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 "swarm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 27
Tytuł:
Computer-aided system for layout of fire hydrants on boards designed vessel using the Particle Swarm Optimization algorithm
Autorzy:
Gomułka, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/34600515.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
ship
fire hydrant
design
layout
particle swarm optimization
Opis:
The functional layout of fire safety equipment in technical spaces of ships is a time-consuming process. When designing a ship fire protection system, the designer must manually position each system component in such a way as to meet the requirements of regulations arising from the technical specification, various legal regulations of maritime conventions and classification societies of the vessel to be designed. Layout of fire hydrants assisted by a computer that is based on pre-defined criteria and various constraints could significantly support the designer in working easier and faster. This paper presents a prototype computer-aided design system that enables optimal placement of fire hydrants using the metaheuristic Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. This algorithm was used in Rhinoceros 3D software with its Grasshopper plugin for visualizing the arrangement of fire safety equipment. Various solution arrangements compared with the fire hydrant placement in real ships are illustrated by a case study. Demonstrating how design work can be facilitated and what potential benefits can be achieved are presented as well.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2023, 4; 4-16
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Research on the mill feeding system of an elastic variable universe fuzzy control based on particle swarm optimization algorithm
Autorzy:
Tian, Niu
Huang, Songwei
He, Lifang
Du, Lingpan
Yang, Sheping
Huang, Bin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24085898.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
fuzzy control
contraction-expansion factor
particle swarm optimization
Opis:
The grinding process in the concentrator is a part of the largest energy consumption, but also the most likely to cause a waste of resources, so the optimization of the grinding process is a very important link.The traditional fuzzy controller relies solely on the expert knowledge summary to construct control rules, which can cause significant steady-state errors in the model. In order to solve the above problem, this paper proposes an elastic variable universe fuzzy control based on Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The elastic universe fuzzy control model does not need precise fuzzy rules, but only needs to input the general trend of the rules, and the division of the universe is performed by the contraction-expansionfactor. The control performance is directly related to the contraction-expansionfactor, so this article also proposes using particle swarm optimization to optimize the scaling factor to achieve the optimal value. Finally, simulation models of traditional fuzzy control and elastic universe fuzzy control of feeding system of mill were built using Python to verify the control effect. Itssimulation results show that the time of the reaction of the fuzzy control system in the elastic variable theory universe based on particle swarm optimization was shorter by 34.48% comparing to the traditional one. Elastic variable universe fuzzy control based on particle swarm optimization (PSO) effectively improved the control accuracy of the mill feeding system and improved the response speed of the system to a certain extent.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2023, 59, 3; art. no. 169942
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
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:
Fixing Design Inconsistencies of Polymorphic Methods Using Swarm Intelligence
Autorzy:
George, Renu
Samuel, Philip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818478.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
UML models
software design inconsistency
polymorphism
particle swarm optimization
Opis:
Background: Modern industry is heavily dependent on software. The complexity of designing and developing software is a serious engineering issue. With the growing size of software systems and increase in complexity, inconsistencies arise in software design and intelligent techniques are required to detect and fix inconsistencies. Aim: Current industrial practice of manually detecting inconsistencies is time consuming, error prone and incomplete. Inconsistencies arising as a result of polymorphic object interactions are hard to trace. We propose an approach to detect and fix inconsistencies in polymorphic method invocations in sequence models. Method: A novel intelligent approach based on self regulating particle swarm optimization to solve the inconsistency during software system design is presented. Inconsistency handling is modelled as an optimization problem that uses a maximizing fitness function. The proposed approach also identifies the changes required in the design diagrams to fix the inconsistencies. Result: The method is evaluated on different software design models involving static and dynamic polymorphism and inconsistencies are detected and resolved. Conclusion: Ensuring consistency of design is highly essential to develop quality software and solves a major design issue for practitioners. In addition, our approach helps to reduce the time and cost of developing software.
Źródło:
e-Informatica Software Engineering Journal; 2021, 15, 1; 7--27
1897-7979
Pojawia się w:
e-Informatica Software Engineering Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Coordinated control strategy for microgrid stability maintenance under isolated island operation
Autorzy:
Wu, Pan
Xu, Xiaowei
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841281.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
coordinated control
isolated island operation
microgrid
particle swarm optimization
Opis:
In this study, the inverter in a microgrid was adjusted by the particle swarm optimization (PSO) based coordinated control strategy to ensure the stability of the isolated island operation. The simulation results showed that the voltage at the inverter port reduced instantaneously, and the voltage unbalance degree of its port and the port of point of common coupling (PCC) exceeded the normal standard when the microgrid entered the isolated island mode. After using the coordinated control strategy, the voltage rapidly recovered, and the voltage unbalance degree rapidly reduced to the normal level. The coordinated control strategy is better than the normal control strategy.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 2; 285-295
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Power system oscillation damping controller design: a novel approach of integrated HHO-PSO algorithm
Autorzy:
Devarapalli, Ramesh
Kumar, Vikash
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1845528.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Harris hawk optimization
power system stabilizers
STATCOM
FACTS
particle swarm optimization
Opis:
The hybridization of a recently suggested Harris hawk’s optimizer (HHO) with the traditional particle swarm optimization (PSO) has been proposed in this paper. The velocity function update in each iteration of the PSO technique has been adopted to avoid being trapped into local search space with HHO. The performance of the proposed Integrated HHO-PSO (IHHOPSO) is evaluated using 23 benchmark functions and compared with the novel algorithms and hybrid versions of the neighbouring standard algorithms. Statistical analysis with the proposed algorithm is presented, and the effectiveness is shown in the comparison of grey wolf optimization (GWO), Harris hawks optimizer (HHO), barnacles matting optimization (BMO) and hybrid GWO-PSO algorithms. The comparison in convergence characters with the considered set of optimization methods also presented along with the boxplot. The proposed algorithm is further validated via an emerging engineering case study of controller parameter tuning of power system stability enhancement problem. The considered case study tunes the parameters of STATCOM and power system stabilizers (PSS) connected in a sample power network with the proposed IHHOPSO algorithm. A multi-objective function has been considered and different operating conditions has been investigated in this papers which recommends proposed algorithm in an effective damping of power network oscillations.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2021, 31, 3; 553-591
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance Comparison of Optimization Methods for Flat-Top Sector Beamforming in a Cellular Network
Autorzy:
Nandi, Pampa
Roy, Jibendu Sekhar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2142316.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
flat-top sector beam
particle swarm optimization
real-coded genetic algorithm
Opis:
The flat-top radiation pattern is necessary to form an appropriate beam in a sectored cellular network and to pro vide users with best quality services. The flat-top pattern offers sufficient power and allows to minimize spillover of signal to adjacent sectors. The flat-top sector beam pattern is relied upon In sectored cellular networks, in multiple-input multiple-output (MIMO) systems and ensures a nearly constant gain in the desired cellular sector. This paper presents a comparison of such optimization techniques as real-coded genetic algorithm (RGA) and particle swarm optimization (PSO), used in cellular networks in order to achieve optimum flat-top sector patterns. The individual parameters of flat-top sector beams, such as cellular coverage, ripples in the flat-top beam, spillover of radiation to the adjacent sectors and side lobe level (SLL) are investigated through optimization performed for 40◦ and 60◦ sectors. These parameters are used to compare the performance of the optimized RGA and PSO algorithms. Overall, PSO outperforms the RGA algorithm.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2022, 3; 39--46
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Power system oscillation damping controller design: a novel approach of integrated HHO-PSO algorithm
Autorzy:
Devarapalli, Ramesh
Kumar, Vikash
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1845539.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Harris hawk optimization
power system stabilizers
STATCOM
FACTS
particle swarm optimization
Opis:
The hybridization of a recently suggested Harris hawk’s optimizer (HHO) with the traditional particle swarm optimization (PSO) has been proposed in this paper. The velocity function update in each iteration of the PSO technique has been adopted to avoid being trapped into local search space with HHO. The performance of the proposed Integrated HHO-PSO (IHHOPSO) is evaluated using 23 benchmark functions and compared with the novel algorithms and hybrid versions of the neighbouring standard algorithms. Statistical analysis with the proposed algorithm is presented, and the effectiveness is shown in the comparison of grey wolf optimization (GWO), Harris hawks optimizer (HHO), barnacles matting optimization (BMO) and hybrid GWO-PSO algorithms. The comparison in convergence characters with the considered set of optimization methods also presented along with the boxplot. The proposed algorithm is further validated via an emerging engineering case study of controller parameter tuning of power system stability enhancement problem. The considered case study tunes the parameters of STATCOM and power system stabilizers (PSS) connected in a sample power network with the proposed IHHOPSO algorithm. A multi-objective function has been considered and different operating conditions has been investigated in this papers which recommends proposed algorithm in an effective damping of power network oscillations.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2021, 31, 3; 553-591
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of a particle swarm optimization to a physically-based erosion model
Zastosowanie optymalizacji zbioru rozproszonych czasteczek do modelu erozji opartego na podstawach fizycznych
Autorzy:
Santos, C A G
Pinto, L.E.M.
De Macedo Machado Freire, P.K.
Mishra, S.K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/81761.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
particle swarm optimization
application
erosion model
erosion simulation
run-off
optimization
erosion parameter
Opis:
The difficulties involved in calibration of physically based erosion models have been partly attributable to the lack of robust optimization tools. This paper presents the essential concepts and application to optimize channel and plane parameters in an erosion model, with a global optimization method known as Repulsive Particle Swarm (RPS), a variant of Particle Swarm Optimization (PSO) method. The physically-based erosion model that which was chosen is called WESP (watershed erosion simulation program). The optimization technique was tested with the field data collected in an experimental watershed located in a semi-arid region of Brazil. On the basis of these results, the recommended erosion parameter values for a semi-arid region are given, which could serve as an initial estimate for other similar areas.
Trudności w kalibracji modeli erozji opartych na podstawach fizycznych przyczyniły się do braku ogólnych narzędzi optymalizacji. W pracy przedstawiono podstawowe koncepcje i zastosowanie do zoptymalizowania parametrów kanału i płaszczyzny w modelu erozji, globalną metodą optymalizacji znaną jako Repulsive Particle Swarm (RPS), wariantem metody Particle Swarm Optimisation (SPO). Fizycznie uzasadniony model erozji, który został wybrany jest nazywany WESP (watershed erosion simulation program). Technika optymalizacji została wypróbowana na danych terenowych zebranych w zlewni eksperymentalnej zlokalizowanej w umiarkowanie suchym regionie Brazylii. Na podstawie tych wyników przedstawiono wartości rekomendowanego parametru erozji dla umiarkowanie suchego regionu, który może służyć jako początkowe oszacowanie dla podobnych obszarów.
Źródło:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation; 2010, 42, 1; 39-49
0208-5771
Pojawia się w:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja położenia odwiertów wydobywczych ze względu na czas trwania plateau wydobycia
Well placement optimization for constant production rate
Autorzy:
Łętkowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31348130.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
optymalizacja
symulacje złożowe
inteligencja roju
optymalizacja rojem cząstek
optymalna liczba odwiertów
optymalne położenie odwiertów
mapa potencjału produktywności
optimization
reservoir simulation
swarm intelligence
particle swarm optimization
optimal number of wells
optimal well placement
productivity potential map
Opis:
Określenie optymalnego rozmieszczenia odwiertów eksploatacyjnych na złożu węglowodorów jest kluczowe dla jego efektywnej eksploatacji. Tak sformułowane zagadnienie stanowi złożony problem optymalizacyjny, którego rozwiązanie w postaci lokalizacji odwiertów zależy między innymi od sposobu zdefiniowania funkcji celu. W literaturze najczęściej występują dwie postacie funkcji celu: zysk bieżący netto (NPV) oraz sumaryczne wydobycie ropy naftowej. Rzadziej spotykana jest funkcja celu bazująca na równomierności sczerpania złoża. Artykuł jest poświęcony próbie zastosowania funkcji celu opartej na czasie wydobycia ropy ze stałą wydajnością (tzw. plateau). Optymalizację prowadzono dla sumarycznego wydobycia ropy oraz zysku bieżącego netto w czasie trwania fazy plateau. W tym celu zbudowano hybrydowy algorytm optymalizacyjny bazujący na optymalizacji rojem cząstek. Zastosowanie algorytmu hybrydowego łączącego trzy mechanizmy wynikało z jednej strony z konieczności poprawienia skuteczności podstawowej metody optymalizacyjnej, z drugiej zaś miało na celu ograniczenie tzw. przedwczesnej zbieżności. Cele te zostały zrealizowane poprzez wykorzystanie mapy potencjału produktywności oraz wprowadzenie mechanizmu mutacji. Optymalizację prowadzono dla dwóch różnych sposobów sterowania odwiertami: sterowania grupowego ze stałą wydajnością oraz sterowania indywidualnego. Zbudowany algorytm potwierdził efektywność, uzyskując wzrost wartości funkcji celu w stosunku do wartości pierwotnej od 40% do 300%. We wszystkich analizowanych przypadkach algorytm rozmieścił odwierty produkcyjne poprawnie, co do zasady. Odwierty zostały rozmieszczone w strefie ropnej w bezpiecznej odległości zarówno od kontaktu woda–ropa, jak i ropa–gaz, przy czym stwierdzono pewne różnice w zależności od przyjętej funkcji celu. Przeprowadzone symulacje potwierdziły możliwość zastosowania czasu trwania plateau jako funkcji celu dla optymalizacji położenia odwiertów produkcyjnych.
Determining the optimal placement of production wells in a hydrocarbon reservoir is crucial for the effective exploitation. The problem formulated in this way is a complex optimization problem, the solution of which in the form of the location of the wells depends, inter alia, on the method of defining the objective function. Two forms of the objective function are most often found in the literature. These are the net pay value (NPV) and total oil production. The objective function based on the uniformity of the reservoir depletion is less common. The article is devoted to an attempt to apply the objective function based on the duration of oil production with a constant production rate (the so-called production plateau). The optimization was carried out for the total oil production and for the net pay value for the plateau period. The need to use a hybrid algorithm combining three mechanisms resulted, on the one hand, from the need to improve the effectiveness of the basic optimization method, and on the other hand, to reduce the so-called “premature convergence”. For this purpose, a hybrid optimization algorithm based on particle swarm optimization was built. These goals were achieved through the use of a productivity potential map and a mutation mechanism. Optimization was carried out for two different well control methods: group control with constant production rate and individual well control. The developed algorithm confirmed the effectiveness, obtaining an increase in the value of the objective function in relation to the original value from 40% to 300%. As a rule, the algorithm placed the production wells correctly in all analyzed cases. The well were located in the oil zone at a safe distance from both water-oil and oil-gas contacts, with some differences depending on the target function adopted. The simulations carried out confirmed the possibility of using the plateau duration as a function of the objective for optimizing the location of production wells.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2022, 78, 8; 598-607
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optymalizacja liczby i położenia odwiertów eksploatacyjnych z wykorzystaniem mapy potencjału produktywności
Optimization of the number and placement of exploitation wells using a productivity potential map
Autorzy:
Łętkowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31344029.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
optymalizacja
symulacje złożowe
inteligencja roju
optymalizacja rojem cząstek
optymalna liczba odwiertów
optymalne położenie odwiertów
mapa potencjału produktywności
optimization
reservoir simulation
swarm intelligence
particle swarm optimization
optimal number of wells
optimal well placement
productivity potential map
Opis:
Jednym z podstawowych elementów planu zagospodarowania złoża węglowodorów jest określenie liczby i położenia odwiertów eksploatacyjnych (produkcyjnych i zatłaczających). Należy jednak zauważyć, że zdecydowana większość prac poświęcona temu zagadnieniu opisuje proces optymalizacji położenia, a nie liczby odwiertów, przyjmując, że jest ona zadana arbitralnie. Wynika to z faktu, że znane i stosowane metody optymalizacyjne operują na stałej liczbie parametrów optymalizacyjnych, w związku z czym liczba odwiertów wydobywczych nie może zmieniać się w trakcie procesu optymalizacji. W artykule przedstawiono modyfikację podstawowej metody optymalizacyjnej uwzględniającą zmianę liczby odwiertów w czasie optymalizacji, przy czym optymalizacja położenia i liczby odwiertów przebiega równocześnie. Podstawową metodą optymalizacyjną w skonstruowanym algorytmie jest optymalizacja rojem cząstek (ang. PSO) – jedna z najbardziej efektywnych metod optymalizacji bezgradientowej, należąca do grupy metod stochastycznych. Została ona zmodyfikowana dla potrzeb przyjętego problemu optymalizacyjnego poprzez zmianę postaci funkcji celu oraz wprowadzenie zmiennej progowej, co pozwoliło na operowanie zmienną liczbą odwiertów. W celu poprawienia zbieżności algorytm uzupełniono o mechanizm mutacji oparty na mapie potencjału produktywności. Testy zbieżności metody przeprowadzone na przykładzie złoża testowego PUNQ-S3 wskazały na zadowalającą efektywność zaproponowanego rozwiązania. Algorytm potrzebował 150 iteracji i 750 wywołań funkcji celu, aby 2,5-krotnie zwiększyć początkową wartość NPV przy równoczesnej 3,5-krotnej redukcji liczby odwiertów produkcyjnych. Z kolei zastosowanie algorytmu do optymalizacji liczby i rozmieszczenia odwiertów zatłaczających przy zadanej liczbie konfiguracji odwiertów wydobywczych pozwoliło na zwiększenie zysku netto o 1/3 przy ponad 2-krotnej redukcji liczby odwiertów
One of the basic elements of the hydrocarbon reservoir development plan is to determine the number and location of production and injection wells. However, it should be noted that most of the research works dedicated to this issue describe the process of placement optimization but not the number of exploitation wells assuming that it was an arbitrary set. This is partly due to the fact that known and used optimization methods operate on a fixed number of optimization parameters, therefore the number of production wells can not change during the optimization process. The paper presents modification of the basic optimization method taking into account the change in the number of wells during optimization. The optimization of the placement and number of wells run simultaneously. The basic optimization method in the constructed algorithm is particle swarm optimization (PSO) – one of the most effective methods of non-gradient optimization, belonging to the group of stochastic methods. It was modified for the needs of the adopted optimization problem by changing the form of the objective function and introducing the threshold variable which allowed to change the number of wells. In order to improve the convergence, the algorithm is supported by a mutation mechanism based on the productivity potential map. The convergence tests carried out based on the example of the PUNQ-S3 benchmark field showed the satisfactory effectiveness of the proposed solution. The algorithm took 150 iterations and 750 objective function calls to increase the starting NPV value by 2.5 times while reducing the number of production wells by 3.5 times. On the other hand, the use of the algorithm to optimize the number and placement of injection wells for a given number of production wells configuration allowed to increase the NPV value profit by 1/3 with a reduction of more than 2 times in the number of wells.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2022, 78, 12; 861-871
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parameter estimation of photovoltaic module relied on golden jackal optimization
Autorzy:
Nguyen, Thuan Thanh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27309949.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
golden jackal optimization
henry gas solubility optimization
particle swarm optimization
PV parameter estimation
single diode model
Opis:
Due to the nonlinear current-voltage (I-V) relationship of the photovoltaic (PV) module, building a precise mathematical model of the PV module is necessary for evaluating and optimizing the PV systems. This paper proposes a method of building PV parameter estimation models based on golden jackal optimization (GJO). GJO is a recently developed algorithm inspired by the idea of the hunting behavior of golden jackals. The explored and exploited searching strategies of GJO are built based on searching for prey as well as harassing and grabbing prey of golden jackals. The performance of GJO is considered on the commercial KC200GT module under various levels of irradiance and temperature. Its performance is compared to well-known particle swarm optimization (PSO), recent Henry gas solubility optimization (HGSO) and some previous methods. The obtained results show that GJO can estimate unknown PV parameters with high precision. Furthermore, GJO can also provide better efficiency than PSO and HGSO in terms of statistical results over several runs. Thus, GJO can be a reliable algorithm for the PV parameter estimation problem under different environmental conditions.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2023, 72, 4; 987--1003
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ARL-Wavelet-BPF optimization using PSO algorithm for bearing fault diagnosis
Autorzy:
Ahsan, Muhammad
Bismor, Dariusz
Manzoor, Muhammad Arslan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27322619.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
signal-to-noise ratio
asymmetric real Laplace wavelet
bandpass filter
particle swarm optimization
spectral kurtosis
fault frequency
Opis:
Rotating element bearings are the backbone of every rotating machine. Vibration signals measured from these bearings are used to diagnose the health of the machine, but when the signal-to-noise ratio is low, it is challenging to diagnose the fault frequency. In this paper, a new method is proposed to enhance the signal-to-noise ratio by applying the Asymmetric Real Laplace wavelet Bandpass Filter (ARL-wavelet-BPF). The Gaussian function of the ARL-wavelet represents an excellent BPF with smooth edges which helps to minimize the ripple effects. The bandwidth and center frequency of the ARL-wavelet-BPF are optimized using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. Spectral kurtosis (SK) of the envelope spectrum is employed as a fitness function for the PSO algorithm which helps to track the periodic spikes generated by the fault frequency in the vibration signal. To validate the performance of the ARL-wavelet-BPF, different vibration signals with low signal-to-noise ratio are used and faults are diagnosed.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2023, 33, 3; 589--606
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing the Bit-flipping Method for Decoding Low-density Parity-check Codes in Wireless Networks by Using the Artificial Spider Algorithm
Autorzy:
Ghaffoori, Ali Jasim
Abdul-Adheem, Wameedh Riyadh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055251.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
low-density parity-check
LDPC
hard-decision Bit-Flipping
BF
particle swarm optimization
PSO
artificial spider algorithm
ASA
Opis:
In this paper, the performance of Low-Density Parity-Check (LDPC) codes is improved, which leads to reduce the complexity of hard-decision Bit-Flipping (BF) decoding by utilizing the Artificial Spider Algorithm (ASA). The ASA is used to solve the optimization problem of decoding thresholds. Two decoding thresholds are used to flip multiple bits in each round of iteration to reduce the probability of errors and accelerate decoding convergence speed while improving decoding performance. These errors occur every time the bits are flipped. Then, the BF algorithm with a low-complexity optimizer only requires real number operations before iteration and logical operations in each iteration. The ASA is better than the optimized decoding scheme that uses the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The proposed scheme can improve the performance of wireless network applications with good proficiency and results. Simulation results show that the ASA-based algorithm for solving highly nonlinear unconstrained problems exhibits fast decoding convergence speed and excellent decoding performance. Thus, it is suitable for applications in broadband wireless networks.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2022, 68, 1; 109--114
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Particle swarm optimization of a neural network model for predicting the flashover voltage on polluted cap and pin insulator
Autorzy:
Belkebir, Amel
Bourek, Yacine
Benguesmia, Hani
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2146737.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
flashover voltage
particle swarm optimization
prediction
artificial pollution
neural network
napięcie przeskoku
optymalizacja roju cząstek
prognozowanie
sieć neuronowa
Opis:
This paper proposes training an artificial neural network (ANN) by a particle swarm optimization (PSO) technique to predict the flashover voltage of outdoor insulators. The analysis follows a series of real-world tests on high-voltage insulators to form a database for implementing artificial intelligence concepts. These tests are performed in various degrees of artificial contamination (distilled brine). Each contamination level shows the amount of contamination in milliliters per area of the isolator. The acquisition database provides values of flashover voltage corresponding to their electrical conductivity in each isolation zone and different degrees of artificial contamination. The results show that ANN trained by PSO can not only provide better prediction results, but also reduce the amount of computation efforts. It is also a more powerful model because: it does not get stuck in a local optimum. In addition, it also has the advantages of simple logic, simple implementation, and underlying intelligence. Compared to the results obtained by practical tests, the results obtained present that the PSO-ANN technique is very effective to predict flashover of high-voltage polluted insulators.
Źródło:
Diagnostyka; 2022, 23, 3; art. no 2022309
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 27

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