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 optimization algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 47
Tytuł:
The Use of a Global Index of Acoustic Assessment for Predicting Noise in Industrial Rooms and Optimizing the Location of Machinery and Workstations
Autorzy:
Pleban, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/89745.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Centralny Instytut Ochrony Pracy
Tematy:
noise
machinery
optimization
genetic algorithm
hałas
maszyny
optymalizacja
algorytm genetyczny
Opis:
This paper describes the results of a study aimed at developing a tool for optimizing the location of machinery and workstations. A global index of acoustic assessment of machines was developed for this purpose. This index and a genetic algorithm were used in a computer tool for predicting noise emission of machines as well as optimizing the location of machines and workstations in industrial rooms. The results of laboratory and simulation tests demonstrate that the developed global index and the genetic algorithm support measures aimed at noise reduction at workstations.
Źródło:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2014, 20, 4; 627-638
1080-3548
Pojawia się w:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quality improvement of a gear transmission by means of genetic algorithm
Autorzy:
Lempa, Paweł
Lisowski, Edward
Masui, Fumito
Filo, Grzegorz
Ptaszynski, Michal
Domagała, Mariusz
Fabiś-Domagała, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/104043.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
optimization
genetic algorithm
gear transmission
optymalizacja
algorytm genetyczny
przekładnia zębata
Opis:
The article deals with the issue of quality improvement of a gear transmission by optimizing its geometry with the use of genetic algorithms. The optimization method is focused on increasing productivity and efficiency of the pump and reducing its pulsation. The best results are tested on mathematical model and automatically modelled in 3D be means of PTC Creo Software. The developed solution proved to be an effective tool in the search for better results, which greatly improved parameters of pump especially reduced flow pulsation.
Źródło:
Quality Production Improvement - QPI; 2019, 1, 1; 386-393
2657-8603
Pojawia się w:
Quality Production Improvement - QPI
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Use of Heuristic Algorithms to Optimize the Transport Issues on the Example of Municipal Services Companies
Autorzy:
Izdebski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/223579.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
municipal services companies
transport
optimization
genetic algorithm
ant algorithm
usługi komunalne
optymalizacja
algorytm genetyczny
Opis:
In this article the main optimization problems in the municipal services companies were presented. These problems concern the issue of vehicle routing. The mathematical models of these problems were described. The function of criterion and the conditions on designating the vehicle routing were defined. In this paper the hybrid algorithm solving the presented problems was proposed. The hybrid algorithm consists of two heuristic algorithms: the ant and the genetic algorithm. In this paper the stages of constructing of the hybrid algorithm were presented. A structure of the data processed by the algorithm, a function of adaptation, a selection of chromosomes, a crossover, a mutation and an inversion were characterized. A structure of the data was presented as string of natural numbers. In selection process the roulette method was used and in the crossover process the operator PMX was presented. This algorithm was verified in programming language C #. The process of verification was divided into two stages. In the first stage the best parameters of the hybrid algorithm were designated. In the second stage the algorithm was started with these parameters and the result was compared with the random search algorithm. The random search algorithm generates 2000 routes and the best result is compared with the hybrid algorithm.
Źródło:
Archives of Transport; 2014, 29, 1; 27-36
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of slender systems by means of genetic algorithms
Autorzy:
Sokół, K.
Kulawik, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/973636.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
crack
genetic algorithm
optimization
slender system
pęknięcie
algorytm genetyczny
optymalizacja
układ smukły
Opis:
In this paper, the results of numerical studies on optimization of a geometrically nonlinear column with an internal crack by means of genetic algorithms are presented. The system is loaded by an axially applied external force P with a constant line of action. The presented problem is formulated on the basis of the principle of stationary total potential energy. The main purpose of this paper is to investigate an influence upon the localization of the crack and flexural rigidity ratio on critical loading of the system and to find an optimum localization of the crack in order to achieve high loading capacity. In order to calculate optimum values of these parameters the genetic algorithms are implemented into computer program. The artificial method of solution of the problem has been used due to the strongly nonlinear nature of the investigated problem.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2014, 13, 1; 115-124
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytmy genetyczne w problemach optymalizacji
Genetic algorithms in optimization problems
Autorzy:
Rutczyńska-Wdowiak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/250078.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
Tematy:
algorytm genetyczny
optymalizacja
funkcja Goldsteina-Price'a
genetic algorithm
optimization
Goldstein-Price function
Opis:
W pracy analizowano skuteczność i uniwersalność stosowania algorytmów genetycznych w wybranych zagadnieniach optymalizacji. Zaimplementowano algorytm genetyczny dla problemu minimalizacji złożonych, trudnych do optymalizacji funkcji Goldsteina-Price'a i funkcji grzbietu wielbłąda sześciogarbnego. Próbowano odpowiedzieć na pytanie, gdzie można stosować omawianą metodę sztucznej inteligencji, a gdzie lepiej zastosować metody klasyczne.
In this work the efficiency and universality of the use of genetic algorithms in selected issues of optimization was analyzed. Genetic algorithm for minimization of Goldstein-Price's function and function of back of camel was implemented. In this work was attempted to answer the question, where can apply this method of artificial intelligence, and where better to use classical methods.
Źródło:
TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 1324-1326, CD
1232-3829
2543-5728
Pojawia się w:
TTS Technika Transportu Szynowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Complex morlet wavelet design with global parameter optimization for diagnosis of industrial manufacturing faults of tapered roller bearing in noisycondition
Autorzy:
Deák, Krisztián
Kocsis, Imre
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329462.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
bearing vibration analysis
wavelet
optimization
genetic algorithm
transformacja falkowa
falka
optymalizacja
algorytm genetyczny
Opis:
Detecting manufacturing defects of bearings are difficult because of their unique topography. To find adequate methods for diagnosis is important because they could be responsible for serious problems. Wavelet transform is an efficient tool for analyzing the transients in the vibration signal. In this article we are focusing on industrial grinding faults on the outer ring of tapered roller bearings. Nine different real-valued wavelets, Symlet-2, Symlet-5, Symlet-8, Daubechies (2, 6, 10, 14), Morlet and Meyer wavelets are compared to a designed complex Morlet wavelet according to the Energy-to-Shannon-Entropy ratio criteria to determine which is the most efficient for detecting the manufacturing fault. Parameters of the complex Morlet wavelet are adjustable, thus, it has more flexibility for feature extraction. Genetic algorithm is applied to optimize the center frequency and the bandwidth of the designed wavelet. A sophisticated filtering procedure through multi-resolution analysis is applied with autocorrelation enhancement and envelope detection. To determine the efficiency of the designed wavelet and compare to the other wavelets, a test-rig was constructed equipped with high-precision sensors and devices. The designed wavelet is found to be the most effective to detect the manufacturing fault. Therefore, it has the capacity for an industrial testing procedure.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 2; 77-86
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Numerical verification of two-component dental implant in the context of fatigue life for various load cases
Autorzy:
Szajek, K.
Wierszycki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307214.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
implant stomatologiczny
optymalizacja
trwałość zmęczeniowa
algorytm genetyczny
dental implant
optimization
fatigue life
genetic algorithm
Opis:
Purpose: Dental implant designing is a complex process which considers many limitations both biological and mechanical in nature. In earlier studies, a complete procedure for improvement of two-component dental implant was proposed. However, the optimization tasks carried out required assumption on representative load case, which raised doubts on optimality for the other load cases. This paper deals with verification of the optimal design in context of fatigue life and its main goal is to answer the question if the assumed load scenario (solely horizontal occlusal load) leads to the design which is also “safe” for oblique occlussal loads regardless the angle from an implant axis. Methods: The verification is carried out with series of finite element analyses for wide spectrum of physiologically justified loads. The design of experiment methodology with full factorial technique is utilized. All computations are done in Abaqus suite. Results: The maximal Mises stress and normalized effective stress amplitude for various load cases are discussed and compared with the assumed “safe” limit (equivalent of fatigue life for 5e6 cycles). Conclusions: The obtained results proof that coronial-appical load component should be taken into consideration in the two component dental implant when fatigue life is optimized. However, its influence in the analyzed case is small and does not change the fact that the fatigue life improvement is observed for all components within whole range of analyzed loads.
Źródło:
Acta of Bioengineering and Biomechanics; 2016, 18, 1; 103-113
1509-409X
2450-6303
Pojawia się w:
Acta of Bioengineering and Biomechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The design of the public transport lines with the use of the fast genetic algorithm
Projektowanie przebiegu linii komunikacji publicznej za pomocą szybkiego algorytmu genetycznego
Autorzy:
Król, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/361803.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
genetic algorithm
public transport
optimization
bus lines
algorytm genetyczny
transport publiczny
optymalizacja
linie autobusowe
Opis:
Background: The growing role of public transport and the pressure of economic criteria requires the new optimization tools for process of public transport planning. These problems are computationally very complex, thus it is preferable to use various approximate methods, leading to a good solution within an acceptable time. Methods: One of such method is the genetic algorithm mimicking the processes of evolution and natural selection in the nature. In this paper, the different variants of the public transport lines layout are subjected to the artificial selection. The essence of the proposed approach is a simplified method of calculating the value of the fit function for a single individual, which brings relatively short computation time even for large jobs. Results: It was shown that despite the introduced simplifications the quality of the results is not worsened. Using the data obtained from KZK GOP (Communications Municipal Association of Upper Silesian Industrial Region) the described algorithm was used to optimize the layout of the network of bus lines located within the borders of Katowice. Conclusion: The proposed algorithm was applied to a real, very complex network of public transportation and a possibility of a significant improvement of its efficiency was indicated. The obtained results give hope that the presented model, after some improvements can be the basis of the scientific method, and in a consequence of a further development to find practical application.
Wstęp: Rosnąca rola komunikacji publicznej przy jednoczesnym nacisku kryteriów ekonomicznych wymaga zastosowania nowych narzędzi optymalizacyjnych do procesu planowania transportu publicznego. Problemy te są bardzo złożone obliczeniowo, więc korzystne jest zastosowanie różnych metod przybliżonych, prowadzących do uzyskania dobrych rozwiązań w akceptowalnym czasie. Metody: Jedną z takich metod jest algorytm genetyczny, naśladujący procesy ewolucji i doboru naturalnego w przyrodzie. W prezentowanej pracy sztucznemu doborowi podlegają różne warianty układu linii komunikacji publicznej. Istotą proponowanego podejścia jest uproszczony sposób obliczania wartości funkcji dostosowania pojedynczego osobnika, co przynosi stosunkowo krótki czas obliczeń nawet dla dużych zadań. Wyniki: Pokazano, że mimo wprowadzonych uproszczeń, jakość uzyskanych rezultatów nie ulega pogorszeniu. Korzystając z danych uzyskanych od KZK GOP (Komunikacyjny Związek Komunal ny Górnośląskiego Okręgu Przemysłowego) zastosowano opisywany algorytm do optymalizacji układu części sieci linii autobusowych znajdujących się w obrębie miasta Katowice. Wnioski: Zaproponowany algorytm zastosowano do rzeczywistej, bardzo złożonej sieci komunikacji publicznej uzyskując znaczącą poprawę jej efektywności. Otrzymane rezultaty dają nadzieję, że prezentowany model po udoskonaleniu i może być podstawą naukowej metody, a w konsekwencji dalszego rozwoju znaleźć praktyczne zastosowanie.
Źródło:
LogForum; 2015, 11, 3; 275-282
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multiobjective geometry optimization of bldc motor using an evolutionary algorithm
Wielokryterialna optymalizacja geometrii bezszczotkowego silnika prądu stałego z wykorzystaniem algorytmu genetycznego
Autorzy:
Caramia, R
Piotuch, R.
Pałka, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1368136.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
synchronous motor
optimization
genetic algorithm
Pareto Front
silnik synchroniczny
optymalizacja
algorytm genetyczny
front Pareto
Opis:
W pracy przedstawiono metodę optymalizacji bezszczotkowego silnika prądu stałego z 4 czteroma biegunami i 24 żłobkami. W szczególności praca koncentruje się na optymalizacji wielokryterialnej z wykorzystaniem algorytmów genetycznych (Optimizaton Toolbox) realizowanych w środowisku Matlab, sprzęgniętym ze środowiskiem Maxwell 14. Matlab został użyty do przeprowadzenia procesu optymalizacji oraz przetwarzania danych liczbowych. Środowisko Maxwell zostało użyte do tworzenia geometrii oraz do przeprowadzenia obliczeń Metodą Elementów Skończonych. Celem pracy była maksymalizacja wartości momentu maksymalnego silnika przy minimalnej masie silnika. Wyniki badań symulacyjnych wykonanych dla modelu 2D pokazały, że sprzęgnięcie obu pakietów obliczeniowych jest możliwe i daje satysfakcjonujące rezultaty. Wykorzystując prosty algorytm genetyczny uzyskano 25% wzrost wartości średniej momentu silnika przy spadku masy silnika o 14%. Otrzymane wyniki zostały poddane weryfikacji z wykorzystaniem modelu 3D.
This paper presents a methodology for the optimization of a Brush Less Direct Current motor (BLDC) with 4 poles and 24 slots. In particular, it is focused on a multiobjective optimization using a genetic algorithm developed in Matlab optimization Toolbox, that is coupled with Maxwell 14. The first one has been used for the optimization and the post-processing of the data, the second one for the Finite Element (FE) analysis and for the geometry creation. Aim of the optimization was to maximize the maximum torque value and minimize the mass of a motor. The simulation results of a 2D model showed that the coupling was possible and give satisfactory results. Using simple genetic algorithm it was possible to increase the average torque value of 25% and lower the mass of the main part of the motor of 14%. Obtained results were verified using a 3D model.
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2013, 3, 100/1; 89-94
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
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:
A logistic optimization for the vehicle routing problem through a case study in the food industry
Autorzy:
Akpinar, Muhammet Enes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835487.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
vehicle routing problem
time windows
optimization
metaheuristic algorithm
genetic algorithm
trasa pojazdu
okna czasowe
optymalizacja
algorytm metaheurystyczny
algorytm genetyczny
Opis:
In this study, the food delivery problem faced by a food company is discussed. There are seven different regions where the company serves food and a certain number of customers in each region. The time of requesting food for each customer varies according to the shift situation. This type of problem is referred to as a vehicle routing problem with time windows in the literature and the main aim of the study is to minimize the total travel distance of the vehicles. The second aim is to determine which vehicle will follow which route in the region by using the least amount of vehicle according to the desired mealtime. Methods: In this study, genetic algorithm methodology is used for the solution of the problem. Metaheuristic algorithms are used for problems that contain multiple combinations and cannot be solved in a reasonable time. Thus in this study, a solution to this problem in a reasonable time is obtained by using the genetic algorithm method. The advantage of this method is to find the most appropriate solution by trying possible solutions with a certain number of populations. Results: Different population sizes are considered in the study. 1000 iterations are made for each population. According to the genetic algorithm results, the best result is obtained in the lowest population size. The total distance has been shortened by about 14% with this method. Besides, the number of vehicles in each region and which vehicle will serve to whom has also been determined. This study, which is a real-life application, has provided serious profitability to the food company even from this region alone. Besides, there have been improvements at different rates in each of the seven regions. Customers' ability to receive service at any time has maximized customer satisfaction and increased the ability to work in the long term. Conclusions: The method and results used in the study were positive for the food company. However, the metaheuristic algorithm used in this study does not guarantee an optimal result. Therefore, mathematical models or simulation models can be considered in terms of future studies. Besides, in addition to the time windows problem, the pickup problem can also be taken into account and different solution proposals can be developed.
Źródło:
LogForum; 2021, 17, 3; 387-397
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-criteria reliability optimization for a complex system with a bridge structure in a fuzzy environment: A fuzzy multi-criteria genetic algorithm approach
Wielokryterialna optymalizacja niezawodności złożonego systemu o strukturze mostkowej w środowisku rozmytym. Metoda rozmytego wielokryterialnego algorytmu genetycznego
Autorzy:
Mutingi, M.
Mbohwa, C.
Kommula, V. P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301750.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
multi-criteria optimization
reliability optimization
complex bridge system
genetic algorithm
optymalizacja wielokryterialna
optymalizacja niezawodności
złożony system mostkowy
algorytm genetyczny
Opis:
Optimizing system reliability in a fuzzy environment is complex due to the presence of imprecise multiple decision criteria such as maximizing system reliability and minimizing system cost. This calls for multi-criteria decision making approaches that incorporate fuzzy set theory concepts and heuristic methods. This paper presents a fuzzy multi-criteria nonlinear model, and proposes a fuzzy multi-criteria genetic algorithm (FMGA) for complex bridge system reliability design in a fuzzy environment. The algorithm uses fuzzy multi-criteria evaluation techniques to handle fuzzy goals, preferences, and constraints. The evaluation approach incorporates fuzzy preferences and expert choices of the decision maker in regards to cost and reliability goals. Fuzzy evaluation gives the algorithm flexibility and adaptability, yielding near-optimal solutions within short computation times. Results from computational experiments based on benchmark problems demonstrate that the FMGA approach is a more reliable and effective approach than best known algorithm, especially in a fuzzy multi-criteria environment.
Optymalizacja niezawodności systemu w środowisku rozmytym to problem złożony ze względu na konieczność wzięcia pod uwagę wielu niedokładnie określonych kryteriów decyzyjnych, takich jak maksymalizacja niezawodności systemu i minimalizacja kosztów. Wymaga ona zastosowania wielokryterialnych metod podejmowania decyzji, które łączyłyby pojęcia z zakresu teorii zbiorów rozmytych oraz metody heurystyczne. W niniejszej pracy przedstawiono rozmyty wielokryterialny model nieliniowy (FMGA) oraz zaproponowano rozmyty wielokryterialny algorytm genetyczny do projektowania niezawodności złożonych systemów mostkowym w środowisku rozmytym. Algorytm wykorzystuje techniki rozmytej oceny wielokryterialnej do określania rozmytych celów, preferencji oraz ograniczeń. Metoda oceny uwzględnia rozmyte preferencje i eksperckie wybory decydenta dotyczące kosztów oraz celów niezawodnościowych. Ocena rozmyta nadaje algorytmowi cechy elastyczności oraz adaptacyjności, pozwalając na otrzymanie niemal optymalnych rozwiązań w krótkim czasie obliczeniowym. Wyniki eksperymentów obliczeniowych opartych na problemach wzorcowych pokazują, że podejście z zastosowaniem FMGA jest bardziej niezawodne i wydajne niż najbardziej znany algorytm, zwłaszcza w rozmytym środowisku wielokryterialnym.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 3; 450-456
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dobór i optymalizacja konfiguracji zasobnika trakcyjnego
Selection and optimization of the traction storage reservoir configuration
Autorzy:
Wieczorek, Maciiej
Lewandowski, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/34602362.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
Tematy:
konfiguracja
optymalizacja
dobór
zasobnik trakcyjny
HESS
algorytm genetyczny
configuration
optimization
selection
traction storage
genetic algorithm
Opis:
W artykule przedstawiono algorytm doboru magazynów energii elektrycznej. Wybór HESS pozwala na spełnienie warunków obciążenia w sposób optymalny. Jednak ustalenie konfiguracji urządzeń w systemie staje się bardzo złożonym zagadnieniem optymalizacyjnym. Przedstawiono propozycje rozwiązania tego problemu z zastosowaniem algorytmu genetycznego.
The article presents an algorithm for selection of storages for electric energy. The choice of HESS allows to meet the load conditions in an optimal way. However, determination of the devices configuration in the system becomes very complex optimization problem. Proposals to solve this problem with the use of a genetic algorithm.
Źródło:
Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe; 2015, 4; 55-57
0138-0370
2719-9630
Pojawia się w:
Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja ustawienia paneli PV z wykorzystaniem symulacji - „ClimateStudio” by Solemma
PV panel settings using simulation optimization - Climat Studio by Solemma
Autorzy:
Sitek, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2064148.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
PWB MEDIA Zdziebłowski
Tematy:
fotowoltaika
symulacja
optymalizacja
algorytm genetyczny
budynek jednorodzinny
photovoltaics
simulation
optimization
genetic algorithm
one-family building
Opis:
Artykuł to studium przypadku doboru instalacji PV dla domu jednorodzinnego oraz optymalizacji położenia paneli na dachu płaskim z wykorzystaniem narzędzi projektowania generatywnego i optymalizacji genetycznej. Celem przeprowadzonych symulacji było wykazanie przydatności wybranego narzędzia do analiz zmiennych projektowanego systemu w relacji do zapotrzebowania na energię zdefiniowanego przez obecność i aktywności użytkowników obiektu.
This paper describes a case study of the selection of a PV installation for a single-family house and its configuration on a flat roof, using generative design and genetic optimisation tools. The purpose of the simulations carried out was to demonstrate the suitability of the chosen tool for the analysis of the variables of the designed system in relation to the energy demand defined by the presence and activity of the users of the facility.
Źródło:
Builder; 2022, 26, 3; 74--78
1896-0642
Pojawia się w:
Builder
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Genetic and combinatorial algorithms for optimal sizing and placement of active power filters
Autorzy:
Maciążek, M.
Grabowski, D.
Pasko, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330809.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
power quality
optimization
active power filter
harmonics
genetic algorithm
combinatorial algorithm
jakość energii
energetyczny filtr aktywny
algorytm genetyczny
algorytm kombinatoryczny
Opis:
The paper deals with cost effective compensator placement and sizing. It becomes one of the most important problems in contemporary electrical networks, in which voltage and current waveform distortions increase year-by-year reaching or even exceeding limit values. The suppression of distortions could be carried out by means of three types of compensators, i.e., passive filters, active power filters and hybrid filters. So far, passive filters have been more popular mainly because of economic reasons, but active and hybrid filters have some advantages which should cause their wider application in the near future. Active power filter placement and sizing could be regarded as an optimization problem. A few objective functions have been proposed for this problem. In this paper we compare solutions obtained by means of combinatorial and genetic approaches. The theoretical discussion is followed by examples of active power filter placement and sizing.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 2; 269-279
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 47

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