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 "evolutionary algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Application of evalutionary approach to thermodynamical optimization of gas turbine airfoil cooling configuration
    Autorzy:
    Nowak, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/240622.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    algorytmy ewolucyjne
    optymalizacja
    płaty turbiny
    airfoil cooling
    evolutionary algorithm
    optimization
    turbine airfoil
    Opis:
    Cooling of the hot gas path components plays a key role in modern gas turbines. It allows, due to efficiency reasons, to operate the machines with temperature exceeding components. melting point. The cooling system however brings about some disadvantages as well. If so, we need to enforce the positive effects of cooling and diminish the drawbacks, which influence the reliability of components and the whole machine. To solve such a task we have to perform an optimization which makes it possible to reach the desired goal. The task is approached in the 3D configuration. The search process is performed by means of the evolutionary approach with floating-point representation of design variables. Each cooling structure candidate is evaluated on the basis of thermo-mechanical FEM computations done with Ansys via automatically generated script file. These computations are parallelized. The results are compared with the reference case which is the C3X airfoil and they show a potential stored in the cooling system. Appropriate passage distribution makes it possible to improve the operation condition for highly loaded components. Application of evolutionary approach, although most suitable for such problems, is time consuming, so more advanced approach (Conjugate Heat Transfer) requires huge computational power. The analysis is based on original procedure which involves optimization of size and location of internal cooling passages of cylindrical shape within the airfoil. All the channels can freely move within the airfoil cross section and also their number can change. Such a procedure is original.
    Źródło:
    Archives of Thermodynamics; 2010, 31, 2; 3-20
    1231-0956
    2083-6023
    Pojawia się w:
    Archives of Thermodynamics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wybór optymalnej strategii eksploatacji stacji transformatorowych w sieciach rozdzielczych SN
    Choosing optimal strategy for exploitation of transformer station in medium voltage distribution networks
    Autorzy:
    Gancarz, A.
    Bąchorek, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/267972.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    elektroenergetyczne sieci rozdzielcze
    optymalizacja
    algorytmy ewolucyjne
    power distribution networks
    optimization
    evolutionary algorithm
    Opis:
    W referacie zaproponowano rozwiązanie problemu optymalnej gospodarki majątkiem sieciowym na przykładzie wymiany transformatorów dla wybranego fragmentu sieci rozdzielczej jednej ze Spółek Dystrybucyjnych. Przedstawia się algorytm obliczeniowy, jego implementację komputerową oraz przykład obliczeniowy.
    The article concerns the problem of optimal management the property of Electrical Power Distribution Companies. The analysed task concerns the problem of exchange of MV/LV transformers for selected power distribution networks. Computational algorithm, computer implementation as well as computational example was introduced.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2008, 25; 41-44
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie komputerów do wieloetapowej optymalizacji pracystacji transformatorowych średniego napięcia
    Application of computers in multistage optimization of middle voltage transformer station utilization
    Autorzy:
    Gancarz, A.
    Bąchorek, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/268344.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    elektroenergetyczne sieci rozdzielcze
    optymalizacja wieloetapowa
    algorytmy ewolucyjne
    power distribution networks
    multistage optimization
    evolutionary algorithm
    Opis:
    Projektowanie struktur elektroenergetycznych sieci rozdzielczych wiąże się z przyjęciem ustalonego okresu optymalizacji oraz prognozy zmian obciążeń w tym okresie. Właściwe jest w takim przypadku rozłożenie wszelkich przewidywanych działań na różne momenty optymalizowanego okresu. W artykule przedstawia się metodę optymalizacji wieloetapowej zadania doboru transformatorów w sieci rozdzielczej średniego napięcia. Przestawiono algorytm obliczeniowy, jego implementację komputerową oraz przykład obliczeniowy dla fragmentu sieci rozdzielczej.
    The analysed task concerns the problem of exchange of MV/LV transformers for selected power distribution networks. The article concerns the problem of multistage optimization. Computational algorithm, computer implementation as well as computational example was introduced.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2009, 26; 41-44
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytmy ewolucyjne i ich zastosowania
    Autorzy:
    Figielska, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91433.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
    Tematy:
    algorytmy ewolucyjne
    algorytmy genetyczne
    programowanie genetyczne
    strategie ewolucyjne
    programowanie ewolucyjne
    evolutionary algorithm
    genetic algorithms
    evolution strategies
    genetic programming
    evolutionary programming
    Opis:
    Pojęcie algorytmy ewolucyjne obejmuje metodologie inspirowane darwinowską zasadą doboru naturalnego stosowane do rozwiązywania trudnych zagadnień. W artykule przedstawione są podstawowe cztery typy algorytmów ewolucyjnych: algorytmy genetyczne, programowanie genetyczne, strategie ewolucyjne i programowanie ewolucyjne, omówiona jest i zilustrowana przykładem zasada działania algorytmu ewolucyjnego oraz przedstawione są przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych w praktyce.
    The term evolutionary algorithm encompasses methodologies inspired by the principles of genetics and Darwinian natural selection that are used for solving hard problems. In this paper four types of evolutionary algorithms are described: genetic algorithms, evolution strategies, genetic programming and evolutionary programming. An example illustrating how an evolutionary algorithm works is shown. Some real-life applications of evolutionary algorithms are presented.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2006, 1, 1; 81-92
    1896-396X
    2082-8349
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Teoria i metody algorytmu ewolucyjnego w uczeniu jednowarstwowej sieci neuronowej
    Implementation of the Evolutionary Algorithm Theory and Methods in the Learning Process of One-Layer ANN
    Autorzy:
    Płaczek, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/509173.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    algorytmy ewolucyjne
    sztuczne sieci neuronowe
    algorytmy uczenia sieci
    algorytmy selekcji
    algorytmy krzyżowania
    algorytmy mutacji
    genetic algorithm
    evolutionary algorithm
    artificial neural network
    learning algorithm
    selection algorithm
    crossover algorithm
    mutation algorithm
    Opis:
    Rozwój teorii sztucznych sieci neuronowych, a także pojawienie się nowych, efektywnych narzędzi programistycznych (systemy wieloprocesorowe, programowanie wielowątkowe) umożliwia zastosowanie algorytmów genetycznych oraz ewolucyjnych do uczenia sztucznych sieci neuronowych (SSN). W literaturze dotyczącej zasad działania SSN podkreśla się ich atrakcyjne własności, takie jak: aproksymacja dowolnych nieliniowych odwzorowań, równolegle i rozproszone przetwarzanie, adaptacja i uczenie. Szczególnie równoległe i rozproszone przetwarzanie koresponduje ze strukturą algorytmu genetycznego i ewolucyjnego. Klasyczne algorytmy genetyczne operują na ciągach binarnych o stałej długości. Natomiast algorytmy ewolucyjne można interpretować jako uogólnienie algorytmów genetycznych. W algorytmach tych stosuje się zasady ewolucji i dziedziczenia oraz wykorzystuje się właściwą strukturę danych do reprezentacji chromosomów (liczby rzeczywiste, macierze, grafy). Definiuje się również inne operatory krzyżowania i mutacji. Tak więc struktura algorytmu ewolucyjnego jest prawie taka sama jak genetycznego. Różnice ukryte są na niższych poziomach przetwarzania – w strukturach danych. W artykule przedstawiono próbę implementacji algorytmu ewolucyjnego do uczenia jednowarstwowej sieci neuronowej. Sieć opisuje się w postaci macierzy połączeń między wektorami – wejściowym X oraz wyjściowym Y. Funkcja uczenia SSN zdefiniowana jest jako nieliniowa funkcja wag sieci oraz nieliniowej funkcji aktywacji minimalizującej błąd średniokwadratowy między wektorem wyjściowym Y a wektorem uczącym Z, dla całej paczki uczącej. Pojawienie się nieliniowości utrudnia zastosowanie algorytmu uczenia opartego na wstecznej propagacji błędu. Funkcja celu, oprócz minimum globalnego, może zawierać wiele minimów lokalnych, w których algorytm oparty na badaniu gradientu funkcji celu może się zatrzymać. Oczywiście stosuje się różne techniki i metody umożliwiające wyjście algorytmu z tego typu pułapek. Tym niemniej dla sprawdzenia poprawności otrzymanych wyników uruchamia się proces uczenia SSN dla różnych danych początkowych. W zaproponowanym algorytmie ewolucyjnym tworzy się zbiór osobników. Każdy z osobników przedstawia możliwe rozwiązanie zadania minimalizacji funkcji celu i jest reprezentowany przez macierzową strukturę danych. Każde rozwiązanie cząstkowe ocenia się na podstawie dopasowania funkcji celu, a następnie tworzy się nową populację (potomków) przez selekcję osobników o najlepszych dopasowaniach oraz dwa algorytmy krzyżowania i mutacji. W artykule omówiono zaproponowaną strukturę osobników, przyjęte algorytmy selekcji z ich wadami i zaletami oraz różne algorytmu krzyżowania i mutacji. Na wstępie zdefiniowano takie podstawowe pojęcia, jak gen, chromosom oraz najogólniejszą strukturę algorytmu ewolucyjnego. Artykuł ma charakter koncepcyjny.
    The article proposes implementation of a modified version of genetic algorithms in neural networks, what in literature is known as “evolutionary algorithm” or “evolutionary programming”. An evolutionary algorithm is a probabilistic algorithm that works in a set of weight variability of neurons and seeks the optimal value solution within a population of individuals, avoiding the local maximum. For chromosomes, the real value variables and matrix structure are proposed. In the article, this decision is widely elaborated and discussed. In the original versions of genetic algorithms, all variables’ values are transformed into binary versions. The chromosomes bit sequences could include thousands of positions. It does not simplify the crossover and mutation operations. Processes could be very time-consuming and the algorithm convergence could also be slow. For a single-layer neural network matrix data structure is used. A particular emphasis is put on mutation and crossover algorithms. What is also important in both genetic and evolutionary algorithms is the selection process. The primary population, known as the parent population, is employed to build a new set of individuals using the selection process. These individuals are known as the children population. The selection algorithm should converge on the two very important issues: population diversity and selective pressure. Selective pressure can manifest in the overrepresentation of the best individuals in the new population. The area, in which the optimal solution is sought, is reduced too fast. Premature convergence is not desirable due to the high probability of achieving the local maximum. Reducing the selective pressure may result in increasing the time it takes to search for the solution.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2016, 49(4) Informatyka; 23-39
    2353-2688
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of simulation model parameters for solidification of metals with use of agent-based evolutionary algorithm
    Optymalizacja parametrów modelu symulacyjnego procesu krzepnięcia metali z zastosowaniem agentowego algorytmu ewolucyjnego
    Autorzy:
    Kluska-Nawarecka, S.
    Smolarek-Grzyb, A.
    Byrski, A.
    Wilk-Kołodziejczyk, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305357.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    numeryczna symulacja
    algorytmy ewolucyjne
    system agentowy
    proces krzepnięcia odlewów
    odlew
    numerical simulation
    evolutionary algorithm
    agent systems
    solidification casting process
    casting
    Opis:
    The finite elements method (FEM) is currently widely used for simulation of thermal processes. However, one of still unresolved problems remains proper selection of mathematical model parameters for these processes. As far as modelling of cooling casts in forms is concerned, particular difficulties appear while estimating values of numerous coefficients such as: heat transport coefficient between metal and form, specific heat, metal and form heat conduction coefficient, metal and form density. Coefficients mentioned above depend not only on materials properties but also on temperature. In the paper the idea of optimalization of simulation method parameters based on adaptive adjustment of curve representing simulation result and result obtained in physical experiment is presented along with the idea of evolutionary and agent-based evolutionary optimization system designed to conduct such optimizations. Preliminary results obtained with use of ABAQUS system available in ACK CYFRONET and software developed at AGH-UST conclude the paper.
    Metoda elementów skończonych (MES) znajduje obecnie liczne zastosowania w symulacji procesów cieplnych. Wciąż jednak nierozwiązalny pozostaje problem doboru niektórych współczynników modeli matematycznych tych procesów. Przy modelowaniu stygnięcia odlewów w formie, szczególne trudności powstają przy wyznaczeniu wartości licznych parametrów, np.: współczynnika transportu ciepła pomiędzy metalem a formą, ciepła właściwego, współczynnika przewodnictwa cieplnego metalu i formy, gęstości metalu i formy. Współczynniki te zależą nie tylko od właściwości materiałów, lecz również od temperatury. W artykule zaproponowano metodę optymalizacji wartości parametrów modelu opartą na adaptacyjnym dostosowaniu krzywej stanowiącej wynik symulacji do przebiegu uzyskanego w eksperymencie fizycznym z zastosowaniem algorytmu ewolucyjnego w wersji agentowej. Wstępne wyniki obliczeń zostały zrealizowane przy wykorzystaniu systemu ABAQUS dostępnego w ACK CYFRONET oraz oprogramowania opracowanego przez AGH-UST.
    Źródło:
    Computer Science; 2008, 9; 55-66
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie wielopopulacyjnego algorytmu ewolucyjnego do problemu wyznaczania ścieżki przejścia
    Application of multi-population evolutionary algorithm for path planning problem
    Autorzy:
    Kuczkowski, Ł.
    Śmierzchalski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/266972.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    algorytmy ewolucyjne
    algorytmy wielopopulacyjne
    planowanie ścieżki przejścia
    evolutionary algorithms
    multi-population algorithm
    path planning
    Opis:
    Artykuł przedstawia zastosowanie wielopopulacyjnego algorytmu ewolucyjnego do wyznaczania ścieżki przejścia. Zastosowany algorytm oparty jest na modelu z częściowo wymienianą populacją oraz migracją między niezależnie ewoluującymi populacjami. W pracy porównano działanie algorytmu wielopopulacyjnego z jednopopulacyjnym oraz zbadano wpływ poszczególnych parametrów na jakość uzyskanego rozwiązania. Wykazano, że zastosowanie kilku niezależnie ewoluujących populacji prowadzi do uzyskania rozwiązania lepszego w stosunku do wariantu jednopopulacyjnego. Jako problem testowy zostało wybrane zagadnienie unikania kolizji na morzu.
    In this paper an application of multi-population evolutionary algorithm for path planning problem is presented. A steadystate genetic algorithm is used for evolution of single population. An applied migration mechanism is based on island topology. In the article the comparison of single and multi-population algorithm has been made and the influence of changing algorithm parameters has been studied. It has been shown that using several independently evolving population leads to a better solution than when the single population is used. For a testing problem a sea collision avoiding problem has been chosen.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2013, 36; 117-122
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    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