Informacja

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

Wyszukujesz frazę "optimization problems" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Algorytm inspirowany polem walki - połączenie algorytmów numerycznych z ideą roju
Autorzy:
Baumgart, Jan
Sangho, Belco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41206049.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
algorytm optymalizacyjny
inspiracja polem walki
rozwiązanie
optymalizacja
rzeczywiste problemy optymalizacji
optymalizacja funkcji
algorytm numeryczny
optimization algorithms
battlefield inspired inspiration
solution
optimization
real optimization problems
function optimization
numerical algorithm
Opis:
Artykuł przedstawia przygotowany algorytm na bazie połączenia idei znanych metod numerycznych z metodami opartymi na idei roju. Algorytm został przygotowany z inspiracji polem walki podczas którego w równych odstępach żołnierze przeczesują siły wroga z różnymi prędkościami zależnie od posiadanego orężu a następnie ograniczają zakres pola bitwy. Zaproponowane rozwiązanie wywodzi się właśnie ze zbliżonych założeń. Głównym założeniem pracy było przedstawienie potencjalnego zysku z połączenia metod optymalizacji oraz porównanie metody mieszanej z metodami bazującymi na idei roju pod względem prędkości działania oraz skuteczności odnajdowania optimum globalnego.Algorytm został porównany z dwoma algorytmami metaheurystycznymi pod kątem dokładności odnalezionych rozwiązań oraz prędkości. Zgodnie z wynikami eksperymentów posiada wydajność podobną w porównaniu z innymi algorytmami oraz daje zadowalające efekty w wykorzystaniu.
he article presents prepared algorithm based on the combination of the ideas of known numericalmethods with methods based on the idea of a swarm. The algorithm was prepared inspired by the battlefield,during which, at equal intervals, soldiers scour enemy forces at different speeds depending on the weapon theyhave, and then limit the scope of the battlefield. The proposed solution is based on similar assumptions. Themain assumption of the work was to present the potential profit from the combination of optimization methodsand to compare the mixed method with methods based on the idea of a swarm in terms of operating speed andthe effectiveness of finding the global optimum. The algorithm was compared with two metaheuristic algorithmsin terms of the accuracy of the solutions found and speed. According to the results of the experiments, it hasa similar performance compared to other algorithms and gives satisfactory results in use.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2021, 2; 26-31
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Studium przypadku skuteczności nowych metod optymalizacji roju w porównaniu do metod znanych
Autorzy:
Baumgart, Jan
Sangho, Belco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41206153.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
algorytm roju
wzorce
inspirowanie naturą
metaheurystyka
pojedyncze obiektywne problemy optymalizacji
optymalizacja funkcji
algorytmy optymalizacji
swarm algorithm
patterns
inspired by nature
metaheuristics
single objective optimization problems
function optimization
optimization algorithms
Opis:
Porównianie skuteczności nowych metod optymalizacji roju w porównaniu z metodami znanymi w dziedzinie. Inspirowane naturą algorytmy metaheurystyczne stają się coraz bardziej popularne w rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych. Dzięki ich popularności niemal codziennie możemy zobaczyć nowepodejścia i proponowane rozwiązania. W tym artykule przedstawię porównanie, które pokaże kilka najnowszychprac z tej dziedziny w porównaniu z niektórymi algorytmami traktowanymi jako podstawa dziedziny. Głównymcelem było porównanie ostatnio wprowadzonych algorytmów roju i określenie, kiedy nowe rozwiązania są faktycznie szybsze i bardziej precyzyjne. Podsumowując, czy przetestowane nowe podejścia są lepsze niż obecne,dobrze znane i ugruntowane w terenie algorytmy. Algorytmy brane pod uwagę w tej pracy to: Particle SwarmOptimization [5], Artifical Bee Colony [3], Elephant Herding Optimization [7], Whale Optimization [4] i Gras-shopper Optimization [6].Algorytmy uznawane za nowe w tej dziedzinie porównano z dwoma popularnymi idobrze znanymi algorytmami metaheurystycznymi pod względem dokładności znalezionych rozwiązań i szybkości. Zgodnie z wynikami eksperymentów większość porównywanych nowych algorytmów dawała zadowalającewyniki w użytkowaniu.
Comparing the effectiveness of new methods of swarm optimization in comparison with knownmethods. Nature-inspired metaheuristic algorithms are becoming more and more popular in solving optimization problems. Thanks to their popularity, we can see new approaches and proposed solutions almost everyday. In this article, I will present a comparison that will show some of the most recent works in this fieldcompared to some algorithms considered as the basis of the field. The main goal was to compare the recently introduced swarm algorithms and determine when new solutions are actually faster and more precise. Inconclusion, are the new approaches tested better than the current, well-known and field-grounded algorithms?The algorithms considered in this paper are Particle Swarm Optimization, Artifical Bee Colony, Elephant Herding Optimization, Whale Optimization, and Grasshopper Optimization. Algorithms considered new inthis field were compared with two popular and well-known metaheuristic algorithms in terms of accuracy ofsolutions found and speed. According to the experimental results, most of the compared new algorithms gave satisfactory results in use.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2021, 1; 47-50
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
SZACOWANIE KOSZTU SPRAWIEDLIWOŚCI ALOKACJI OBCIĄŻEŃ W SIECI DLA METODY OPTYMALIZACJI UPORZĄDKOWANEJ ŚREDNIEJ WAŻONEJ
ESTIMATION THE PRICE OF FAIRNESS FOR NETWORK BANDWIDTH ALLOCATION BY THE OWA OPTIMIZATION
Autorzy:
Zalewski, Grzegorz
Ogryczak, Włodzimierz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453628.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
etoda optymalizacji średniej ważonej
OWA
optymalizacja sprawiedliwa
optymalizacja wielokryterialna
optymalizacja sieci
koszt sprawiedliwości
problemy decyzyjne
programowanie liniowe
algorytmy
optimization
ordered weighted averaging
fair optimization
multi-criteria optimization
network optimization
the price of fairness
decision-making problems
linear programming
algorithms
Opis:
Jednym z wielu problemów podczas wymiarowania sieci telekomunikacyjnych jest optymalizacja przepływów zapotrzebowań między zadanymi węzłami. Jednym ze sposobów wykorzystywanych do tego celu jest formułowanie zadania programowania liniowego. W niniejszej pracy skupiono się na optymalizacji ulokowania przepływów na danych ścieżkach w grafie nieskierowanym. Dodatkowo ważnym elementem zadania jest fakt, że ścieżki dzielą między sobą ograniczone zasoby przepustowości, co sprawia zaistnienie rzeczywistego problemu decyzyjnego. Dla tak sformułowanego problemu wykorzystano formułę krawędź-ścieżka programowania liniowego oraz implementację zadania w standardzie AMPL. W pracy oszacowano koszt rozwiązania sprawiedliwego dla modelu OWA (Ordered Weighted Averaging) w porównaniu do rozwiązania maksymalizującego przepływy na ścieżkach oraz do rozwiązania modelu MMF (maximin fairness). Efektem końcowym pracy jest przedstawienie wyników oraz podsumowanie analizy otrzymanych rozwiązań na bazie danych przykładowych, stanowiących odniesienie do sieci telekomunikacyjnej szkieletowej Polski, gdzie głównym miernikiem jest różnica wartości funkcji celu dla wymienionych metod sprawiedliwej optymalizacji oraz rozwiązania maksymalizującego przepływ całkowity.
An important problem when designing a telecommunication network is to optimize the flow demands at the network between pre-defined nodes. One of the solutions used for this purpose is to formulate the linear programming. In this paper we focus on the optimization of locating the data flow path in an undirected network. It provides an actual decision-making problem. For such a problem the link-path formula has been chosen. Problem also has brought to linear programming and implemented in AMPL standard. The study estimated the price of fairness for the considered model OWA (Ordered Weighted Averaging) compared to solve maximizing flows on the paths and to solve the model MMF (Maximin fairness). The final effect of the work is to present the results and a summary of the analysis, obtained solutions based on sample data by reference to the telecommunication network which in this case was the backbone Polish net. The main measure is the difference between the value of the objective function for these fair methods and solutions maximizing total flow.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 4; 230-241
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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