Informacja

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

Wyszukujesz frazę "artificial immune system" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Comparison of pareto efficiency and weighted objectives method to solve the multi-criteria vehicle routing problem using the artificial immune system
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117687.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
multicriteria optimization
Pareto efficiency
vehicle routing problem
artificial immune system
Opis:
The solutions to the multi-criteria vehicle routing problem, dependent on route length and travelling time of delivery van, are presented in the paper. This type of problem is known as a traveling salesman problem. The artificial immune system is used to solve it in this article. Since there are two variables – route length and travelling time – two methods are employed. They are: Weighted Objectives Method and Pareto Efficiency Method. The results of calculation are compared.
Źródło:
Applied Computer Science; 2016, 12, 4; 78-87
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial immune system in planning deliveries in a short time
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Król, A.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200739.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
artificial immune system
genetic algorithm
simulated annealing
open vehicle routing problem
on-time delivery
Taguchi method
Opis:
In the calculations presented in the article, an artificial immune system (AIS) was used to plan the routes of the fleet of delivery vehicles supplying food products to customers waiting for the delivery within a specified, short time, in such a manner so as to avoid delays and minimize the number of delivery vehicles. This type of task is classified as an open vehicle routing problem with time windows (OVRPWT). It comes down to the task of a traveling salesman, which belongs to NP-hard problems. The use of the AIS to solve this problem proved effective. The paper compares the results of AIS with two other varieties of artificial intelligence: genetic algorithms (GA) and simulated annealing (SA). The presented methods are controlled by sets of parameters, which were adjusted using the Taguchi method. Finally, the results were compared, which allowed for the evaluation of all these methods. The results obtained using AIS proved to be the best.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 5; 969-980
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multicriteria vehicle routing problem solved by artificial immune system
Wielokryterialny problem marszrutyzacji rozwiązywany metodą sztucznego systemu immunologicznego
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375401.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
vehicle routing problem
multi-vehicle
artificial intelligence
artificial immune system
clonal selection
problem marszrutyzacji
sztuczna inteligencja
system immunologiczny sztuczny
selekcja klonalna
Opis:
Vehicles route planning in large transportation companies, where drivers are workers, usually takes place on the basis of experience or intuition of the employees. Because of the cost and environmental protection, it is important to save fuel, thus planning routes in an optimal way. In this article an example of the problem is presented solving delivery vans route planning taking into account the distance and travel time within the constraints of vehicle capacities, restrictions on working time of drivers and having varying degrees of movement. An artificial immune system was used for the calculations.
Planowanie tras samochodów dostawczych w dużych firmach transportowych, w których kierowcy są pracownikami najemnymi, najczęściej odbywa się na podstawie doświadczeń lub intuicji pracowników. Ze względu na koszty i na ochronę środowiska ważne jest oszczędzanie paliwa, a więc układanie tras w sposób optymalny. W artykule rozwiązano przykładowy problem planowania trasy samochodów dostawczych ze względu na długość drogi i czas przejazdu przy ograniczeniach ładowności pojazdów, ograniczeniach czasu pracy kierowców i przy uwzględnieniu zmiennego natężenia ruchu. W obliczeniach zastosowano sztuczny system immunologiczny.
Źródło:
Transport Problems; 2015, 10, 3; 141-152
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Route planning of separate waste collection on a small settlement
Planowanie trasy dla selektywnej zbiórki odpadów na małym osiedlu
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375475.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
waste collection
garbage truck
artificial intelligence
artificial immune system
clonal selection
zbiórka odpadów
śmieciarka samochodowa
sztuczna inteligencja
sztuczny system immunologiczny
selekcja klonalna
Opis:
Waste collection problems are one of the most important logistic tasks to solve. The paper deals with the optimization of vehicle routes, which is one of the ways of reducing costs of waste collection. In this paper it was formulated the problem of optimization for a single vehicle. This task can be reduced to the Euler’s problem in the mathematical sense. The task was resolved using artificial immune systems. The methods have been adapted to solve real problems of selective waste collection on a small settlement. The solutions were discussed. It was described further plans for the development of methods for waste collection needs.
Problem zbiórki odpadów jest jednym z najważniejszych logistycznych zadań. Celem artykułu jest optymalizacja tras pojazdów odbierających odpady, która jest jednym ze sposobów redukcji kosztów ich zbiórki. W artykule sformułowano kwestię optymalizacji trasy pojedynczego samochodu. Przedstawiony problem może być zredukowany w sensie matematycznym do zadania Eulera. Problem został rozwiązany metodą sztucznych systemów. Metody zostały zaadaptowane do potrzeb rozwiązania rzeczywistego problemu selektywnej zbiórki odpadów na małym osiedlu. Otrzymane wyniki przeanalizowano. Przedstawiono dalsze plany rozwoju metody na potrzeby selektywnej zbiórki odpadów.
Źródło:
Transport Problems; 2014, 9, 1; 61-68
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Planning of transportations needs based on demand forecasts
Planowanie zapotrzebowania na transport na podstawie prognozy popytu
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/374135.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
planning of transportation of shipments
forecasting
triple exponential smoothing method
artificial immune system
clonal selection
planowanie przewozów przesyłek
prognozowanie
addytywna metoda Wintersa
sztuczny system immunologiczny selekcja klonalna
Opis:
Rational management of transport has a major impact on the cost of the business. The starting point for this can be a forecast of demand for the products. This paper presents the process of planning of transportation of shipments based on the forecast of the orders. The monthly quantity of shipments during the 36 months was analysed. A periodic variation of this quantity was observed. The forecast for the next two months was determined using a triple exponential smoothing method. Parameters of the method were determined analytically and using artificial immune systems. In the latter case the smoothing constant and the initial values of the model were determined by optimizing the root mean square error (RMSE) "ex-post". The results were subsequently compared. A smaller error was obtained using artificial immune systems. Then the demand for transport was calculated basing on the forecast quantity of shipments.
Racjonalne gospodarowanie środkami transportu ma duży wpływ na koszty firmy. Podstawą do tego może być wykonanie prognozy popytu na produkty firmy. W artykule przedstawiono proces zaplanowania przewozów przesyłek do odbiorców na podstawie prognozy ilości przesyłek. Po wstępnej analizie rozkładu miesięcznej ilości przesyłek w okresie 36 miesięcy zaobserwowano okresową zmienności tej ilości. Prognozę na kolejne 3 miesiące wyznaczono stosując addytywną metodę Wintersa. Parametry metody wyznaczano analitycznie, a następnie stosując sztuczne systemy immunologiczne. W tym drugim przypadku stałe wygładzania i wartości początkowe modelu były wyznaczane na drodze optymalizacji pierwiastka błędu średniokwadratowego (RMSE) „ex post”. Wyniki porównano. Mniejszy błąd otrzymano stosując sztuczne systemy immunologiczne. Następnie wyznaczono zapotrzebowanie na transport na podstawie prognozowanej ilości przesyłek.
Źródło:
Transport Problems; 2013, 8, 3; 5-14
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    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