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 adaptive" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Samoadaptacyjna optymalizacja genetyczna
    Autorzy:
    Smoliński, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118408.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    adaptacja genetyczna
    reprezentacja numeryczna chromosomów
    nieporządne algorytmy genetyczne
    mutacja nierównomierna
    elitarność
    genetic algorithms
    genetic adaptive
    real problem optimization
    numeric representation
    messy genetic algorithms
    uneven mutation
    elitism
    Opis:
    W artykule przedstawiono nowe podejście do adaptacyjnych Algorytmów genetycznych. Koncepcja samoadaptacyjnej optymalizacji genetycznej opiera się na wprowadzeniu meta-algorytmu, w ramach którego poszczególne algorytmy genetyczne (z różnymi operatorami oraz parametrami) rywalizują między sobą. Artykuł zawiera wstępne badania, ukazujące działanie różnych modyfikacji algorytmów genetycznych na wybranych problemach. Przeprowadzone eksperymenty wskazują, że użycie strategii samoadaptacji w proponowanym zakresie może przynieść obiecujące rezultaty. Opisywane w niniejszym dokumencie prace ukazują porównanie modyfikacji takich jak: reprezentacja numeryczna chromosomów, nieporządne algorytmy genetyczne, mutacja nierównomierna czy elitarność. Wyniki różnych podejść zostały również porównane do klasycznego podejścia (reprezentacja binarna, jednopunktowe krzyżowanie).
    This paper presents a new way of adaptive in genetic algorithms. Concept of self-adaptive genetic optimization was based on meta-algorithm, where different operators with different parameters competitive with each other. The paper contains preliminary research, showing how the various genetic algorithms modification react with different problems. Conducted experiments suggest that developed selfadaptive strategy for real problem optimization using genetic algorithms may return promising results. Described research compare genetic modification as: chromosome numeric representation, messy genetic algorithms, uneven mutation and elitism. The results of different approach have been also compared to result of classic genetic algorithm (with binary representation, one-point crossing).
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 10; 35-50
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive approaches to parameter control in genetic algorithms and genetic programming
    Autorzy:
    Spalek, J.
    Gregor, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/117900.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    adaptive approach
    genetic algorithms
    genetic programming
    Opis:
    The paper concerns the application of Genetic Algorithms and Genetic Programming to complex tasks such as automated design of control systems, where the space of solutions is non-trivial and may contain discontinuities. Several adaptive mechanisms for control of the search algorithm's parameters are proposed, investigated and compared to each other. It is shown that the proposed mechanisms are useful in preventing the search from getting trapped in local extremes of the fitness landscape.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2011, 7, 1; 38-56
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive switching of mutation rate for genetic algorithms and genetic programming
    Autorzy:
    Spalek, J.
    Gregor, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118223.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    genetic algorithms
    genetic programming
    adaptive mechanism
    Opis:
    The paper concerns the application of Genetic Algorithms and Genetic Programming to complex tasks such as automated design of control systems, where the space of solutions is non-trivial and may contain discontinuities. An adaptive value-switching mechanism for mutation rate control is proposed. It is shown that the proposed mechanism is useful in preventing the search from getting trapped in local extremes of the fitness landscape.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2011, 7, 1; 30-37
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid Mesh Adaptive Direct Search and Genetic Algorithms Techniques for industrial production systems
    Autorzy:
    Vasant, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/229988.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    mesh adaptive direct search
    genetic algorithms
    fitness function
    degree of possibility
    level of satisfaction
    Opis:
    In this paper, computational and simulation results are presented for the performance of the fitness function, decision variables and CPU time of the proposed hybridization method of Mesh Adaptive Direct Search (MADS) and Genetic Algorithm (GA). MADS is a class of direct search of algorithms for nonlinear optimization. The MADS algorithm is a modification of the Pattern Search (PS) algorithm. The algorithms differ in how the set of points forming the mesh is computed. The PS algorithm uses fixed direction vectors, whereas the MADS algorithm uses random selection of vectors to define the mesh. A key advantage of MADS over PS is that local exploration of the space of variables is not restricted to a finite number of directions (poll directions). This is the primary drawback of PS algorithms, and therefore the main motivation in using MADS to solve the industrial production planning problem is to overcome this restriction. A thorough investigation on hybrid MADS and GA is performed for the quality of the best fitness function, decision variables and computational CPU time.
    Źródło:
    Archives of Control Sciences; 2011, 21, 3; 299-312
    1230-2384
    Pojawia się w:
    Archives of Control Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Designing a ship course controller by applying the adaptive backstepping method
    Autorzy:
    Witkowska, A.
    Śmierzchalski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331255.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    autopilot
    sterowanie adaptacyjne
    sterowanie nieliniowe
    algorytm genetyczny
    adaptive control
    nonlinear control
    backstepping
    genetic algorithms
    Opis:
    The article discusses the problem of designing a proper and efficient adaptive course-keeping control system for a seagoing ship based on the adaptive backstepping method. The proposed controller in the design stage takes into account the dynamic properties of the steering gear and the full nonlinear static maneuvering characteristic. The adjustable parameters of the achieved nonlinear control structure were tuned up by using the genetic algorithm in order to optimize the system performance. A realistic full-scale simulation model of the B-481 type vessel including wave and wind effects was applied to simulate the control algorithm by using time domain analysis.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 985-997
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Biologically inspired methods for control of evolutionary algorithms
    Autorzy:
    Stańczak, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206262.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    adaptacja
    adaptacyjny algorytm ewolucyjny
    genetic algorithms
    adaptation
    adaptive ewolutionary algorithms
    Opis:
    In this paper two methods for evolutionary algorithm control are proposed. The first one is a new method of tuning tlie probabilities of genetic operators. It is assumed in the presented approach that every member of the optimized population conducts his own ranking of genetic operators' qualities. This ranking enables computing the probabilities of execution of genetic operators. This set of probabilities is a basis of experience of every individual and according to this basis the individual chooses the operator in every iteration of the algorithm. Due to this experience one can maximize the chances of his offspring to survive. The second part of the paper deals with a self-adapting method of selection of individuals to a subsequent generation. Methods of selection applied in the evolutionary algorithms are usually inspired by nature and prefer solutions where the main role is played by randomness, competition and struggle among individuals. In the case of evolutionary algorithms, where populations of individuals are usually small, this causes a premature convergence to local minima. In order to avoid this drawback I propose to apply an approach based rather on an agricultural technique. Two new methods of object selection are proposed: a histogram selection and a mixed selection. The methods described were tested using examples based on scheduling and TSP.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2003, 32, 2; 411-433
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    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