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 "Multi-objective Optimization" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    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:
    Multi-objective optimization of elastomeric bearings to improve seismic performance of old bridges using eigen analysis and genetic algorithms
    Autorzy:
    Abbadi, Mohammed S.
    Lamdouar, Nouzha
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/35552894.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    seismic isolation
    OpenSees
    genetic algorithms
    Eurocode 8
    Opis:
    Old bridges present several seismic vulnerabilities and were designed before the emergence of seismic codes. In this context, partial seismic isolation has given a special attention to improve their seismic performance. In particular, elastomeric bearings are the simplest and least expensive mean for this, enabling to resist both non-seismic actions and earthquake loads. In order to assess the initial structural performance and the improvement done by the isolation, this paper attempts to combine multi objective optimization using genetic algorithms with linear and non-linear analysis using FE program OpenSees. A prior screening of the columns states is settled and then a multi objective optimization of a population of standard sized bearings meeting non-seismic and stability requirements is established to optimize the linear and non-linear behavior of the structure, finding the best compromise between displacements and forces at the columns.
    Źródło:
    Scientific Review Engineering and Environmental Sciences; 2021, 30, 4; 511-524
    1732-9353
    Pojawia się w:
    Scientific Review Engineering and Environmental Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rodzajnikowy dobór struktury kryteriów w zadaniach wielokryterialnej optymalizacji systemów decyzyjnych
    Gender criteria structure selection in multi-objective optimization of decision systems
    Autorzy:
    Kowalczuk, Z.
    Białaszewski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156879.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    wielokryterialna optymalizacja
    algorytmy genetyczne
    diagnostyka
    obserwatory detekcyjne
    odporne układy sterowania
    multi-objective optimization
    genetic algorithms
    diagnostic
    detection observers
    robust control systems
    Opis:
    Praca poświęcona jest problemowi doboru kryteriów i ich klasyfikacji na grupy rodzajnikowe (warianty) w zadaniach wielokryterialnej optymalizacji systemów decyzyjnych, które związane są m.in. z projektowaniem systemów diagnostyki oraz układów sterowania. Celem naszego podejścia jest efektywne poszukiwanie rozwiązań w zadaniach optymalizacyjnych wyrażonych za pomocą wielu kryteriów, gdzie projektant spotyka się z zagadnieniem Pareto-optymalności, albo zmuszany jest do stosowania klasycznych metod optymalizacji - zwykle silnie upraszczających postawiony problem polioptymalizacji. W przypadku podejścia populacyjnego prezentowana metoda może w istotny sposób ułatwić projektantowi ostateczną ocenę uzyskanych rozwiązań. Skuteczność rozważanej metodologii ilustrują przykłady konstruowania liniowych obserwatorów stanu.
    The paper gives an account of research results concerning a project of creating a fully-autonomous robotic decision-making system able to interact with its environment, and based on a mathematical model of human cognitive-behavioural psychology with some elements of personality psychology included. The basic idea of this paper is focused on the concept of possible errors in an intelligent robot control system. The system is a composed result of constructing an Intelligent Decision-making System (IDS) based on several recently developed ideas concerning an interactive cognitive-behavioural organism (Artificial Intelligence and Soft Computing, 2010), a fundamental model of human psychology and an IDS system (MMAR, 2010; Applied Mathematics and Computer Science, 2011) for controlling autonomous robots. Principal notions of IDS (Data-processing system based on cognitive psychology, along with the locations of possible errors), conceptions of discovery (object) and (long-time) memory are introduced. Then the heart of IDS, a personality (emotional) system which consists of systems of emotions and needs (based on the Maslow's theory/pyramid and a fuzzy model of needs), is presented. Furthermore, the paper shows what kind of errors can appear and what are their locations in IDS. Methods of avoiding these errors are also indicated.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 7, 7; 810-813
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multi-Objective Evolutionary Optimization of Aperiodic Symmetrical Linear Arrays
    Autorzy:
    Napoli, F.
    Pajewski, L.
    Vescovo, R.
    Marciniak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/308614.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    antenna array
    Dolph-Chebyshev array
    genetic algorithms
    Opis:
    In this paper, a multi-objective approach is applied to the design of aperiodic linear arrays of antennas. The adopted procedure is based on a standard Matlab implementation of the Controlled Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II. Broadside symmetrical arrays of isotropic radiators are considered with both uniform and non-uniform excitations. The work focuses on whether, and in which design conditions, the aperiodic solutions obtained by the adopted standard multi-objective evolutionary procedure can approximate or outperform the Pareto-optimal front for the uniformspacing case computable by the Dolph-Chebyshev method.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2017, 3; 79-87
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying optimization techniques on cold-formed C-channel section under bending
    Autorzy:
    El-Lafy, Heba F.
    Elgendi, Elbadr O.
    Morsy, Alaa M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27312402.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    kształtownik zimnogięty
    optymalizacja
    algorytm genetyczny
    cold-formed sections
    single optimization
    multi-objective optimization
    genetic algorithms
    effective width method
    C-channel beams
    Opis:
    There are no standard dimensions or shapes for cold-formed sections (CFS), making it difficult for a designer to choose the optimal section dimensions in order to obtain the most cost-effective section. A great number of researchers have utilized various optimization strategies in order to obtain the optimal section dimensions. Multi-objective optimization of CFS C-channel beams using a non-dominated sorting genetic algorithm II was performed using a Microsoft Excel macro to determine the optimal cross-section dimensions. The beam was optimized according to its flexural capacity and cross-sectional area. The flexural capacity was computed utilizing the effective width method (EWM) in accordance with the Egyptian code. The constraints were selected so that the optimal dimensions derived from optimization would be production and construction-friendly. A Pareto optimal solution was obtained for 91 sections. The Pareto curve demonstrates that the solution possesses both diversity and convergence in the objective space. The solution demonstrates that there is no optimal solution between 1 and 1.5 millimeters in thickness. The solutions were validated by conducting a comprehensive parametric analysis of the change in section dimensions and the corresponding local buckling capacity. In addition, performing a single-objective optimization based on section flexural capacity at various thicknesses The parametric analysis and single optimization indicate that increasing the dimensions of the elements, excluding the lip depth, will increase the section’s carrying capacity. However, this increase will depend on the coil’s wall thickness. The increase is more rapid in thicker coils than in thinner ones.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mechanics and Engineering; 2022, 27, 4; 52--65
    1734-4492
    2353-9003
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mechanics and Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiobjective optimization of multipass turning machining process using the Genetic Algorithms solution
    Autorzy:
    Amiolemhen, Patrick Ejebheare
    Eseigbe, Joshua Ahurome
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/95335.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    turning process
    genetic algorithms
    minimum production cost
    minimum production time
    single-objective model
    multi-objective model
    toczenie
    proces toczenia
    algorytmy genetyczne
    minimalny koszt produkcji
    minimalny czas produkcji
    model wielokryterialny
    Opis:
    The study involves the development of multi-objective optimization model for turning machining process. This model was developed using a GA - based weighted-sum of minimum production cost and time criteria of multipass turning machining process subject to relevant technological/practical constraints. The results of the single-objective machining process optimization models for the multipass turning machining process when compared with those of multi-objective machining process model yielded the minimum production cost and minimum production time as $5.775 and 8.320 min respectively (and the corresponding production time and production cost as 12.996 min and $6.992, respectively), while those of the multi-objective machining process optimization model were $5.841and 9.097 min. Thus, the multi-objective machining process optimization model performed better than each of the single-objective model for the two criteria of minimum production cost and minimum production time respectively. The results also show that minimum production time model performs better than the minimum production cost model. For the example considered, the multi-objective model gave a lower production time of 30.0% than the corresponding production time obtained from the minimum production cost model, while it gave a lower production cost of 16.46% than the corresponding cost obtained by the minimum production time model.
    Źródło:
    Journal of Mechanical and Energy Engineering; 2019, 3, 2; 97-108
    2544-0780
    2544-1671
    Pojawia się w:
    Journal of Mechanical and Energy Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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