Informacja

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

Wyszukujesz frazę "A* algorithm" wg kryterium: Temat


Tytuł:
The Use of Heuristic Algorithms to Optimize the Transport Issues on the Example of Municipal Services Companies
Autorzy:
Izdebski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/223579.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
municipal services companies
transport
optimization
genetic algorithm
ant algorithm
usługi komunalne
optymalizacja
algorytm genetyczny
Opis:
In this article the main optimization problems in the municipal services companies were presented. These problems concern the issue of vehicle routing. The mathematical models of these problems were described. The function of criterion and the conditions on designating the vehicle routing were defined. In this paper the hybrid algorithm solving the presented problems was proposed. The hybrid algorithm consists of two heuristic algorithms: the ant and the genetic algorithm. In this paper the stages of constructing of the hybrid algorithm were presented. A structure of the data processed by the algorithm, a function of adaptation, a selection of chromosomes, a crossover, a mutation and an inversion were characterized. A structure of the data was presented as string of natural numbers. In selection process the roulette method was used and in the crossover process the operator PMX was presented. This algorithm was verified in programming language C #. The process of verification was divided into two stages. In the first stage the best parameters of the hybrid algorithm were designated. In the second stage the algorithm was started with these parameters and the result was compared with the random search algorithm. The random search algorithm generates 2000 routes and the best result is compared with the hybrid algorithm.
Źródło:
Archives of Transport; 2014, 29, 1; 27-36
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An application of evolutionary and immune algorithms for the optimisation of packing a diversified set of packets on a pallet
Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych i immunologicznych do optymalizacji ułożenia różnorodnych pakunków na palecie
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258154.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
algorytm ewolucyjny
algorytm immunologiczny
optymalizacja
układanie paczek
paleta
evolutionary algorithm
immunology algorithm
optimization
packages distributing
pallet
Opis:
This paper deals with an application of evolutionary and immune algorithms to load a diversified set of packages on a pallet in fully automated warehouses, where workers will be substituted by mobile robots. There are some problems in semi-automated warehouses, where new workers do not have enough experience to know how to distribute packages on pallet. The aim of this work was to formulate the problem of loading a diversified set of packages on a pallet both in evolutionary and immune algorithms. The evolutionary algorithm is inspired by natural evolution. It searches for a solution in the evolution way. The artificial immune system is based on immunology principles. The adaptive immune system helps to recognise and respond to any microbe that has never attacked the body. The presented algorithm of the immune optimisation uses part of this immune system.
W niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego i algorytmu immunologicznego do optymalizacji załadunku palety różnorodnymi towarami. Automatyzacja załadunku jest potrzebna zarówno w całkowicie zautomatyzowanych magazynach, obsługiwanych przez mobilne roboty, jak i w częściowo zautomatyzowanych, ale z dużą fluktuacją zatrudnienia operatorów wózków widłowych, co powoduje zatrudnianie ciągle nowych, niedoświadczonych w pakowaniu palet pracowników. W artykule zostało sformułowane zadanie optymalizacji. Zadanie należy do NP trudnych. Przedstawiono dwie metody rozwiązania: algorytmy ewolucyjne oraz algorytmy immunologiczne. Obie metody należą do metod sztucznej inteligencji. Pierwsza z nich poszukuje rozwiązania w sposób naśladujący naturalną ewolucję. W drugiej do znalezienia rozwiązania wykorzystuje się metody, w jaki żywy organizm identyfikuje przeciwciała.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 4; 137-145
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A logistic optimization for the vehicle routing problem through a case study in the food industry
Autorzy:
Akpinar, Muhammet Enes
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835487.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
vehicle routing problem
time windows
optimization
metaheuristic algorithm
genetic algorithm
trasa pojazdu
okna czasowe
optymalizacja
algorytm metaheurystyczny
algorytm genetyczny
Opis:
In this study, the food delivery problem faced by a food company is discussed. There are seven different regions where the company serves food and a certain number of customers in each region. The time of requesting food for each customer varies according to the shift situation. This type of problem is referred to as a vehicle routing problem with time windows in the literature and the main aim of the study is to minimize the total travel distance of the vehicles. The second aim is to determine which vehicle will follow which route in the region by using the least amount of vehicle according to the desired mealtime. Methods: In this study, genetic algorithm methodology is used for the solution of the problem. Metaheuristic algorithms are used for problems that contain multiple combinations and cannot be solved in a reasonable time. Thus in this study, a solution to this problem in a reasonable time is obtained by using the genetic algorithm method. The advantage of this method is to find the most appropriate solution by trying possible solutions with a certain number of populations. Results: Different population sizes are considered in the study. 1000 iterations are made for each population. According to the genetic algorithm results, the best result is obtained in the lowest population size. The total distance has been shortened by about 14% with this method. Besides, the number of vehicles in each region and which vehicle will serve to whom has also been determined. This study, which is a real-life application, has provided serious profitability to the food company even from this region alone. Besides, there have been improvements at different rates in each of the seven regions. Customers' ability to receive service at any time has maximized customer satisfaction and increased the ability to work in the long term. Conclusions: The method and results used in the study were positive for the food company. However, the metaheuristic algorithm used in this study does not guarantee an optimal result. Therefore, mathematical models or simulation models can be considered in terms of future studies. Besides, in addition to the time windows problem, the pickup problem can also be taken into account and different solution proposals can be developed.
Źródło:
LogForum; 2021, 17, 3; 387-397
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimal distribution of sub-assemblies in stores of factory by evolutionary algorithms
Optymalizacja rozkładu podzespołów w magazynach fabryki przy pomocy algorytmów ewolucyjnych
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328838.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
algorytm ewolucyjny
optymalizacja
magazyn
evolutionary algorithm
optimization
store
Opis:
The paper deals with an application of evolutionary algorithms for optimisation of sub-assemblies distribution in the stores of factory. Numerical model is presented. The fitness function is expressed as a function of distances between stores and assembly rooms and costs of inner transport. Penalty function is used to include restrictions. The results showed that the applied method is the efficient tool for solving such problems.
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmów ewolucyjnych do optymalizacji rozłożenia podzespołów i materiałów wykorzystywanych w produkcji w magazynach zakładu produkcyjnego. Przedstawiono model numeryczny problemu. Funkcję przystosowania wyrażono jako funkcję odległości pomiędzy magazynami a halami montażowymi i kosztów wewnętrznego transportu między nimi. Ograniczenia na pojemność poszczególnych magazynów uwzględniono stosując funkcję kary. Otrzymane wyniki są optymalne i potwierdzają skuteczność algorytmów ewolucyjnych w rozwiązywaniu tego typu problemów.
Źródło:
Diagnostyka; 2007, 4(44); 73-76
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Allocation of real power generation based on computing over all generation cost: an approach of Salp Swarm Algorithm
Autorzy:
Devarapalli, Ramesh
Sinha, Nikhil Kumar
Rao, Bathina Venkateswara
Knypiński, Łukasz
Lakshmi, Naraharisetti Jaya Naga
García Márquez, Fausto Pedro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841291.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
economic load dispatch
heuristic algorithms
optimization
Particle Swarm
Algorithm
Salp Swarm Algorithm
ekonomiczna wysyłka ładunku
algorytmy heurystyczne
optymalizacja
rój cząstek
algorytm
Opis:
Economic Load Dispatch (ELD) is utilized in finding the optimal combination of the real power generation that minimizes total generation cost, yet satisfying all equality and inequality constraints. It plays a significant role in planning and operating power systems with several generating stations. For simplicity, the cost function of each generating unit has been approximated by a single quadratic function. ELD is a subproblem of unit commitment and a nonlinear optimization problem. Many soft computing optimization methods have been developed in the recent past to solve ELD problems. In this paper, the most recently developed population-based optimization called the Salp Swarm Algorithm (SSA) has been utilized to solve the ELD problem. The results for the ELD problem have been verified by applying it to a standard 6-generator system with and without due consideration of transmission losses. The finally obtained results using the SSA are compared to that with the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. It has been observed that the obtained results using the SSA are quite encouraging.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 2; 337-349
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie metabolizmu w erze inżynierii biologicznej
Metabolic modelling in the era of biological engineering
Autorzy:
Boruta, T.
Bizukojć, M.
Ledakowicz, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2071697.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
metabolizm
model
optymalizacja
bioinżynieria
algorytm
metabolism
optimization
bioengineering
algorithm
Opis:
Współczesna inżynieria metaboliczna oparta jest na narzędziach biologii systemów i biologii syntetycznej. Modelowanie matematyczne odgrywa istotną rolę w badaniach związanych z modyfikacją sieci metabolicznej, ponieważ pozwala w sposób ilościowy analizować system biologiczny. Analiza bilansu strumieni pozwala na wyznaczenie wartości strumieni w sieci poprzez maksymalizację biologicznej funkcji celu. Algorytmy inżynierii metabolicznej in silico oparte są na procedurach optymalizacji.
Modern metabolic engineering is based on the tools of systems biology and synthetic biology. Mathematical modelling plays an important role in the research related to metabolic network modification, because it enables one to analyze the biological system in a quantitative manner. The flux balance analysis enables one to determine flux values in the network by maximizing the biological objective function. Algorithms of in silico metabolic engineering are based on optimization procedures.
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2012, 4; 89-91
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Maximum subarray problem optimization for specific data
Optymalizacja problemu największej podtablicy dla specyficznych danych
Autorzy:
Rojek, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407746.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
algorithm design and analysis
maximum subarray problem
Kadane’s algorithm
optimization
analiza algorytmów
projektowanie algorytmów
problem maksymalnej podtablicy
algorytm Kadane
optymalizacja
Opis:
The maximum subarray problem (MSP) is to the find maximum contiguous sum in an array. This paper describes a method of Kadanes algorithm (the state of the art) optimization for specific data (continuous sequences of zeros or negative real numbers). When the data are unfavourable, the modification of the algorithm causes a non significant performance loss (1% > decrease in performance). The modification does not improve time complexity but reduces the number of elementary operations. Various experimental data sets have been used to evaluate possible time efficiency improvement. For the most favourable data sets an increase in efficiency of 25% can be achieved.
Problem najwiekszej podtablicy to inaczej znalezienie podciągu, którego suma na największą wartość. Artykuł opisuje optymalizację algorytmu Kadane dla specyficznych danych (z powtarzającymi się ciągami zer lub liczb negatywnych). W przypadku niekorzystnych danych wejściowych zaproponowa modyfikacja nieznacznie spowalnia działanie algorytmu (mniej niż 1% szybkości działania). Ulepszenie algorytmu nie zmienia rzędu asymptotycznego tempa wzrostu, lecz zmniejsza ilość elementarnych operacji. Eksperymenty wykazały, że dla sprzyjających danych możemy zmniejszyć efektywny czas działania algorytmu o 25%.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 4; 62-65
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quality improvement of a gear transmission by means of genetic algorithm
Autorzy:
Lempa, Paweł
Lisowski, Edward
Masui, Fumito
Filo, Grzegorz
Ptaszynski, Michal
Domagała, Mariusz
Fabiś-Domagała, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/104043.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
optimization
genetic algorithm
gear transmission
optymalizacja
algorytm genetyczny
przekładnia zębata
Opis:
The article deals with the issue of quality improvement of a gear transmission by optimizing its geometry with the use of genetic algorithms. The optimization method is focused on increasing productivity and efficiency of the pump and reducing its pulsation. The best results are tested on mathematical model and automatically modelled in 3D be means of PTC Creo Software. The developed solution proved to be an effective tool in the search for better results, which greatly improved parameters of pump especially reduced flow pulsation.
Źródło:
Quality Production Improvement - QPI; 2019, 1, 1; 386-393
2657-8603
Pojawia się w:
Quality Production Improvement - QPI
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przykład optymalizacji struktury sztucznej sieci neuronowej metodą algorytmów genetycznych
An example of feed forward neural network structure optimisation with genetic algorithm
Autorzy:
Grad, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/273401.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieć neuronowa
algorytmy genetyczne
optymalizacja
neural network
genetic algorithm
optimisation
Opis:
W artykule przedstawiono przykład optymalizacji struktury jednokierunkowej wielowarstwowej sztucznej sieci neuronowej metodą algorytmów genetycznych. Zaproponowano funkcję przystosowania pozwalającą ocenić jakość proponowanej struktury. Obliczenia wykonano dla sieci neuronowej rozpoznającej cyfry pisane odręcznie.
An example of feed forward neural network structure optimisation with genetic algorithm is presented. In genetic algorithm an original fitness function is applied. All calculations have been realized for a feed forward neural network, which recognizes hand-written signs.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki; 2006, R. 12, nr 23, 23; 27-36
1427-3578
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm optymalizacji parametrów eksploatacyjnych środków transportu
An optimization algorithm for exploitation parameters of means of transport
Autorzy:
Wojciechowski, Ł.
Cisowski, T.
Grzegorczyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/312427.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
eksploatacja pojazdów
optymalizacja
algorytm optymalizacji
exploitation vehicles
optimization
optimization algorithm
Opis:
W artykule zaprezentowano algorytm wyznaczania optymalnych parametrów eksploatacyjnych dla środków transportu, oparty na programowaniu dynamicznym. Opisano w nim strukturę oraz zbiory danych algorytmu. Sformułowano i omówiono funkcję oraz podfunkcje celu, dotyczące parametrów eksploatacyjnych pojazdów. Przedstawiono istotę doboru warunków ograniczających jak i możliwości aplikacyjne opracowanego algorytmu.
The paper presents an algorithm for determination of optimal exploitation parameters of means of transport. The algorithm is based on dynamic programming. The paper discusses the structure as well as the data set for the algorithm. The function and subfunctions of the aim concerning exploitation parameters of vehicles were formed. Moreover, the selection of limiting conditions and application possibilities of the developed algorithm were discussed.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2010, 11, 6
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Use of a Global Index of Acoustic Assessment for Predicting Noise in Industrial Rooms and Optimizing the Location of Machinery and Workstations
Autorzy:
Pleban, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/89745.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Centralny Instytut Ochrony Pracy
Tematy:
noise
machinery
optimization
genetic algorithm
hałas
maszyny
optymalizacja
algorytm genetyczny
Opis:
This paper describes the results of a study aimed at developing a tool for optimizing the location of machinery and workstations. A global index of acoustic assessment of machines was developed for this purpose. This index and a genetic algorithm were used in a computer tool for predicting noise emission of machines as well as optimizing the location of machines and workstations in industrial rooms. The results of laboratory and simulation tests demonstrate that the developed global index and the genetic algorithm support measures aimed at noise reduction at workstations.
Źródło:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2014, 20, 4; 627-638
1080-3548
Pojawia się w:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quasi-hierarchical evolution algorithm for flow assignment in survivable connection-oriented networks
Autorzy:
Przewoźniczek, M.
Walkowiak, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908380.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
algorytm ewolucyjny
optymalizacja
sieć komputerowa
evolution algorithm
optimization
connection-oriented networks
Opis:
The main objective of this paper is to develop an effective evolutionary algorithm (EA) for the path-assignment problem in survivable connection-oriented networks. We assume a single-link failure scenario, which is the most common and frequently reported failure event. Since the network flow is modeled as a non-bifurcated multicommodity flow, the discussed optimization problem is NP-complete. Thus, we develop an effective heuristic algorithm based on an evolutionary algorithm. The main novelty of this work is that the proposed evolutionary algorithm consists of two levels. The “high” level applies typical EA operators. The “low” level is based on the idea of a hierarchical algorithm. However, the presented approach is not a classical hierarchical algorithm. Therefore, we call the algorithm quasi-hierarchical. We present its description and the results of simulation runs over various networks.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 4; 487-502
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The possibilities of utilising postoptimal analysis for the decision-making on the trends and concentration of coal sales
Możliwości wykorzystania analizy postoptymalnej do podejmowania decyzji o kierunkach i koncentracji zbytu węgla
Autorzy:
Fuksa, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841485.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
optimization
post-optimal analysis
Simplex algorithm
optymalizacja
analiza postoptymalna
algorytm Simpleks
Opis:
When developing optimal coal production and sales plans for coal mines, one is often faced with the necessity to modify them, which implies the rationality of such plans. This is achieved through postoptimal analysis, which allows coal mines’ production plans, formal¬ly optimal, to be modified. The article presents the possibilities of utilising postoptimal analysis developed as part of a method for the rationalisation of production decisions with regard to the management of a coal company. The algorithms resulting from this analysis, accompanied by examples of their practical application, illustrate the possibility of presenting the economic effects of adjustments, if any, quantitatively, which also includes adapting the coal production and sales plans to actual demand, both in terms of quantity and quality. The provided examples of adjustments to the optimal plan concern the “producer-recipient” relationship and the concentration of coal sales.
Przy opracowywaniu optymalnych programów produkcji i sprzedaży węgla dla kopalń występuje niejednokrotnie konieczność ich mo¬dyfikacji, co implikuje racjonalność planów produkcji i sprzedaży węgla. Realizuje się to dzięki analizie postoptymalnej, pozwalającej na modyfikację formalnie optymalnych planów produkcyjnych kopalń. W artykule zaprezentowano możliwości analizy postopty¬malnej opracowanej w ramach metody racjonalizacji decyzji produkcyjnych dla potrzeb zarządzania spółką węglową. Opracowane w ramach tej analizy algorytmy poparte przykładami praktycznego ich wykorzystania ilustrują możliwości ilościowego ujmowania skutków ekonomicznych ewentualnych korekt, w tym dostosowania planów produkcji i sprzedaży węgla do realnych zmian zapo¬trzebowania, zarówno w sensie ilościowym jak i jakościowym. Podane przykłady korekt planu optymalnego dotyczą powiązania producent-odbiorca oraz koncentracji zbytu węgla.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2020, 2, 2; 21-26
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Swarm Behaviour Optimisation Methods Based on an Original Algorithm
Metoda optymalizacji zachowania się roju na podstawie autorskiego algorytmu
Autorzy:
Falkowski, Krzysztof
Duda, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2036929.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
swarms
swarm algorithm
sweep coverage
coverage task
optimisation
optymalizacja
rój
algorytm roju
Opis:
This article presents an authorial swarm algorithm that performs coverage tasks using the Sweep Coverage method. The presented solution assumes stochastic movement of the objects in the swarm which allows them to be simple ones. Our goal was to find an optimal number of objects in the swarm. The main evaluated factors are time and energy consumption. Changing input data allowed us to designate different cases and to examine the influence of varying parameters of a single boid on a whole swarm behaviour.
W artykule przedstawiono metody znalezienia optymalnej wielkości roju dla danego zadania. Głównymi ocenianymi czynnikami są czas i zużycie energii. Autorskie rozwiązanie algorytmiczne pozwoliło na wyznaczenie różnych przypadków i zbadanie wpływu różnych parametrów pojedynczego boida na zachowanie całego roju. Obliczenie efektywności energetycznej pozwoliło na wyznaczenie dodatkowych informacji o optymalizacji liczby boidów w roju. Wyniki pokazują, że można ocenić najlepsze rozwiązania dla określonych założeń. Można znaleźć, jaka liczba boidów wykonałaby zadanie w jak najkrótszym czasie przy założonej energooszczędności. Można również znaleźć grupę z najlepszym czasem do uzyskania wskaźnika efektywności energetycznej, która wykonałaby zadanie przy najlepszej kombinacji najkrótszego czasu i zużytej energii. Dodatkowe testy ze zmieniającymi się zmiennymi pozwoliły określić ich wpływ na wynik. Wykazano, że prędkość i bezpieczna odległość są ze sobą połączone, ale zmiana prędkości jest bardziej znacząca dla mniejszych rojów, gdy zmiana bezpiecznej odległości ma większy wpływ na liczniejsze grupy. Wynika z tego, że dla małych grup lepsze są szybsze boidy, a dla liczniejszych rojów bardziej przydatne byłyby boidy, które mogą poruszać się bliżej. Zmienianie promienia obszaru skanowanego na każdym kroku wpływa na ogólną wydajność, ale prawie nie ma wpływu na efektywność energetyczną roju.
Źródło:
Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa; 2021, 12, 3 (45); 53-70
2081-5891
Pojawia się w:
Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w optymalizacji korpusów obrabiarek
Applications of artificial intelligence methods in body machine tool optimization
Autorzy:
Wilk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/270213.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
optymalizacja
korpus
algorytm ewolucyjny
sztuczna inteligencja
optimization
body
evolutionary algorithm
artificial intelligence
Opis:
Niniejszy artykuł zawiera przykłady zastosowania metod sztucznej inteligencji, jako narzędzi wspomagających proces poszukiwania optymalnej postaci konstrukcyjnej korpusów obrabiarek. Dokonano porównania algorytmu ewolucyjnego i algorytmu selekcji klonalnej w zadaniu doboru grubości ścian korpusu wrzeciennika frezarki pionowej. Przedstawiono również przykład zastosowania algorytmu ewolucyjnego do doboru rozmieszczenia materiału na drodze optymalizacji topologicznej. Wynikiem czego było opracowanie zgrubnego modelu geometrycznego korpusu, który po uszczegółowieniu poddano optymalizacji parametrów geometrycznych. W oparciu o przeprowadzone obliczenia wykonano na drodze odlewania korpus stojaka frezarki pionowej.
This article contains discusses the methods of artificial intelligence, supporting the process of optimizing the body machine. A comparison of evolutionary algorithm and clonal selection algorithm in the task of selecting the thickness of the walls of vertical milling headstock. It also presents an example of application of evolutionary algorithm in the task of topology optimization. The result of which was to develop a rough geometric model of the body, which after detailing subjected to optimize the geometrical parameters. Based on our calculations were performed column of vertical milling machines.
Źródło:
Inżynieria Maszyn; 2016, R. 21, z. 1; 46-58
1426-708X
Pojawia się w:
Inżynieria Maszyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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