Informacja

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

Wyszukujesz frazę "function optimization" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Function optimization using metaheuristics
Autorzy:
Pilski, M.
Seredyński, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92887.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
particle swarm optimization (PSO)
artificial immune system
genetic algorithm
function optimization
Opis:
The paper presents the results of comparison of three metaheuristics that currently exist in the problem of function optimization. The first algorithm is Particle Swarm Optimization (PSO) - the algorithm has recently emerged. The next one is based on a paradigm of Artificial Immune System (AIS). Both algorithms are compared with Genetic Algorithm (GA). The algorithms are applied to optimize a set of functions well known in the area of evolutionary computation. Experimental results show that it is difficult to unambiguously select one best algorithm which outperforms other tested metaheuristics.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2006, 1(7); 77-91
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improvements to Glowworm Swarm Optimization algorithm
Ulepszenia algorytmu Glowworm Swarm Optimization
Autorzy:
Oramus, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305567.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
inteligencja roju
optymalizacja
swarm intelligence
glowworm swarm optimization
multimodal function optimization
Opis:
Glowworm Swarm Optimization algorithm is applied for the simultaneous capture of multiple optima of multimodal functions. The algorithm uses an ensemble of agents, which scan the search space and exchange information concerning a fitness of their current position. The fitness is represented by a level of a luminescent quantity called luciferin. An agent moves in direction of randomly chosen neighbour, which broadcasts higher value of the luciferin. Unfortunately, in the absence of neighbours, the agent does not move at all. This is an unwelcome feature, because it diminishes the performance of the algorithm. Additionally, in the case of parallel processing, this feature can lead to unbalanced loads. This paper presents simple modifications of the original algorithm, which improve performance of the algorithm by limiting situations, in which the agent cannot move. The paper provides results of comparison of an original and modified algorithms calculated for several multimodal test functions.
Algorytm Glowworm Swarm Optimization jest stosowany do równoczesnego odnajdywania wielu optimów funkcji multimodalnych. Algorytm używa zespołu agentów przeszukujących przestrzeń poszukiwań i wymieniających się informacjami o wartości funkcji przystosowania w danym położeniu. Funkcja przystosowania jest reprezentowana przez poziom emitującego światło pigmentu - lucyferyny. Agenci poruszają się w kierunku losowo wybranego sąsiada, który rozgłasza wyższą wartość poziomu lucyferyny. Niestety w przypadku braku sąsiadów agent nie porusza się wcale. Stanowi to niepożądaną cechę algorytmu ograniczającą jego wydajność. W przypadku przetwarzania równoległego cecha ta może prowadzić do niezrównoważenia obciążenia. Praca ta przedstawia proste modyfikacje oryginalnego algorytmu zwiększające jego wydajność poprzez ograniczanie liczby takich sytuacji, w których agent nie może się poruszyć. Przedstawione zostały wyniki porównania pracy oryginalnego i zmodyfikowanych algorytmów dla kilku funkcji testowych.
Źródło:
Computer Science; 2010, 11; 7-20
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fireworks Algorithm for Unconstrained Function Optimization Problems
Autorzy:
Baidoo, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117784.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
Fireworks algorithm
Function optimization
swarm intelligence
Mathematical programming
Natural computing
Opis:
Modern real world science and engineering problems can be classified as multi-objective optimisation problems which demand for expedient and efficient stochastic algorithms to respond to the optimization needs. This paper presents an object-oriented software application that implements a firework optimization algorithm for function optimization problems. The algorithm, a kind of parallel diffuse optimization algorithm is based on the explosive phenomenon of fireworks. The algorithm presented promising results when compared to other population or iterative based meta-heuristic algorithm after it was experimented on five standard ben-chmark problems. The software application was implemented in Java with interactive interface which allow for easy modification and extended expe-rimentation. Additionally, this paper validates the effect of runtime on the al-gorithm performance.
Źródło:
Applied Computer Science; 2017, 13, 1; 61-74
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Second order convexity and a modified objective function method in mathematical programming
Autorzy:
Antczak, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/969778.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
programowanie matematyczne
mathematical programming
second order modified objective function optimization problem
second order convex function
second order optimality conditions
Opis:
An approach to nonlinear constrained mathematical programming problems which makes use of a second order derivative is presented. By using a second order modified objective function method, a modified optimization problem associated with a primal mathematical programming problem is constructed. This auxiliary optimization problem involves a second order approximation of an objective function constituting the primal mathematical programming problem. The equivalence between the original mathematical programming problem and its associated modified optimization problem is established under second order convexity assumption. Several practical O.R. applications show that our method is efficient. Further, an iterative algorithm based on this approach for solving the considered nonlinear mathematical programming problem is given for the case when the functions constituting the problem are second order convex. The convergence theorems for the presented algorithm are established.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2007, 36, 1; 161-182
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Application of the matrix factor analysis method for determining parameters of the objective function for transport risk minimization
Zastosowanie metody analizy współczynnika macierzowego do określenia parametrów funkcji celu dla minimalizacji ryzyka w transporcie
Autorzy:
Zabolotnii, Serhii
Mogilei, Serhii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841256.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
factor analysis
objective function of optimization
transportation risk
analiza czynnikowa
funkcja optymalizacji celu
ryzyko transportowe
Opis:
The paper regards a common transport problem with a non-classic optimization criterion to minimize transportation risks. It demonstrates that the risk parameters of the function could be found through the factor analysis method. Besides, considering that the problem contains several points of sending and delivering loads, the method is dealt with as a matrix. The research also regards the algorithm of matrix factor analysis application for determining parameters of the objective function for the problem to be solved. The survey results in a new method to construct the objective function for the optimization problem with probability parameters. It generally assists in suggesting a formal solution to such problems, foremost due to particular software.
Artykuł dotyczy powszechnego problemu transportowego z nieklasycznym kryterium optymalizacji w celu zminimalizowania ryzyka transportowego. Wykazano, że parametry ryzyka takiej funkcji można wyznaczyć metodą analizy czynnikowej. Dodatkowo, ze względu na występowanie w zgłoszeniu problemu kilku punktów wysyłki i dostawy towarów, metoda ta jest prezentowana w postaci matrycy. W wyniku przepr owadzonych badań uzyskano nową metodę konstruowania funkcji celu dla postawionego problemu optymalizacji, której parametry mają charakter probabilistyczny. Pozwala to na ogólne sformalizowanie procesu rozwiązywania tego typu problemów – przede wszystkim przy pomocy specjalistycznego oprogramowania.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 1; 40-43
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the matrix factor analysis method for determining parameters of the objective function for transport risk minimization
Zastosowanie metody analizy współczynnika macierzowego do określenia parametrów funkcji celu dla minimalizacji ryzyka w transporcie
Autorzy:
Zabolotnii, Serhii
Mogilei, Serhii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841287.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
factor analysis
objective function of optimization
transportation risk
analiza czynnikowa
funkcja optymalizacji celu
ryzyko transportowe
Opis:
The paper regards a common transport problem with a non-classic optimization criterion to minimize transportation risks. It demonstrates that the risk parameters of the function could be found through the factor analysis method. Besides, considering that the problem contains several points of sending and delivering loads, the method is dealt with as a matrix. The research also regards the algorithm of matrix factor analysis application for determining parameters of the objective function for the problem to be solved. The survey results in a new method to construct the objective function for the optimization problem with probability parameters. It generally assists in suggesting a formal solution to such problems, foremost due to particular software.
Artykuł dotyczy powszechnego problemu transportowego z nieklasycznym kryterium optymalizacji w celu zminimalizowania ryzyka transportowego. Wykazano, że parametry ryzyka takiej funkcji można wyznaczyć metodą analizy czynnikowej. Dodatkowo, ze względu na występowanie w zgłoszeniu problemu kilku punktów wysyłki i dostawy towarów, metoda ta jest prezentowana w postaci matrycy. W wyniku przepr owadzonych badań uzyskano nową metodę konstruowania funkcji celu dla postawionego problemu optymalizacji, której parametry mają charakter probabilistyczny. Pozwala to na ogólne sformalizowanie procesu rozwiązywania tego typu problemów – przede wszystkim przy pomocy specjalistycznego oprogramowania.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 1; 40-43
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Safety and risk optimization of a ferry technical system
Autorzy:
Kołowrocki, K.
Soszyńska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069661.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
safety function
risk function
operation process
optimization
Opis:
The joint general model of safety of complex technical systems in variable operation conditions linking a semimarkov modeling of the system operation processes with a multi-state approach to system safety analysis and linear programming are applied in maritime transport to safety and risk optimization of a ferry technical system.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2010, 1, 1; 159--172
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reflector shape design for small light sources using merit function
Autorzy:
Wandachowicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/97181.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
luminaire calculation
optimization
merit function
Opis:
The article presents results of research on the calculation of the shape of a mirror reflector which ensures the highest possible average distribution and uniformity ratio of illuminance. Optimization calculations were carried out for different numbers of interpolation nodes with the use of merit function.
Źródło:
Computer Applications in Electrical Engineering; 2014, 12; 551-559
1508-4248
Pojawia się w:
Computer Applications in Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization Criteria in End-of-Life Products Reverse Logistics Network Organisation
Autorzy:
Merkisz-Guranowska, Agnieszka
Maciejewski, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/504618.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu
Tematy:
reverse logistics
optimization
objective function
Opis:
The paper discusses the problem of selection of objective function in modelling of the reverse logistics network entity location. A growing ecological awareness of societies as well as implementing concepts of manufacturer responsibility for their products result in a creation of systems of collecting and treatment of end-of-life products. Rather than being a random process a reverse logistics network should be designed as an effect of informed decisions taking into account all aspects and points of view of the stakeholders. A key issue in network design related to the use of decision support tools based on mathematical optimization is the appropriate selection of the objective function for evaluation of the potential solutions.
Źródło:
Logistics and Transport; 2013, 17, 1; 25-32
1734-2015
Pojawia się w:
Logistics and Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Objectives of an enterprise. Bi-criteria analysis and negotiation problems
Autorzy:
Gadomski, Jan
Kruś, Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2183431.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
economic modelling
production function
cost function
bi-criteria optimization
negotiations
Opis:
A decision-making process is considered for a firm, in which two coexisting groups of interests pursue different goals. An original model based on a non-neoclassical production function is proposed. The function satisfies the conditions formulated by R. Frisch, which makes it possible to investigate firms operating in the environment far from the perfect competition and pursuing goals other than profit maximization. A two-criteria optimization problem is formulated with the two criteria representing the goals of the groups: maximization of profit and maximization of income generated by the firm with respect to capital and labor. The problem is considered in two variants of the product market, namely the perfect and the imperfect competition. Solutions of the problem are analyzed including the derived Pareto sets. The importance of knowledge about the Pareto set in negotiations between the groups of interests in the firm is illustrated and discussed.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2021, 50, 1; 169--193
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Influence of membership function’s shape on portfolio optimization results
Autorzy:
Rutkowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91535.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
fuzzy variable
membership function
fuzzy portfolio optimization
Opis:
Portfolio optimization, one of the most rapidly growing field of modern finance, is selection process, by which investor chooses the proportion of different securities and other assets to held. This paper studies the influence of membership function’s shape on the result of fuzzy portfolio optimization and focused on portfolio selection problem based on credibility measure. Four different shapes of the membership function are examined in the context of the most popular optimization problems: mean-variance, mean-semivariance, entropy minimization, value-at-risk minimization. The analysis takes into account both: the study of necessary and sufficient conditions for the existence of extremes, as well as the statistical inference about the differences based on simulation.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2016, 6, 1; 45-54
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Setpoint weighted PID controller tuning for unstable system using heuristic algorithm
Autorzy:
Rajinikanth, V.
Latha, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/229344.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
setpoint weighted PID
unstable system
particle swarm optimization (PSO)
bacterial foraging optimization
objective function
Opis:
Most of the real time chemical process loops are unstable in nature and designing a suitable controller for such systems are difficult than open loop stable processes. In this work, an attempt is made with a two degree of freedom setpoint weighted PID controller tuning procedure for a class of unstable systems using the recent heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization and Bacterial Foraging Optimization. The problem considered in this study is to aptly tune the controller in order to enhance the overall closed loop performance. A novel objective function proposed in this study is used to monitor the heuristic algorithms in order to get the optimal controller parameters like Kp, Ki, Kd, and alpha with minimized iteration number. The proposed method is validated with a simulation study and this helps to accomplish enhanced system performance such as smooth reference tracking, satisfactory disturbance rejection, and error minimization for a class of unstable systems.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2012, 22, 4; 481-505
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Convergence of finite-dimensional approximations for mixed-integer optimization with differential equations
Autorzy:
Hante, Falk M.
Schmidt, Martin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839150.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
optimization
differential equations
optimal value function
Lipschitz continuity
parametric optimization
mixed integer nonlinear programming
Opis:
We consider a direct approach to solving the mixedinteger nonlinear optimization problems with constraints depending on initial and terminal conditions of an ordinary differential equation. In order to obtain a finite-dimensional problem, the dynamics are approximated using discretization methods. In the framework of general one-step methods, we provide sufficient conditions for the convergence of this approach in the sense of the corresponding optimal values. The results are obtained by considering the discretized problem as a parametric mixed-integer nonlinear optimization problem in finite dimensions, where the step size for discretization of the dynamics is the parameter. In this setting, we prove the continuity of the optimal value function under a stability assumption for the integer feasible set and second-order conditions from nonlinear optimization. We address the necessity of the conditions on the example of pipe sizing problems for gas networks.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2019, 48, 2; 209-226
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
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