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 "optimization algorithms" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 26
Tytuł:
Rola algorytmów genetycznych w procesie optymalizacji wyznaczania tras przejazdu
The role of genetic algorithms in the process of optimization determining driving routes
Autorzy:
Gauda, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/313849.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
algorytmy genetyczne
optymalizacja
transport
genetic algorithms
optimization
Opis:
Problematyka artykułu dotyczy możliwości wykorzystania algorytmów genetycznych w procesie optymalizacji wyznaczania tras przejazdu. Opisana jest idea algorytmów genetycznych oraz zasada ich działania. Ukazany jest także przebieg wyznaczania optymalnej trasy z wykorzystaniem aplikacji Visual Genetic.
The problem of the article concerns the possibility of using genetic algorithms in the optimization process of determining driving routes. Described is the idea of genetic algorithms and the principle their activities. Shown is also the process of optimizing exemplary route with the use of Visual Genetic application.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 11; 54-57
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Niektóre osobliwości algorytmów genetycznych na przykładzie zagadnień logistycznych
Certain peculiarities of the genetic algorithms based on logistic issues
Autorzy:
Gryko-Nikitin, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/399289.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
algorytmy genetyczne
systemy logistyczne
optymalizacja
genetic algorithms
logistic system
optimization
Opis:
The aim of the following article is to systematize the concepts connected with modern genetic algorithms together with presenting examples of their applications in logistic issues. Using appropriate tools for solving logistic problems is a basic condition of development and/or endurance on the market with an intensive competition. According to the author, modern genetic algorithms are effective optimizing, ransacking and teaching tools which may have a broader use in logistics. This paper also discusses the matter of genetic algorithm's parameters as a factor determining the effectiveness of their application in logistic issues. The weak and strong points of genetic algorithms in the context of their practical usage has also been pointed out. Presented article is based on literature studies concerning modern concepts of genetic algorithms and their applications.
Źródło:
Ekonomia i Zarządzanie; 2010, 2, 2; 129-138
2080-9646
Pojawia się w:
Ekonomia i Zarządzanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja ruchu drogowego bazująca na symulacji z wykorzystaniem algorytmów genetycznych i obliczeń o wysokiej wydajności
Simulation-based traffic optimization with application of genetic algorithms and high-performance computing
Autorzy:
Gora, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/192919.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
ruch drogowy
algorytmy genetyczne
optymalizacja
road traffic
genetic algorithms
optimization
Opis:
Artykuł opisuje pomysł na system zarządzania ruchem pojazdów w dużej skali (np. miasta wielkości Warszawy i większe) bazujący na zastosowaniu symulacji komputerowej w modelu mikroskopowym, metaheurystyk (np. algorytmów genetycznych), obliczeń o wysokiej wydajności i sieci neuronowych. Rozważania teoretyczne sugerują, że system taki może działać lepiej niż systemy zarządzania ruchem istniejące obecnie, a wstępne eksperymenty są obiecujące i pokazują, że warto zbadać dokładniej możliwość stworzenia takiego systemu.
The articlepresents an idea for a traffic management system working efficiently in a scale of a large city (e.g., of the size of Warsaw or larger) based on microscopic traffic simulation, metaheuristics (e.g., genetic algorithms), high-performance computing and artificial neural networks. Theoretical deliberations suggest that such system may outperform existing traffic management systems, while initial experiments are encouraging and show that some research efforts should be put to investigate this possibility further.
Źródło:
Transport Miejski i Regionalny; 2016, 5; 40-45
1732-5153
Pojawia się w:
Transport Miejski i Regionalny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An application of the genetic algorithm to optimize location of buoys
Zastosowanie algorytmów genetycznych do optymalizacji rozmieszczenia oznakowania nawigacyjnego
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210408.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
optymalizacja
algorytmy genetyczne
nawigacja radarowa
optimization
genetic algorithms
radar navigation
Opis:
The paper addresses the problem of building an automatic, spare, radar system to coastal navigation. To fix position, the system uses the information about buoys surrounding the ship. Accuracy of the system depends on many factors. One of them is the way of locating buoys on the given area of the sea. To make the task of the system easier and to make the position fixed by the system more accurate, the buoys should be appropriately arranged. The paper suggests the solution based on genetic algorithms to arrange the buoys. The solution proposed was tested experimentally and results of the tests are presented at the end of the paper.
Tematem artykułu jest rozmieszczenie oznakowania nawigacyjnego na akwenach przybrzeżnych. Oznakowanie nawigacyjne jest jednym z elementów automatycznego, przybrzeżnego systemu nawigacji radarowej a jego rozmieszczenie w sposób decydujący wpływa na dokładność pozycji generowanej przez system. W artykule zaproponowano użycie algorytmów genetycznych do określenia położenia poszczególnych pław na akwenie. Proponowane rozwiązanie zostało sprawdzone eksperymentalnie a wyniki testów zamieszczone zostały na końcu artykułu.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2009, 58, 2; 123-136
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów genetycznych do optymalizacji modeli HMM
The use of genetic algorithms for optimalization of the models HMM
Autorzy:
Szostek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320378.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
optymalizacja
rozpoznawanie mowy
algorytmy genetyczne
optimization
speech recognition
genetic algorithms
Opis:
W artykule przedstawiono metodę optymalizacji modeli HMM z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. W celu zbadania skuteczności przedstawionego algorytmu genetycznego zostały przeprowadzone badania optymalizacji modeli HMM za pomocą algorytmu Bauma-Welcha oraz zaproponowanego algorytmu genetycznego. Dodatkowo w artykule zostały umieszczone wyniki z badań modelowania sygnału mowy w postaci przebiegów czasowych przez modele HMM optymalizowane algorytmem Bauma-Welcha.
In the article there was presented the method of optimization of the models HMM with the use of the genetic algorithm. For the purpose of examining the effectiveness of the presented genetic algorithm there were carried out tests of optimization of the models HMM with the use of Baum-Welch's algorithm and the proposed genetic algorithm. In addition, in the article there were placed the results of tests of modeling the speech signal in the form of time runs by the models HMM optimized with the use of Baum-Welch 's algorithm.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2005, 24, 2; 183-193
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przegląd wybranych metod ewolucyjnych w optymalizacji wielokryterialnej
An overview of evolutionary methods of multi-criteria optimization
Autorzy:
Gryniewicz-Jaworska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408631.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
optymalizacja wielokryterialna
optymalizacja ewolucyjna
algorytmy genetyczne
sztuczne systemy immunologiczne
multicriteria optimization
evolutionary optimization
genetic algorithms
Opis:
Od połowy lat osiemdziesiątych nastąpił rozwój metod, które bazują na nowym sposobie tworzenia rozwiązań niezdominowanych. Prowadzą one do wyznaczenia frontu ocen Pareto naśladując mechanizmy wytworzone w świecie mikro- i makro- przyrody. Aktualnie do istniejących metod optymalizacji zaliczyć możemy: algorytmy genetyczne, ewolucyjne, algorytmy stosujące sztuczne systemy immunologiczne, algorytmy rojowe oraz mrówkowe. W artykule zaprezentowano kilka wybranych metod optymalizacji ewolucyjnej, w tym algorytm ewolucyjny, mrówkowy, rojowy oraz NSGA. Ponadto opisano sposób działania poszczególnych algorytmów oraz ich przykładowe zastosowanie.
Since the mid-eighties we can see the development of methods that are based on a new method of creating dominated solutions. They lead to designate the ratings Pareto front mimicking the mechanisms created in the world of micro and macro-nature. Currently, the existing optimization methods can include: genetic algorithms, evolutionary algorithms using artificial immune systems, swarm and formic algorithms. The article presents few selected evolutionary optimization methods, including evolutionary algorithm, formic and swarm algorithms, and NSGA. The article also describes how the different algorithms work and their exemplary application.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2014, 4; 32-34
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja konfiguracji dla sieci rozdzielczych SN i nN –
Distribution mv and lv network optimal reconfiguration
Autorzy:
Helt, P.
Zduńczyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267751.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sieci rozdzielcze
optymalizacja
algorytmy genetyczne
distribution power networks
optimization
genetic algorithms
Opis:
Zmniejszanie strat w procesie dystrybucji energii elektrycznej wręcz wynika z obowiązującego prawa. Optymalizacja konfiguracji sieci może doprowadzić do zmniejszenia sumarycznych strat mocy nawet o kilkanaście procent. W artykule porównano metody optymalizacji konfiguracji sieci rozdzielczych: rozpływową i opartą na algorytmach genetycznych. Przedstawione rozwiązania umożliwiają wyznaczanie optymalnych rozcięć jednocześnie w sieci SN oraz nN. Zaprezentowano wyniki obliczeń dla rzeczywistych fragmentów sieci rozdzielczej wskazujące na dużą efektywność optymalizacji konfiguracji sieci rozdzielczych.
Reducing power losses in energy distribution is forced by obligatory law. Optimization of network reconfiguration can lead to reduce power losses even by a dozen or so percent. Two methods of network reconfiguration optimization are presented in the paper: heuristic method and method based on genetic algorithms. Presented solutions give opportunity to optimization medium voltage and low voltage distribution networks. Calculation results for real distribution network are presented. Presented results indicate high efficiency of network reconfiguration optimization.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2013, 33; 107-110
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Distribution MV and LV Network Optimal Reconfiguration
Optymalizacja konfiguracji dla sieci rozdzielczych SN i nN
Autorzy:
Helt, P.
Zduńczyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396976.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
sieci rozdzielcze
optymalizacja
algorytmy genetyczne
distribution power networks
optimization
genetic algorithms
Opis:
Reducing power losses in energy distribution is forced by mandatory law. Optimization of network reconfiguration can lead to reducing power losses by even a dozen or so percent. Two methods of network reconfiguration optimization are presented in the paper: the heuristic method and a method based on genetic algorithms. The presented solutions offer the opportunity to optimize medium voltage and low voltage distribution networks at the same time. Calculation results for real distribution network are presented. The presented results indicate a high efficiency of network reconfiguration optimization.
Zmniejszanie strat w procesie dystrybucji energii elektrycznej wynika z obowiązującego prawa. Optymalizacja konfiguracji sieci może doprowadzić do zmniejszenia sumarycznych strat mocy nawet o kilkanaście procent. W artykule porównano metody optymalizacji konfiguracji sieci rozdzielczych: rozpływową i opartą na algorytmach genetycznych. Przedstawione rozwiązania umożliwiają wyznaczanie optymalnych rozcięć jednocześnie w sieci SN oraz nN. Zaprezentowano wyniki obliczeń dla rzeczywistych fragmentów sieci rozdzielczej, wskazujące na dużą efektywność optymalizacji konfiguracji sieci rozdzielczych.
Źródło:
Acta Energetica; 2014, 4; 79-90
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja konstrukcji systemów diagnostycznych z zastosowaniem algorytmów genetycznych
Application of genetic algorithms for selecting condition based maintenance techniques
Autorzy:
Pietrzyk, A.
Uhl, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327180.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
logika rozmyta
algorytmy genetyczne
optymalizacja
reliability centered maintenance
fuzzy logic
genetic algorithms
optimization
Opis:
Duże obiekty techniczne są zbudowane z bardzo wielu elementów składowych tworzących podzespoły realizujące ściśle określone funkcje. Diagnozowanie wszystkich elementów systemu jest w praktyce nieuzasadnione technicznie a przede wszystkim ekonomicznie. W związku z tym istnieje potrzeba dokonania selekcji elementów, których diagnozowanie będzie wystarczające dla poprawnego funkcjonowania całego obiektu technicznego. Dokonując takiej selekcji należy się kierować ustalonymi kryteriami. Do podstawowych kryteriów zalicza się kryterium bezpieczeństwa, kryterium prawdopodobieństwa uszkodzenia oraz kryterium kosztów. Drugim zagadnieniem, które należy rozwiązać przy wyborze systemu diagnostycznego jest wariant jego technicznej realizacji, który wiąże się zarówno ponoszonymi kosztami jak również oczekiwaną skutecznością. W pracy przedstawione zostały założenia analiz RCM. Analizy takie poz.walają na dokonanie dekompozycji obiektu umożliwiającej wybór elementów do diagnozowania oraz określenie wszystkich możliwych z technicznego punktu widzenia metod diagnostycznych. W celu wybrania metody diagnostycznej odpowiadającej w najlepszy sposób stawianym kryteriom zaproponowano dokonanie optymalizacji wykorzystującej algorytm genetyczny.
This paper presents application of Reliability Centered Maintenance methodology in selecting optimal maintenance practices and strategies in large scale systems. Applying condition based maintenance techniques in all components of a system is not feasible technically and economically. The justification of any given maintenance strategy within an organization must consider multiple criteria. One of the basic criteria are safety, failure likelihood or cost. Fuzzy logic and genetic algorithm approach are proposed for solving this problem.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 61-64
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hybrid PSO-GA algorithm for Reversible Circuits Synthesis
Hybrydowy algorytm PSO-GA dla syntezy układów odwracalnych
Autorzy:
Podlaski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153468.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
reversible circuits
reversible logic synthesis
particle swarm optimization (PSO)
genetic algorithms
układy odwracalne
synteza układów odwracalnych
particle swarm optimization
algorytmy genetyczne
Opis:
In the domain of Reversible Circuits there is still lack of good synthesis algorithms. There are many heuristic propositions, unfortunately, their results for a given reversible function usually are circuits far from optimal implementations. There are some propositions of using Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GA) for this purpose. In this paper a new hybrid PSO-GA algorithm is proposed. Comparison of the proposed algorithm with the existing ones gives promising results.
W dobie poszukiwania układów cyfrowych o niskim zużyciu energii układy odwracalne stanowią ciekawą alternatywę dla aktualnie stosowanych układów cyfrowych. Jednym z najistotniejszych zagadnień w dziedzinie budowy układów cyfrowych jest synteza układu reprezentującego zadaną funkcję. Niestety do dzisiaj nie ma dobrych rozwiązań w dziedzinie syntezy układów odwracalnych, istniejące rozwiązania są bardzo czasochłonne bądź generują układy o dużej redundancji. Ciekawą alternatywą dla obecnie stosowanych metod heurystycznych jest wykorzystanie algorytmów ewolucyjnych np. Particle Swarm Optimization (PSO) lub algorytmów genetycznych (GA). W niniejszym artykule zaproponowano nowy hybrydowy algorytm PSO-GA dostosowany do syntezy odwracalnych układów cyfrowych. Stworzony algorytm zastosowano do syntezy układów dla wybranych funkcji testowych (tzw. benchmarków) a wyniki porównano z wynikami otrzymywanymi za pomocą algorytmów heurystycznych. Wygenerowane układy okazały się mniej redundantne niż układy otrzymane w syntezie metodami heurystycznymi.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 7, 7; 474-476
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ewolucyjna wielokryterialna optymalizacja obserwatorów detekcyjnych
Evolutionary multi-objective optimization of detection observers
Autorzy:
Kowalczuk, Z.
Białaszewski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328360.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
obserwatory detekcyjne
optymalizacja wielokryterialna
algorytmy genetyczne
diagnosis
detection observers
multi-objective optimization
genetic algorithms
Opis:
W pracy omawiane są możliwości wykorzystania algorytmów ewolucyjnych, opartych na niszowaniu oraz rodzajnikowaniu genetycznym (przypisywaniu rodzajnika), do poszukiwania optymalnych rozwiązań inżynierskich zadań wielokryterialnej optymalizacji. W tego rodzaju obliczeniach skutecznie wykorzystuje się koncepcję Pareto-optymalności oraz rangowania (przypisywania rangi). Realizowany ranking pozwala na uniknięcie arbitralnego ważenia celów kryterialnych (kosztów lub zysków). Zamiast tego, dokonuje się użytecznej klasyfikacji rozwiązań, która bardziej obiektywnie uwzględnia poszczególne kryteria. Jako przykład ilustrujący skuteczność proponowanego podejścia przedstawia się metodologię konstruowania liniowych obserwatorów stanu wykorzystywanych w układach detekcyjnych. Szczególną implementację tego podejścia stanowi projekt systemu diagnostyki bezzałogowego samolotu oraz układu napędowego jednostki pływającej.
In this paper the concept of evolutionary searching using mechanisms of genetic gendering and niching is used for solving engineering multi-objective optimization tasks. In such types of evolutionary computation (EC) the ideas of Pareto optimality and ranking are effectively utilized. Within the ranking approach we avoid arbitrary weighting of optimisation objectives (costs or gains). Instead, a useful classification of the solutions is performed that takes into account particular objectives more appropriately. In order to illustrate the applicability of the proposed variants of EC, we consider the issue of designing detection observers, which serve as a principal element in procedures of detecting faults, which may occur in exemplarily objects, like an unmanned plane and a ship propulsion system.
Źródło:
Diagnostyka; 2008, 1(45); 35-41
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Genetic algorithms solution to the single-objective machining process optimization time model
Autorzy:
Amiolemhen, Patrick
Eseigbe, Joshua
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95251.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
production time
optimization
machining model
genetic algorithms
development
czas produkcji
optymalizacja
obróbka
algorytmy genetyczne
rozwój
Opis:
Minimum Production Time model of the machining process optimization problem comprising seven lathe machining operations were developed using Genetic Algorithms solution method. The various cost and time components involved in the minimum production cost and minimum production time criteria respectively, as well as all relevant technological/practical constraints were determined. An interactive, user-friendly computer package was then developed in Microsoft Visual Basic.Net environment to implement the developed models. The package was used to determine optimal machining parameters of cutting speed, feed rate and depth of cut for the seven machining operations with twenty-three technological constraints in the conversion of a cylindrical metal bar stock into a finished machined profile. The result of the single-objective machining process optimization models shows that the minimum production time is 21.84 min.
Źródło:
Journal of Mechanical and Energy Engineering; 2019, 3, 1; 13-23
2544-0780
2544-1671
Pojawia się w:
Journal of Mechanical and Energy Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An idea of using genetic algorithm for solving the problem of river ports location
Koncepcja wykorzystania algorytmu genetycznego w rozwiązywaniu problemu lokalizacji portów rzecznych
Autorzy:
Iwan, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906952.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
Inland Shipping
algorytmy genetyczne
optymalizacja
problem lokalizacji
zagadnienie transportowe
genetic algorithms
optimization
localization problem
transportation problem
Opis:
Genetic algorithms are a very interesting optimization method, which use the natural selection idea for the decision taking. These methods are usable for the solution taking in non-deterministic problems and with incomplete knowledge of the desision situation. River ports localisation seems to be an interesting optimization problem of inland shipping organizing. It is necessary to find the places for ports with the lowest cost of goods distribution center localization problem and balanced or non-balanced transportation problem. This paper is focused on the idea of using genetic algorithm for solving it.
Algorytmy genetyczne są bardzo interesującą metodą poszukiwania rozwiązań, w której w celu wyboru decyzji optymalnej wykorzystywana jest koncepcja doboru naturalnego. metoda ta jest przydatna do rozwiązywania problemów niederministycznych oraz w sytuacjach decyzyjnych, w których dysponuje się wiedzą niepełną. Problem lokalizacji portów rzecznych wydaje się być ciekawym problemem optymalizacyjnym z zakresu organizacji śródlądowego transportu wodnego. W problemie tym konieczne jest znalezienie takiego położenia dla portów, aby całkowity koszt dystrybucji dóbr do poszczególnych odbiorców był jak najmniejszy. Zagadnienie to można potraktować jako połączenie problemu lokalizacji centrum dystrybucji oraz zagadnienia transportowego. Opracowanie niniejsze skoncentrowane jest na przedstawieniu idei zastosowania algorytmu genetycznego dp rpzwiązywania tegoż problemu.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2005, 9 (81); 45-55
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie własnych zasobów obliczeniowych przedsiębiorstwa w procesie planowania produkcji
The use of company’s own computational resources for production planning process
Autorzy:
Dłubacz, W.
Duda, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952147.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
planowanie produkcji
optymalizacja dyskretna
algorytmy genetyczne
obliczenia rozproszone
production planning
discrete optimization
genetic algorithms
distributed computing
Opis:
W artykule przedstawiony został nowoczesny system obliczeń rozproszonych, umożliwiający łatwe wykorzystanie dostępnych zasobów obliczeniowych przedsiębiorstwa. Opracowany system pozwala na przygotowanie planów produkcji w oparciu o różne modele matematyczne. Do rozwiązania problemów został wykorzystany rozproszony algorytm genetyczny z różnymi reprezentacjami chromosomu oraz operatorami genetycznymi, dostosowanymi do specyfiki danego problemu. W ten sposób wykazana została uniwersalność zaproponowanego systemu i jego zdolność do rozwiązywania rzeczywistych problemów zarządzania produkcją.
The article presents a modern system of distributed computing, allowing easy use of available computational resources of the company. The developed system allows for the generation of production plans based on various mathematical models. A distributed genetic algorithm with different solution representations and different genetic operators tailored to the specific problem is used to solve the problems. In this way, the universality of the proposed system and its ability to solve real problems of production management were demonstrated.
Źródło:
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa; 2018, T. 6; 355-369
2300-5343
Pojawia się w:
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza klasycznych metod optymalizacji i algorytmu genetycznego na przykładzie projektowania filtrów
Comparison Analysis of Classical Static Optimization Methods and Genetic Algorithm for Example of The Filter Design
Autorzy:
Rutczyńska-Wdowiak, K.
Stefański, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155008.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
metody optymalizacji statycznej
algorytmy genetyczne
projektowanie filtrów
classical static optimization methods
genetic algorithms
design of filters
Opis:
W pracy przedstawiono analizę porównawczą metod klasycznych optymalizacji (Box'a i Nelder'a-Mead'a) oraz algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Badania koncentrowały się na określeniu wpływu wybranej metody, zadanych warunków startowych (przestrzeni poszukiwań) oraz kryterium minimalizacji i zatrzymania algorytmów na dokładność uzyskania optymalnego rozwiązania.
The purpose of the paper is to provide a basis for comparison between classical static optimization methods (Box and Nelder-Mead) and genetic algorithm regarding digital filters based on analog prototype. The analysis of optimization methods (genetic and classical) with regard to convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out. It is genetic algorithm, rather than classical static optimization method, that ensures greater probability of finding the global minimum of function. Application of numerical static optimization method is frequently limited due to instability of filter mathematical model during the process of analysis. From among other methods subjected to analysis it is only Box's method that enables the introduction of restrictions which ensure stability of the filter model. Furthermore, the local minimum of function instead of the global one is determined particularly in case of large number of parameters. The genetic algorithms through the random choice of a sufficient number of representative searches within the whole population of potential solutions and therefore the chance of determining the local minimum instead of a global one is considerably smaller than in case of using of classical method. On the other hand, the genetic algorithm requires more numerical calculations by comparison with Nelder-Mead's or Box's methods.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 624-627
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 26

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