Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Optimization problem" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-11 z 11
Tytuł:
A model for the inverse 1-median problem on trees under uncertain costs
Autorzy:
Nguyen, K. T.
Chi, N. T. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/254814.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
location problem
uncertain variable
inverse optimization problem
tree
Opis:
We consider the problem of justifying vertex weights of a tree under uncertain costs so that a prespecified vertex become optimal and the total cost should be optimal in the uncertainty scenario. We propose a model which delivers the information about the optimal cost which respect to each confidence level α ∈ [0,1]. To obtain this goal, we first define an uncertain variable with respect to the minimum cost in each confidence level. If all costs are independently linear distributed, we present the inverse distribution function of this uncertain variable in [formula]time, where n is the number of vertices in the tree.
Źródło:
Opuscula Mathematica; 2016, 36, 4; 513-523
1232-9274
2300-6919
Pojawia się w:
Opuscula Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ant algorithm for AP-N aimed at optimization of complex systems
Autorzy:
Mikulik, J.
Zajdel, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375987.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
assignment problem
ant algorithm
optimization
Opis:
Assignment Problem (AP), which is well known combinatorial problem, has been studied extensively in the course of many operational and technical researches. It has been shown to be NP-hard for three or more dimensions and a few non-deterministic methods have been proposed to solve it. This paper pays attention on new heuristic search method for the n-dimensional assignment problem, based on swarm intelligence and comparing results with those obtained by other scientists. It indicates possible direction of solutions of problems and presents a way of behaviour using ant algorithm for multidimensional optimization complex systems. Results of researches in the form of computational simulations outcomes are presented.
Źródło:
Decision Making in Manufacturing and Services; 2010, 4, 1-2; 29-36
1896-8325
2300-7087
Pojawia się w:
Decision Making in Manufacturing and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Handling insensitivity in multi-physics inverse problems using a complex evolutionary strategy
Rozpoznawanie niewrażliwości w wielokryterialnych problemach odwrotnych przy użyciu złożonej strategii ewolucyjnej
Autorzy:
Sawicki, Jakub
Smołka, Maciej
Łoś, Marcin
Schaefer, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520322.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
multi-objective optimization
evolutionary algorithm
inverse problem
Opis:
In this paper we present a complex strategy for the solution of ill posed, in-verse problems formulated as multiobjective global optimization ones. The strategy is capable of identifying the shape of objective insensitivity regions around connected components of Pareto set. The goal is reached in two phases. In the first, global one, the connected components of the Pareto set are localized and separated in course of the multi-deme, hierarchic memetic strategy HMS. In the second, local phase, the random sample uniformly spread over each Pareto component and its close neighborhood is obtained in the specially profiled evolutionary process using multiwinner selection. Finally, each local sample forms a base for the local approximation of a dominance function. Insensitivity region surrounding each connected component of the Pareto set is estimated by a sufficiently low level set of this approximation. Capabilities of the whole procedure was verified using specially-designed two-criterion benchmarks.
Artykuł prezentuje złożoną strategię rozwiązywania źle postawionych problemów odwrotnych sformułowanych jako wielokryterialne zadania optymalizacji globalnej. Opisana strategia umożliwia identyfikację obszarów niewrażliwości funkcji celu wokół spójnych składowych zbioru Pareto. Cel jest osiągany w dwu etapach. W pierwszym z nich — globalnym — składowe spójne zbioru Pareto są lokalizowane i separowane przy pomocy wielopopulacyjnej hierarchicznej strategii memetycznej HMS. W etapie drugim — lokalnym — przy użyciu specjalnie sprofilowanego procesu ewolucyjnego wykorzystującego operator selekcji wyborczej z wieloma zwycięzcami produkowana jest losowa próbka rozłożona jednostajnie na każdej składowej i jej bliskim otoczeniu. Finalnie każda lokalna próbka jest użyta jako baza do zbudowania lokalnej aproksymacji funkcji dominacji. Zbiory poziomicowe tej aproksymacji dla odpowiednio niskich poziomów stanowią przybliżenie zbiorów niewrażliwości wokół składowych spójnych. Możliwości strategii zostały zweryfikowane przy użyciu specjalnie zaprojektowanych dwukryterialnych funkcji testowych.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2019, 19, 1; 2-11
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-objective optimization of vehicle routing problem using evolutionary algorithm with memory
Autorzy:
Podlaski, K.
Wiatrowski, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305266.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
vehicle routing problem
time windows
evolutionary algorithms
multi-objective optimization
Opis:
The idea of a new evolutionary algorithm with memory aspect included is proposed to find multiobjective optimized solution of vehicle routing problem with time windows. This algorithm uses population of agents that individually search for optimal solutions. The agent memory incorporates the process of learning from the experience of each individual agent as well as from the experience of the population. This algorithm uses crossover operation to define agents evolution. In the paper we choose as a base the Best Cost Route Crossover (BCRC) operator. This operator is well suited for VPRTW problems. However it does not treat both of parent symmetrically what is not natural for general evolutionary processes. The part of the paper is devoted to find an extension of the BCRC operator in order to improve inheritance of chromosomes from both of parents. Thus, the proposed evolutionary algorithm is implemented with use of two crossover operators: BCRC and its extended-modified version. We analyze the results obtained from both versions applied to Solomon’s and Gehring & Homberger instances. We conclude that the proposed method with modified version of BCRC operator gives statistically better results than those obtained using original BCRC. It seems that evolutionary algorithm with memory and modification of Best Cost Route Crossover Operator lead to very promising results when compared to the ones presented in the literature.
Źródło:
Computer Science; 2017, 18 (3); 269-286
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sequential simulated annealing for the vehicle routing problem with time windows
Autorzy:
Woch, M.
Łebkowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375944.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
simulated annealing
vehicle routing problem with time windows
bi-criterion optimization
Opis:
This article presents a new simulated annealing algorithm that provides very high quality solutions to the vehicle routing problem. The aim of described algorithm is to solve the vehicle routing problem with time windows. The tests were carried out with use of some well known instances of the problem defined by M. Solomon. The empirical evidence indicates that simulated annealing can be successfully applied to bi-criterion optimization problems.
Źródło:
Decision Making in Manufacturing and Services; 2009, 3, 1-2; 87-100
1896-8325
2300-7087
Pojawia się w:
Decision Making in Manufacturing and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The airport gate assignment problem – multi-objective optimization versus evolutionary multi-objective optimization
Autorzy:
Kaliszewski, I.
Miroforidis, J.
Stańczak, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305661.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
airport gate assignment problem
Evolutionary Multi-objective Optimization
mixed-integer programming
Opis:
In this paper, we approach the Airport Gate Assignment Problem by Multi-objective Optimization as well as Evolutionary Multi-objective Optimization. We solve a bi-criteria formulation of this problem by the commercial mixed-integer programming solver CPLEX and a dedicated Evolutionary Multi-objective Optimization algorithm. To deal with multiple objectives, we apply a methodology that we developed earlier to capture decision-maker preferences in multi-objective environments. We present the results of numerical tests for these two approaches.
Źródło:
Computer Science; 2017, 18 (1); 41-52
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An inverse backward problem for degenerate two-dimensional parabolic equation
Autorzy:
Atifi, Khalid
Essoufi, El-Hassan
Khouiti, Bouchra
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/255085.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
data assimilation
adjoint method
regularization
heat equation
inverse problem
degenerate equations
optimization
Opis:
This paper deals with the determination of an initial condition in the degenerate two-dimensional parabolic equation [formula], where Ω is an open, bounded subset of R2, a [formula] with a ≥0 everywhere, and [formula], with initial and boundary conditions [formula] from final observations. This inverse problem is formulated as a minimization problem using the output least squares approach with the Tikhonov regularization. To show the convergence of the descent method, we prove the Lipschitz continuity of the gradient of the Tikhonov functional. Also we present some numerical experiments to show the performance and stability of the proposed approach.
Źródło:
Opuscula Mathematica; 2020, 40, 4; 427-449
1232-9274
2300-6919
Pojawia się w:
Opuscula Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multiobjective optimiaztion of microstructure parameters in a thermoelastic porous material by means of differential evolution and elements of game theory
Autorzy:
Długosz, Adam
Schlieter, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520065.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
multiobjective optimization
thermoelasticity
porous materials
multiscale problem
representative volume element
differential evolution
game theory
Opis:
The paper is devoted to the optimization of the microstructure parameters of a porous medium under thermo-mechanical loading. Four different criteria related to the properties of the porous material have been proposed and numerically implemented. To solve a multiobjective problem, a novel method based on the coupling of differential evolution and elements of game theory is used. The proposed algorithm features an appropriate balance between exploration and exploitation of objective space, which is necessary for the successful optimization of these types of tasks with the use of numerical simulations. The model of the thermo-elastic porous material is composed of two-scale direct analysis based on a numerical homogenization. Direct thermoelastic analysis with representative volume element (RVE) and finite element method (FEM) is performed. Numerical example of the optimization illustrating the usefulness of the proposed method is included.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2022, 22, 3; 117-124
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Conditional mean embedding and optimal feature selection via positive definite kernels
Autorzy:
Jorgensen, Palle E.T.
Song, Myung-Sin
Tiang, James
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29519641.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
positive-definite kernels
reproducing kernel Hilbert space
stochastic processes
frames
machine learning
embedding problem
optimization
Opis:
Motivated by applications, we consider new operator-theoretic approaches to conditional mean embedding (CME). Our present results combine a spectral analysis-based optimization scheme with the use of kernels, stochastic processes, and constructive learning algorithms. For initially given non-linear data, we consider optimization-based feature selections. This entails the use of convex sets of kernels in a construction of optimal feature selection via regression algorithms from learning models. Thus, with initial inputs of training data (for a suitable learning algorithm), each choice of a kernel K in turn yields a variety of Hilbert spaces and realizations of features. A novel aspect of our work is the inclusion of a secondary optimization process over a specified convex set of positive definite kernels, resulting in the determination of “optimal” feature representations.
Źródło:
Opuscula Mathematica; 2024, 44, 1; 79-103
1232-9274
2300-6919
Pojawia się w:
Opuscula Mathematica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Problem LQ w optymalizacji regulatora momentu elektromagnetycznego
LQ problem in electromagnetic torque controller optimization
Autorzy:
Sieklucki, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320322.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
problem LQ
optymalizacja parametryczna
regulacja momentu elektrycznego
regulator PI
regulator PD
DTC-SVM
LQ problem
parametric optimization
motor torque control
PI controller
PD controller
Opis:
W artykule przedstawiono optymalizację parametryczną regulatora PI w przestrzeni stanu. W procesie optymalizacji wykorzystano konwersję transmitancyjnego matematycznego modelu do równania stanu i problem liniowo-kwadratowy (LQ). Omówiono reprezentację układu regulacji jako systemu jednopętlowego. Przedstawiono optymalizację dla napędu z silnikiem obcowzbudnym oraz dla napędu z silnikiem indukcyjnym (metoda DTC-SVM).
In this paper the PI controller parametric optimization in state-space is presented. The conversion from transfer-function to statespace mathematical model and linear-quadratic (LQ) control problem is used in optimization process. Representation of the control system as one-loop system is discussed. Optimization for drive with separately excited DC motor and drive with induction motor (DTC-SVM method) is presented.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2010, 29, 1--2; 26-32
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm wielu kolonii mrówek dla optymalnego dopasowania w ważonych grafach dwudzielnych
Multi-type Ant colony algorithm for optimal matching problem in weighted bipartite graph
Autorzy:
Schiff, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320231.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
optymalizacja koloniami mrówek wielu typów
minimalny problem dopasowania w grafach dwudzielnych
maksymalny problem dopasowania w grafach dwudzielnych
Multi-type Ant Colony Optimization
minimum weighted bipartite matching
maximum weighted bipartite matching
Opis:
Praca prezentuje algorytm wykorzystujący metodę optymalizacji różnymi typami kolonii mrówek dla problemu maksymalnego i minimalnego dopasowania w ważonych grafach dwudzielnych. Algorytm ten wyznacza optymalne dopasowanie, bazując na wyznaczaniu rozdzielnych ścieżek w grafie między wierzchołkami s-t, które stanowią rozwiązanie dla problemu optymalnego dopasowania w ważonych grafach dwudzielnych. Opracowany algorytm został porównany z algorytmem węgierskim i algorytmem mrówkowym o jednym typie kolonii mrówek i omówione zostały wyniki tego porównania.
In this paper algorithm for optimal matching problem in weighted bipartite graph is presented, which is based on multi-type ant colony optimization. Matching problem is modeled as disjoint-paths problem between s-t vertices. Multi-type ants was used in order to find these disjoint paths between s-t vertices which are the solution for optimal matching problem in weighted bipartite graph. The algorithm was compared with Hungarian algorithm and ACO algorithm for optimal matching problem in weighted bipartite graph and results of this comparison was discussed.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2008, 27, 2; 115-119
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-11 z 11

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies