Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "genetic fuzzy system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    The use of artificial intelligence in automated in-house logistics centres
    Zastosowanie sztucznej inteligencji w zautomatyzowanych centrach logistycznych
    Autorzy:
    Rymarczyk, T.
    Kłosowski, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407666.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    logistics
    fuzzy logic
    intelligent transportation system
    genetic algorithm
    logistyka
    logika rozmyta
    inteligentny system transportowy
    algorytm genetyczny
    Opis:
    The paper deals with the problem of works transport organization in logistic center with the use of artificial intelligence algorithms. The presented approach is based on non-changeable path during travel along a given loop. The ordered set of containers requesting transport service was determined by fuzzy logic, while the sequence of containers in a loop was optimized by genetic algorithms. A solution for semi-autonomous transport vehicles wherein the control system informs the driver about optimal route was presented. The obtained solution was verified by a computer simulation.
    Artykuł dotyczy problematyki sterowania transportem wewnątrzzakładowym w zautomatyzowanych centrach logistycznych z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji. Zaprezentowane podejście zakłada predykcję niezmiennej trasy przejazdu środka transportu. Kolejność zbioru regałów wymagających obsługi transportowej jest determinowana przez logikę rozmytą, natomiast do optymalizacja trasy przejazdu wykorzystano algorytmy genetyczne. Zaprezentowano koncepcję środka transportu, w którym system sterowania informuje kierowcę dokąd ma jechać. Uzyskane rozwiązanie zostało zweryfikowane z wykorzystaniem metod symulacji komputerowej.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 1; 48-51
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modeling of cylinder pressure in compression ignition engine with use of genetic-fuzzy system. Part 2: Engine fueled by FAME
    Modelowanie przebiegu ciśnienia w cylindrze silnika o zapłonie samoczynnym przy pomocy algorytmu genetyczno-rozmytego. Część 2: Silnik zasilany paliwem FAME
    Autorzy:
    Kekez, M.
    Ambrozik, A.
    Radziszewski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329050.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    silnik o zapłonie samoczynnym
    modelowanie
    system rozmyty
    algorytm genetyczny
    diesel engine
    modeling
    fuzzy systems
    genetic algorithms
    Opis:
    This paper concerns measurement and modeling cylinder pressure in diesel engine. The main aim of this paper is to build the analytical-empirical model of work of engine fueled by different fuels. The experiments on engine test bench were conducted and a model of engine work was created by means of proposed GFSm system. In Part 1 the engine was fueled by diesel oil, and in Part 2 - fueled by methyl esters of rapeseed oil (FAME).
    Praca dotyczy zagadnień związanych z pomiarem i modelowaniem przebiegów ciśnień w cylindrze silnika o zapłonie samoczynnym. Głównym jej celem jest budowa modelu analityczno-eksperymentalnego pracy silnika zasilanego różnymi paliwami. Przeprowadzono badania na hamowni i opracowano model pracy silnika za pomocą proponowanego systemu GFSm. W części pierwszej pracy silnik zasilany był olejem napędowym, a w części drugiej - estrami metylowymi oleju rzepakowego (FAME).
    Źródło:
    Diagnostyka; 2008, 4(48); 13-16
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modeling of cylinder pressure in compression ignition engine with use of genetic-fuzzy system. Part 1: Engine fueled by diesel oil
    Modelowanie przebiegu ciśnienia w cylindrze silnika o zapłonie samoczynnym przy pomocy algorytmu genetyczno-rozmytego. Część 1: Silnik zasilany ON
    Autorzy:
    Kekez, M.
    Ambrozik, A.
    Radziszewski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329046.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    silnik o zapłonie samoczynnym
    modelowanie
    system rozmyty
    algorytm genetyczny
    diesel engine
    modeling
    fuzzy systems
    genetic algorithms
    Opis:
    This paper concerns measurement and modeling cylinder pressure in diesel engines. The aim of this paper is to build the empirical-analytical model of engine work. The experiments on engine test bench were conducted. The new genetic-fuzzy system GFSm was proposed. By means of GFSm, the engine model was built. This model allows simulation of cylinder pressure, for each allowable crankshaft speed. The model can be used to evaluate the quality of working cycles of piston engine with accuracy required in practical technical applications.
    Praca dotyczy pomiaru i modelowania przebiegów ciśnień w cylindrze silnika o zapłonie samoczynnym. Celem pracy jest budowa analityczno-empirycznego modelu pracy silnika. Przeprowadzono badania eksperymentalne na hamowni oraz opracowano nowy system genetyczno-rozmyty GFSm. Przy jego użyciu zbudowano model pracy silnika, który pozwala przeprowadzać symulację przebiegów ciśnień w cylindrze silnika, dla wszystkich dopuszczalnych prędkości obrotowych wału korbowego. Może także służyć do oceny jakości cykli pracy tłokowych silników spalinowych z dokładnością wymaganą w praktycznych zastosowaniach technicznych.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2008, 4(48); 9-12
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    PD terminal sliding mode control using fuzzy genetic algorithm for mobile robot in presence of disturbances
    Autorzy:
    Benaziza, W.
    Slimane, N.
    Mallem, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384371.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    mobile robot
    fast terminal function
    PD sliding surface
    fuzzy system
    genetic algorithm
    Lyapunov stability
    robot mobilny
    system rozmyty
    algorytm genetyczny
    Stabilność Lapunova
    Opis:
    This paper presents a new approach in the field of trajectory tracking for nonholonomic mobile robot in presence of disturbances. The proposed control design is constructed by a kinematic controller, based on PD sliding surface using fuzzy sliding mode for the angular and linear velocities disturbances, in order to tend asymptotically the robot posture error to zero. Thereafter a dynamic controller is presented using as a sliding surface design, a fast terminal function (FTF) whose parameters are generated by a genetic algorithm in order to converge the velocity errors to zero in finite time and guarantee the asymptotic stability of the system using a Lyapunov candidate. The elaborated simulation works in the case of different trajectories confirm the robustness of the proposed approach.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 2; 52-60
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Approximation of phenol concentration using novel hybrid computational intelligence methods
    Autorzy:
    Pławiak, P.
    Tadeusiewicz, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907935.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    soft computing
    neural network
    genetic algorithm
    fuzzy system
    evolutionary neural system
    pattern recognition
    chemometrics
    przetwarzanie miękkie
    sieć neuronowa
    algorytm genetyczny
    system rozmyty
    rozpoznawanie obrazu
    chemometria
    Opis:
    This paper presents two innovative evolutionary-neural systems based on feed-forward and recurrent neural networks used for quantitative analysis. These systems have been applied for approximation of phenol concentration. Their performance was compared against the conventional methods of artificial intelligence (artificial neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms). The proposed systems are a combination of data preprocessing methods, genetic algorithms and the Levenberg–Marquardt (LM) algorithm used for learning feed forward and recurrent neural networks. The initial weights and biases of neural networks chosen by the use of a genetic algorithm are then tuned with an LM algorithm. The evaluation is made on the basis of accuracy and complexity criteria. The main advantage of proposed systems is the elimination of random selection of the network weights and biases, resulting in increased efficiency of the systems.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 165-181
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System reliability optimization: A fuzzy multi-objective genetic algorithm approach
    Optymalizacja niezawodności systemu: metoda rozmytego algorytmu genetycznego do optymalizacji wielokryterialnej
    Autorzy:
    Mutingi, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300808.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    system reliability optimization
    multi-objective optimization
    genetic algorithm
    fuzzy optimization
    redundancy
    optymalizacja niezawodności systemu
    optymalizacja wielokryterialna
    algorytm genetyczny
    optymalizacja rozmyta
    nadmiarowość
    Opis:
    System reliability optimization is often faced with imprecise and conflicting goals such as reducing the cost of the system and improving the reliability of the system. The decision making process becomes fuzzy and multi-objective. In this paper, we formulate the problem as a fuzzy multi-objective nonlinear program. A fuzzy multi-objective genetic algorithm approach (FMGA) is proposed for solving the multi-objective decision problem in order to handle the fuzzy goals and constraints. The approach is able flexible and adaptable, allowing for intermediate solutions, leading to high quality solutions. Thus, the approach incorporates the preferences of the decision maker concerning the cost and reliability goals through the use of fuzzy numbers. The utility of the approach is demonstrated on benchmark problems in the literature. Computational results show that the FMGA approach is promising.
    Często spotykanym problemem w optymalizacji niezawodności systemu są niedokładnie określone i sprzeczne cele, takie jak zmniejszenie kosztów systemu przy jednoczesnej poprawie jego niezawodności. Proces podejmowania decyzji staje się wtedy rozmyty i wielokryterialny. W niniejszej pracy, sformułowaliśmy ten problem jako rozmyty wielokryterialny program nieliniowy (FMOOP). Zaproponowaliśmy metodę rozmytego wielokryterialnego algorytmu genetycznego (FMGA), która pozwala rozwiązać wielokryterialny problem decyzyjny z uwzględnieniem rozmytych celów i ograniczeń. Podejście to jest uniwersalne, co pozwala na rozwiązania pośrednie, prowadzące do rozwiązań wysokiej jakości. Metoda uwzględnia preferencje decydenta w zakresie celów związanych z kosztami i niezawodnością poprzez wykorzystanie liczb rozmytych. Użyteczność FMGA wykazano na przykładzie wzorcowych problemów z literatury. Wyniki obliczeń wskazują, że podejście FMGA jest obiecujące.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 3; 400-406
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forming of the regional core transport network taking into account the allocation of alternative energy sources based on artificial intelligence methods
    Формирование опорной транспортной сети региона с учетом размещения альтернативных источников энергии на основе методов искусственного интеллекта
    Autorzy:
    Zhuravskaya, M.
    Tarasyan, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/374401.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    core transport network
    logistic system
    logistic center allocation
    renewable energy
    fuzzy set theory
    genetic algorithm
    rdzeń sieci transportowej
    system logistyczny
    energia odnawialna
    teoria zbiorów rozmytych
    algorytm genetyczny
    Opis:
    In the modern world the alternative energy sources, which considerably depend on a region, play more and more significant role. However, the transition of regions to new energy sources lead to the change of transport and logistic network configuration. The formation of optimal core transport network today is a guarantee of the successful economic development of a region tomorrow. The present article studies the issue of advanced core transport network development in a region based on the experience of European and Asian countries and the opportunity to adapt the best foreign experience to Russian conditions. On the basis of artificial intelligence methods for forest industry complex of Sverdlovskaya Oblast the algorithm of problem solution of an optimal logistic infrastructure allocation is offered and some results of a regional transport network are presented. These methods allowed to solve the set task in the conditions of information uncertainty. There are suggestions on the improvement of transport and logistic network in the territory of Sverdlovskaya Oblast. Traditionally the logistics of mineral fuel plays main role in regions development. Actually it is required to develop logistic strategic plans to be able to provide different possibilities of power-supply, flexible enough to change with the population density, transport infrastructure and demographics of different regions. The problem of logistic centers allocation was studied by many authors. The approach, offered by the authors of this paper is to solve the set of tasks by applying artificial intelligence methods, such as fuzzy set theory and genetic algorithms.
    В современном мире альтернативные источники энергии, которые в значительной степени зависят от региона, играют все более значимую роль. Однако переход регионов к новым источникам энергии приведет к изменению транспортно- логистического конфигурации сети. Формирование оптимальной опорной транспортной сети сегодня является залогом успешного экономического развития региона завтра. Настоящая статья изучает вопрос опережающего развития опорной транспортной сети региона на основе опыта стран Европы и Азии, а также возможность адаптировать лучший зарубежный опыт к российским условиям. На основе методов искусственного интеллекта для лесопромышленного комплекса Свердловской области предлагается алгоритм решения задачи оптимального логистического распределения инфраструктуры и представлены некоторые результаты моделирования региональной транспортной сети. Эти методы позволили решить поставленную задачу в условиях информационной неопределенности. Дать предложения по совершенствованию транспортной и логистической сети на территории Свердловской области. Зависимость логистики от минерального топлива, является устойчивой тенденцией развития регионов, однако при составлении стратегических планов необходимо на ряду, с плотностью населения, особенностями транспортной инфраструктуры и прогнозом демографических изменений, также предусмотреть альтернативные возможности смены источников энергоресурсов. К проблеме размещения логистических центров обращались многие авторы. Особенностью подхода, предлагаемого авторами этой статьи является применение методов искусственного интеллекта, в частности, теории нечетких множеств и генетических алгоритмов.
    Źródło:
    Transport Problems; 2014, 9, 4; 121-130
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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