Informacja

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

Wyszukujesz frazę "algorytm Firefly" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Investigations on the effects of nitrogen gas in CNC machining of SS304 using Taguchi and Firefly Algorithm
Autorzy:
Prasanth, P.
Sekar, T.
Sivapragash, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090705.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
SS304 alloy
turning
Taguchi method
optimization
Firefly Algorithm
stop SS304
skręt
metoda Taguchi
optymalizacja
algorytm Firefly
Opis:
This work attempts to use nitrogen gas as a shielding gas at the cutting zone, as well as for cooling purposes while machining stainless steel 304 (SS304) grade by Computer Numerical Control (CNC) lathe. The major influencing parameters of speed, feed and depth of cut were selected for experimentation with three levels each. Totally 27 experiments were conducted for dry cutting and N2 gaseous conditions. The major influencing parameters are optimized using Taguchi and Firefly Algorithm (FA). The improvement in obtaining better surface roughness and Material Removal Rate (MRR) is significant and the confirmation results revealed that the deviation of the experimental results from the empirical model is found to be within 5%. A significant improvement of reduction of the specific cutting energy by 2.57% on average was achieved due to the reduction of friction at the cutting zone by nitrogen gas in CNC turning of SS 304 alloy.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; e136211, 1--8
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigations on the effects of nitrogen gas in CNC machining of SS304 using Taguchi and Firefly Algorithm
Autorzy:
Prasanth, P.
Sekar, T.
Sivapragash, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173582.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
SS304 alloy
turning
Taguchi method
optimization
Firefly Algorithm
stop SS304
skręt
metoda Taguchi
optymalizacja
algorytm Firefly
Opis:
This work attempts to use nitrogen gas as a shielding gas at the cutting zone, as well as for cooling purposes while machining stainless steel 304 (SS304) grade by Computer Numerical Control (CNC) lathe. The major influencing parameters of speed, feed and depth of cut were selected for experimentation with three levels each. Totally 27 experiments were conducted for dry cutting and N2 gaseous conditions. The major influencing parameters are optimized using Taguchi and Firefly Algorithm (FA). The improvement in obtaining better surface roughness and Material Removal Rate (MRR) is significant and the confirmation results revealed that the deviation of the experimental results from the empirical model is found to be within 5%. A significant improvement of reduction of the specific cutting energy by 2.57% on average was achieved due to the reduction of friction at the cutting zone by nitrogen gas in CNC turning of SS 304 alloy.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; art. no. e136211
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytmy stadne w problemach optymalizacji
Swarm Algorithms in Optimization Problems
Autorzy:
Filipowicz, B.
Kwiecień, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/274567.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
optymalizacja nieliniowa
algorytm PSO
algorytm pszczeli
algorytm świetlika
nonlinear optimization
particle swarm optimization (PSO)
bee algorithm
firefly algorithm
Opis:
W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek, algorytmu pszczelego i algorytmu świetlika do wyznaczenia optymalnego rozwiązania wybranych testowych funkcji ciągłych. Przedstawiono i porównano wyniki badań dla funkcji Rosenbrocka, Rastrigina i de Jonga.
This paper presents particle swarm optimization, bee algorithm and firefly algorithm, used for optimal solution of selected continuous well-known functions. Results of these algorithms are compared to each other on Rosenbrock, Rastrigin and de Jong functions.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 152-157
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of firefly and cockroach algorithms in selected discrete and combinatorial problems
Autorzy:
Kwiecień, J.
Filipowicz, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200148.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
queueing systems
flow shop scheduling
firefly algorithm
cockroach algorithm
systemy kolejkowe
planowanie przepływów
algorytm świetlika
algorytm karaluch
Opis:
In recent years, newer algorithms inspired by nature have been created and used to solve various problems. Therefore, in the paper we present the application of firefly and cockroach algorithms to optimize two queueing systems and permutation flow shop problems with the objective of minimizing the makespan. The article briefly describes these algorithms to solve selected problems and their results. Because these algorithms were originally developed for continuous optimization problems, we introduce a new formula to transform the position of ith individual to solve the discrete problems.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2014, 62, 4; 797-804
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of complex systems reliability by firefly algorithm
Optymalizacja niezawodności złożonych systemów za pomocą algorytmu świetlika
Autorzy:
Kwiecień, J.
Filipowicz, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365697.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
problemy optymalizacji niezawodności systemów
metody optymalizacji niezawodności
system RRAP
algorytm świetlika
system reliability optimization problems
reliability optimization methods
RRAP system
firefly algorithm
Opis:
Algorytmy bazujące na inteligencji stadnej są coraz częściej stosowane w problemach niezawodności systemów. Artykuł prezentuje zastosowanie algorytmu świetlika do optymalizacji niezawodności dwóch systemów: mostkowego i 10-elementowego, z wykorzystaniem metod zbioru minimalnych ścieżek, minimalnych cięć oraz metody dekompozycji. Uzyskane rezultaty zostały przedstawione i porównane z dostępnymi danymi literaturowymi.
Algorithms based on swarm intelligence are more and more frequently applied to problems of systems reliability. The article presents the application of a firefly algorithm to the reliability optimization of two systems: bridge and 10-unit, with minimal paths set, minimal cuts set and decomposition methods. The obtained results are presented and compared with the available literature data.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 2; 296-301
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Joint optimization of redundancy and maintenance staff allocation for multi-state series-parallel systems
Optymalizacja łączona alokacji nadmiarowości oraz alokacji pracowników służb utrzymania ruchu w wielostanowych systemach szeregowo-równoległych
Autorzy:
Liu, Y.
Huang, H. Z.
Wang, Z.
Li, Y. F.
Zhang, X. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301921.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
wielostanowe systemy szeregowo równoległe
zagadnienie alokacji nadmiarowości (RAP)
alokacja pracowników służb utrzymania ruchu
teoria kolejek
uniwersalna funkcja generacyjna (UFG)
algorytm świetlika (FA)
multi-state series-parallel systems
redundancy allocation problem (RAP)
maintenance staff allocation
queue theory
universal generation function (UGF)
firefly algorithm (FA)
Opis:
Multi-state system (MSS), as a kind of complex system consisting of elements with different performance levels, widely exists in engineering practices. In this paper, redundancy and maintenance staff allocation problems for repairable MSS with series-parallel configuration are considered simultaneously. The traditional redundancy allocation problem (RAP) for MSS always assumes that maintenance resources are unlimited. However in many practical situations, maintenance resources are limited due to the budget and/or time. To maximize the system availability under a certain demand, there are two feasible ways: (1) designing an optimal system configuration with available elements, and (2) allocating more maintenance staffs to reduce waiting time for repair. With the assistance of Markov queue model, the availabilities of identical version elements with the pre-assigned number of maintenance staffs can be evaluated. The universal generation function (UGF) is employed to assess the availability of entire MSS under a certain demand. Two optimization formulas considering the limited maintenance resources are proposed. One regards the limitation of maintenance resources as a constraint, and the other considers minimizing the total system cost including both the system elements and maintenance staff fees. The system redundancy and staffs allocation strategies are jointly optimized under required availability. A numerical case is presented to illustrate the efficiency of the proposed models. The Firefly Algorithm (FA), which is a recently developed metaheuristic optimization algorithm, is employed to seek the global optimal strategy.
Systemy wielostanowe (multi-state systems, MSS), stanowiące typ złożonych systemów zbudowanych z elementów o różnym poziomie wydajności, znajdują szerokie zastosowanie w praktyce inżynierskiej. W prezentowanej pracy podjęto rozważania łączące zagadnienia alokacji nadmiarowości oraz alokacji pracowników służb utrzymania ruchu w naprawialnych systemach MSS o konfiguracji szeregowo-równoległej. Tradycyjnie ujmowane zagadnienie alokacji nadmiarowości (redundancy allocation problem, RAP) w systemach MSS zawsze zakłada, że środki obsługi są nieograniczone. Jednakże w wielu sytuacjach praktycznych, środki obsługi mogą być ograniczone budżetem i/lub czasem. Istnieją dwa możliwe sposoby maksymalizacji gotowości systemu przy określonym zapotrzebowaniu użytkowników: (1) zaprojektowanie optymalnej konfiguracji systemu z wykorzystaniem dostępnych elementów oraz (2) alokowanie większej liczby pracowników obsługi w celu zmniejszenia czasu oczekiwania na naprawę. Dostępność jednakowych wersji elementów przy wcześniej określonej liczbie pracowników obsługi oceniano za pomocą modelu kolejek Markowa. Uniwersalną funkcję generacyjną (UGF) wykorzystano do oceny gotowości całego systemu MSS przy określonym zapotrzebowaniu. Zaproponowano dwa równania optymalizacyjne uwzględniające ograniczone środki obsługi. W jednym z nich ograniczoność środków obsługi potraktowano jako ograniczenie (constraint), natomiast drugie równanie dotyczyło minimalizacji całkowitych kosztów systemu włącznie z kosztami elementów systemu oraz płacą pracowników służb utrzymania ruchu. Strategie alokacji nadmiarowości systemu oraz alokacji pracowników poddano jednoczesnej optymalizacji z uwzględnieniem wymaganej gotowości. Wydajność proponowanych modeli zilustrowano przykładem numerycznym. Poszukiwania optymalnej strategii globalnej prowadzono przy pomocy niedawno opracowanego metaheurystycznego algorytmu optymalizacyjnego znanego jako algorytm świetlika (Firefly Algorithm, FA).
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 4; 312-318
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
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