Предложена методологија је верификована за одабране „benchmark“ делове, док су експериментални
резултати остварени применом MATLAB® софтверског пакета.",
journal = "Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер",
title = "Динамичко интегрисано планирање и терминирање технолошких процеса базирано на генетичким алгоритмима, Dynamic integrated process planning and scheduling based on genetic algorithms",
url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4739"
}
Miljković, K., Petrović, M.,& Babić, B.. (2021). Динамичко интегрисано планирање и терминирање технолошких процеса базирано на генетичким алгоритмима. in Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер.
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4739
Miljković K, Petrović M, Babić B. Динамичко интегрисано планирање и терминирање технолошких процеса базирано на генетичким алгоритмима. in Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер. 2021;.
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4739 .
Miljković, Katarina, Petrović, Milica, Babić, Bojan, "Динамичко интегрисано планирање и терминирање технолошких процеса базирано на генетичким алгоритмима" in Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер (2021),
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4739 .

Integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima - pregled stanja u oblasti istraživanja

Miljković, Katarina; Petrović, Milica

(Savez inženjera i tehničara Srbije, Beograd, 2020)

TY  - JOUR
AU  - Miljković, Katarina
AU  - Petrović, Milica
PY  - 2020
UR  - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/3265
AB  - U ovom radu je dat detaljan pregled stanja u oblasti istraživanja jedne od funkcija inteligentnih tehnoloških sistema (ITS) - integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima (DIPPS). U tom smislu, datje opis DIPPSproblema, razmatrani su kriterijumi na osnovu kojih se vrši odabir optimalanog plana terminiranja, definisane su usvojene pretpostavke i predstavljen je matematički model ovog problema. Takođe, detaljno su razmatrani i sledeći poremećajni faktori koji se mogu javiti u okviru tehnoloških sistema: (i) prestanak rada mašine alatke, (ii) dolazak novog dela u sistem i (iii) otkaz obrade dela. Analizirani su pristupi za rešavanje DIPPS problema bazirani na multiagentnim sistemima, kao i pristupi bazirani na algoritmima. Kada su u pitanju pristupi bazirani na algoritmima, fokus u ovom radu je na biološki inspirisanim algoritmima optimizacije i to: evolucionim algoritmima, algoritmima baziranim na inteligenciji roja, kao i hibridnim pristupima. Kritičkom analizom stanja u ovoj oblasti istraživanja može se zaključiti da biološki inspirisane tehnike veštačke inteligencije imaju veliki potencijal u optimizaciji pomenute funkcije ITS-a.
AB  - This paper gives a detailed state-of-the art in the research area o f the important function o f Intelligent Manufacturing Systems (IMS) - integrated process planning and scheduling o f manufacturing systems in dynamic environment (DIPPS). Referring to this, description o f the DIPPS problem is given, the criteria on the basis o f which the optimal rescheduling plan are formulated and considered, the adopted assumptions are defined and the mathematical model o f this problem is presented. Furthermore, the disturbances that occur in manufacturing systems are considered in detail: (i) machine breakdown, (ii) arrival of a new job and (iii) job cancellation. Approaches for solving DIPPS problems based on multiagent systems as well as approaches based on algorithms are analyzed. When it comes to approaches based on algorithms, the focus of this paper is on biologically inspired optimization algorithms: evolutionary algorithms, swarm intelligence based algorithms as well as hybrid approaches. The critical analysis within this research area is shown in order to conclude that biologically inspired artificial intelligence techniques have great potential in optimizing the considered IMS function.
PB  - Savez inženjera i tehničara Srbije, Beograd
T2  - Tehnika
T1  - Integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima - pregled stanja u oblasti istraživanja
T1  - Integrated process planning and scheduling in dynamic environment: The state-of-the-art
EP  - 746
IS  - 6
SP  - 733
VL  - 75
DO  - 10.5937/tehnika2006733M
ER  - 
@article{
author = "Miljković, Katarina and Petrović, Milica",
year = "2020",
abstract = "U ovom radu je dat detaljan pregled stanja u oblasti istraživanja jedne od funkcija inteligentnih tehnoloških sistema (ITS) - integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima (DIPPS). U tom smislu, datje opis DIPPSproblema, razmatrani su kriterijumi na osnovu kojih se vrši odabir optimalanog plana terminiranja, definisane su usvojene pretpostavke i predstavljen je matematički model ovog problema. Takođe, detaljno su razmatrani i sledeći poremećajni faktori koji se mogu javiti u okviru tehnoloških sistema: (i) prestanak rada mašine alatke, (ii) dolazak novog dela u sistem i (iii) otkaz obrade dela. Analizirani su pristupi za rešavanje DIPPS problema bazirani na multiagentnim sistemima, kao i pristupi bazirani na algoritmima. Kada su u pitanju pristupi bazirani na algoritmima, fokus u ovom radu je na biološki inspirisanim algoritmima optimizacije i to: evolucionim algoritmima, algoritmima baziranim na inteligenciji roja, kao i hibridnim pristupima. Kritičkom analizom stanja u ovoj oblasti istraživanja može se zaključiti da biološki inspirisane tehnike veštačke inteligencije imaju veliki potencijal u optimizaciji pomenute funkcije ITS-a., This paper gives a detailed state-of-the art in the research area o f the important function o f Intelligent Manufacturing Systems (IMS) - integrated process planning and scheduling o f manufacturing systems in dynamic environment (DIPPS). Referring to this, description o f the DIPPS problem is given, the criteria on the basis o f which the optimal rescheduling plan are formulated and considered, the adopted assumptions are defined and the mathematical model o f this problem is presented. Furthermore, the disturbances that occur in manufacturing systems are considered in detail: (i) machine breakdown, (ii) arrival of a new job and (iii) job cancellation. Approaches for solving DIPPS problems based on multiagent systems as well as approaches based on algorithms are analyzed. When it comes to approaches based on algorithms, the focus of this paper is on biologically inspired optimization algorithms: evolutionary algorithms, swarm intelligence based algorithms as well as hybrid approaches. The critical analysis within this research area is shown in order to conclude that biologically inspired artificial intelligence techniques have great potential in optimizing the considered IMS function.",
publisher = "Savez inženjera i tehničara Srbije, Beograd",
journal = "Tehnika",
title = "Integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima - pregled stanja u oblasti istraživanja, Integrated process planning and scheduling in dynamic environment: The state-of-the-art",
pages = "746-733",
number = "6",
volume = "75",
doi = "10.5937/tehnika2006733M"
}
Miljković, K.,& Petrović, M.. (2020). Integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima - pregled stanja u oblasti istraživanja. in Tehnika
Savez inženjera i tehničara Srbije, Beograd., 75(6), 733-746.
https://doi.org/10.5937/tehnika2006733M
Miljković K, Petrović M. Integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima - pregled stanja u oblasti istraživanja. in Tehnika. 2020;75(6):733-746.
doi:10.5937/tehnika2006733M .
Miljković, Katarina, Petrović, Milica, "Integrisano planiranje i terminiranje tehnoloških procesa u dinamičkim uslovima - pregled stanja u oblasti istraživanja" in Tehnika, 75, no. 6 (2020):733-746,
https://doi.org/10.5937/tehnika2006733M . .

Prilog razvoju inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje primenom veštačkih neuronskih mreža

Miljković, Katarina; Petrović, Milica; Jovanović, Radiša

(Univerzitet u Beogradu - Mašinski fakultet, Katedra za proizvodno mašinstvo, Beograd, Srbija, 2020)

TY  - CONF
AU  - Miljković, Katarina
AU  - Petrović, Milica
AU  - Jovanović, Radiša
PY  - 2020
UR  - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/4742
AB  - U radu je prikazan mogući pristup inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje korišćenjem
veštačkih neuronskih mreža. Pored primene jedne od najzastupljenijih tehnika veštačke inteligencije, u radu
je predloženo i dato matematičko modelovanje ovog široko zastupljenog objekta automatskog upravljanja.
Takođe, u cilju prevazilaženja nedostataka vezanih za konvencionalno upravljanje servo motora jednosmerne
struje, u radu su iskorišćene sposobnosti veštačkih neuronskih mreža da mogu da generalizuju i aproksimiraju
izlaze ovog objekta primenom mašinskog učenja kroz proces njihovog obučavanja. Predloženi pristup, prvo je
analiziran putem simulacije, a potom je i eksperimentalno verifikovan na primeru dva od četiri modela koji su
razmatrani.
AB  - In this paper the possible approach of DC servo motor intelligent control is presented by using
artificial neural networks. Besides the application of one of the most important techniques of artificial
intelligence, this paper suggests and gives the mathematical modelling of widely used object of automatic
control. Also, this paper uses abilities of artificial neural networks in order to generalize and approximate the
outputs of this object by applying machine learning through the process of its training, aiming to overcome
the faults connected to the conventional control of the DC servo motor. The suggested approach, was analyzed
firstly by simulation, and then it was experimentally verified in two out of four models which were taken into
consideration.
PB  - Univerzitet u Beogradu - Mašinski fakultet, Katedra za proizvodno mašinstvo, Beograd, Srbija
C3  - 42. JUPITER Konferencija, 44. simpozijum „UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM U INDUSTRIJI PRERADE METALA“, Zbornik radova
T1  - Prilog razvoju inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje primenom veštačkih neuronskih mreža
T1  - Towards development of DC servo motor intelligent control by applying artificial neural networks
EP  - 4.35
SP  - 4.24
UR  - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4742
ER  - 
@conference{
author = "Miljković, Katarina and Petrović, Milica and Jovanović, Radiša",
year = "2020",
abstract = "U radu je prikazan mogući pristup inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje korišćenjem
veštačkih neuronskih mreža. Pored primene jedne od najzastupljenijih tehnika veštačke inteligencije, u radu
je predloženo i dato matematičko modelovanje ovog široko zastupljenog objekta automatskog upravljanja.
Takođe, u cilju prevazilaženja nedostataka vezanih za konvencionalno upravljanje servo motora jednosmerne
struje, u radu su iskorišćene sposobnosti veštačkih neuronskih mreža da mogu da generalizuju i aproksimiraju
izlaze ovog objekta primenom mašinskog učenja kroz proces njihovog obučavanja. Predloženi pristup, prvo je
analiziran putem simulacije, a potom je i eksperimentalno verifikovan na primeru dva od četiri modela koji su
razmatrani., In this paper the possible approach of DC servo motor intelligent control is presented by using
artificial neural networks. Besides the application of one of the most important techniques of artificial
intelligence, this paper suggests and gives the mathematical modelling of widely used object of automatic
control. Also, this paper uses abilities of artificial neural networks in order to generalize and approximate the
outputs of this object by applying machine learning through the process of its training, aiming to overcome
the faults connected to the conventional control of the DC servo motor. The suggested approach, was analyzed
firstly by simulation, and then it was experimentally verified in two out of four models which were taken into
consideration.",
publisher = "Univerzitet u Beogradu - Mašinski fakultet, Katedra za proizvodno mašinstvo, Beograd, Srbija",
journal = "42. JUPITER Konferencija, 44. simpozijum „UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM U INDUSTRIJI PRERADE METALA“, Zbornik radova",
title = "Prilog razvoju inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje primenom veštačkih neuronskih mreža, Towards development of DC servo motor intelligent control by applying artificial neural networks",
pages = "4.35-4.24",
url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4742"
}
Miljković, K., Petrović, M.,& Jovanović, R.. (2020). Prilog razvoju inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje primenom veštačkih neuronskih mreža. in 42. JUPITER Konferencija, 44. simpozijum „UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM U INDUSTRIJI PRERADE METALA“, Zbornik radova
Univerzitet u Beogradu - Mašinski fakultet, Katedra za proizvodno mašinstvo, Beograd, Srbija., 4.24-4.35.
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4742
Miljković K, Petrović M, Jovanović R. Prilog razvoju inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje primenom veštačkih neuronskih mreža. in 42. JUPITER Konferencija, 44. simpozijum „UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM U INDUSTRIJI PRERADE METALA“, Zbornik radova. 2020;:4.24-4.35.
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4742 .
Miljković, Katarina, Petrović, Milica, Jovanović, Radiša, "Prilog razvoju inteligentnog upravljanja servo motora jednosmerne struje primenom veštačkih neuronskih mreža" in 42. JUPITER Konferencija, 44. simpozijum „UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM U INDUSTRIJI PRERADE METALA“, Zbornik radova (2020):4.24-4.35,
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4742 .