Informacja

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

Wyszukujesz frazę "programowanie genetyczne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie metod programowania genetycznego w procesie maksymalizacji wydobycia węglowodorów przy zastosowaniu symulatora złożowego
Application of Genetic Programming Methods for the Optimization of Hydrocarbon Production by using a Reservoir Simulator
Autorzy:
Łętkowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835296.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
algorytmy genetyczne
programowanie genetyczne
optymalizacja wydobycia
symulacje złożowe
genetic algorithm
geneting programming
production optimization
filed simulations
Opis:
Artykuł poświęcono zastosowaniu metody programowania genetycznego dla celów optymalizacji wydobycia ropy naftowej na przykładzie testowego złoża węglowodorowego. Prezentowane zagadnienie optymalizacyjne jest prostym przykładem problemu optymalnej kontroli i polega na doborze wydajności wydobycia ropy naftowej w przyjętych przedziałach czasowych w taki sposób, aby w zadanym całkowitym czasie eksploatacji uzyskać maksymalne wydobycie sumaryczne przy minimalnym wydobyciu wody. Problem rozwiązano przy zastosowaniu algorytmu genetycznego, kodującego dozwolone wartości wydajności wydobycia z listy wartości dozwolonych. Z jednej strony działanie takie jest charakterystyczne dla metod programowania genetycznego, zaś z drugiej redukuje istotnie przestrzeń rozwiązań. W artykule zastosowano algorytm genetyczny Hollanda, dla którego zaimplementowano krzyżowanie wielopunktowe oraz adaptację prawdopodobieństw krzyżowania i mutacji na podstawie tzw. współczynnika zróżnicowania populacji. Działanie tak zdefiniowanego mechanizmu adaptacji jest następujące: jeżeli zróżnicowanie populacji rośnie, liniowo zwiększane jest prawdopodobieństwo krzyżowania, a zmniejszane prawdopodobieństwo mutacji; w przeciwnym wypadku (zróżnicowanie populacji maleje) działa mechanizm odwrotny, tzn. zmniejsza się prawdopodobieństwo krzyżowania, a zwiększa prawdopodobieństwo mutacji. Taka metoda z jednej strony gwarantuje różnorodność populacji, z drugiej zaś zapewnia dobrą eksploatację przestrzeni rozwiązań. Przeprowadzono szereg testów mających na celu zweryfikowanie efektywności algorytmu w zależności od liczby punktów krzyżowania (krzyżowanie 1-, 2-, 3-punktowe) oraz długości chromosomu. Wykonane testy wskazują na zadowalającą zbieżność algorytmu, niezależnie od wartości badanych parametrów. Przyjęcie funkcji w określonej postaci spowodowało premiowanie przez algorytm niższych wartości wydobycia, co wynika z nieliniowego przyrostu wydobycia wody dla wyższych wartości wydobycia ropy naftowej.
The paper addresses the problem of oil production optimization by genetic programming methods. The specific example of the problem presented in the paper belongs to the class of, so called, optimal control problems. It consists in finding the time variable rates of oil production that result in the maximum of the total oil production while keeping the total water production at a minimum available level. The problem is solved by a genetic algorithm, that assumes the production rates from the list of the allowable values. This approach typical for genetic programming methods significantly reduces the space of possible solutions. The article uses the Holland genetic algorithm for which multi-point crossing has been implemented and the adaptation of crossing and mutation probabilities based on so the called coefficient of population variability. The adaptive mechanism makes the crossing probability increase and mutation probability decrease for population variability increasing with time, while the crossing probability decrease and mutation probability increase for the variability decreasing with time. This mechanism guarantees the population variability to be at on appropriate level and at the same time, the extrapolation process for the solution space to be effective. Several tests were performed to verify the actual effectiveness of the algorithm for various number of crossing points (1, 2, 3 – crossing points) and chromosome length. Their results show a satisfactory convergence of the method to the final solution independent of the varying parameters values. Adopting a function in a specific form resulted in an algorithm for lower mining values, resulting from a nonlinear increase in water extraction for higher oil production values.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2017, 73, 10; 760-767
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
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:
Algorytmy hybrydowe optymalizacji w zastosowaniu do problemu sterowania systemami dystrybucji wody
Hybrid optimization algorithm for control of water distribution systems
Autorzy:
Trawicki, D.
Urbowska, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153958.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
systemy dystrybucji wody
zintegrowane sterowanie ilością i jakością
sterowanie optymalne
hierarchiczna struktura sterowania
sterowanie predykcyjne
algorytmy genetyczne
programowanie całkowitoliczbowe
water distribution systems
integrated water quantity and quality
optimal control
hierarchical control structure
genetic algorithms
mixed-integer programming
Opis:
W pracy analizowany jest problem optymalizującego zintegrowanego sterowania ilością i jakością w systemach dystrybucji wody. Proponowane decyzje i sterowania powinny zapewniać optymalizację przyjętego wskaźnika jakości, przy spełnieniu ograniczeń właściwych tej klasie systemów. Ostatecznie do rozwiązania złożonych zadań optymalizacji dynamicznej zaproponowane zostało podejście hybrydowe, wspomagające predykcyjne algorytmy sterowania i wykorzystujące zalety analizowanych w pracy algorytmów: algorytmu bazującego na metodzie podziałów i ograniczeń oraz algorytmów genetycznych.
In this paper an approach to optimizing integrated control of quantity and quality in water distribution systems is presented. The optimizing integrated control meets consumer demand for drinking-quality water and maintains constraints while minimizing the operating costs. In predictive control 24 hours demand prediction and mathematical model of the water distribution system is used. The structure of basic control consists of two layers. To optimizing control at the upper layer hybrid algorithm is used. This algorithm is a combination of branch and bound algorithm and genetic algorithm, presented as well in this paper.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 4, 4; 17-20
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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