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 "genetic adaptive" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 23
Tytuł:
Optimization of Spectrum Sensing Parameters in Cognitive Radio Using Adaptive Genetic Algorithm
Autorzy:
Chatterjee, S.
Dutta, S.
Bhattacharya, P. P.
Roy, J. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308511.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
adaptive genetic algorithm
bandwidth
cognitive radio
spectrum sensing
throughput
Opis:
Quality of service parameters of cognitive radio, like, bandwidth, throughput and spectral efficiency are optimized using adaptive and demand based genetic algorithm. Simulation results show that the proposed method gives better real life solution to the cognitive radio network than other known approach.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2017, 1; 21-27
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Samoadaptacyjna optymalizacja genetyczna
Autorzy:
Smoliński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118408.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
algorytmy genetyczne
adaptacja genetyczna
reprezentacja numeryczna chromosomów
nieporządne algorytmy genetyczne
mutacja nierównomierna
elitarność
genetic algorithms
genetic adaptive
real problem optimization
numeric representation
messy genetic algorithms
uneven mutation
elitism
Opis:
W artykule przedstawiono nowe podejście do adaptacyjnych Algorytmów genetycznych. Koncepcja samoadaptacyjnej optymalizacji genetycznej opiera się na wprowadzeniu meta-algorytmu, w ramach którego poszczególne algorytmy genetyczne (z różnymi operatorami oraz parametrami) rywalizują między sobą. Artykuł zawiera wstępne badania, ukazujące działanie różnych modyfikacji algorytmów genetycznych na wybranych problemach. Przeprowadzone eksperymenty wskazują, że użycie strategii samoadaptacji w proponowanym zakresie może przynieść obiecujące rezultaty. Opisywane w niniejszym dokumencie prace ukazują porównanie modyfikacji takich jak: reprezentacja numeryczna chromosomów, nieporządne algorytmy genetyczne, mutacja nierównomierna czy elitarność. Wyniki różnych podejść zostały również porównane do klasycznego podejścia (reprezentacja binarna, jednopunktowe krzyżowanie).
This paper presents a new way of adaptive in genetic algorithms. Concept of self-adaptive genetic optimization was based on meta-algorithm, where different operators with different parameters competitive with each other. The paper contains preliminary research, showing how the various genetic algorithms modification react with different problems. Conducted experiments suggest that developed selfadaptive strategy for real problem optimization using genetic algorithms may return promising results. Described research compare genetic modification as: chromosome numeric representation, messy genetic algorithms, uneven mutation and elitism. The results of different approach have been also compared to result of classic genetic algorithm (with binary representation, one-point crossing).
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 10; 35-50
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Genetic fuzzy approach to adaptive crane control system
Autorzy:
Smoczek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/243018.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
anti-sway crane control
pole placement
fuzzy logic
genetic algorithm
Opis:
In automated manufacturing processes the safety, precise and fast transfer of goods realized by automated material handling devices is required to raise efficiency and productivity of manufacturing process. Hence, in those industrial branches where cranes are extensively used the problem of an anti-sway crane control is especially important to speed-up the time of transportation operations and ensures the safe and effective transportation operations. The precise positioning of a cargo requires controlling the speed of crane motion mechanisms to reduce the sway of a payload. Moreover, the anti-sway crane control scheme involves applying the adaptive techniques owing to the nonlinearities of a system that comes especially from stochastic variation of rope length on which a payload is suspended and mass of this payload. The paper provides the design method of an adaptive control system for a planar model of crane. The control system is based on the gain scheduling control scheme created using fuzzy logic controller with Takagi-Sugeno-Kang-type fuzzy implications. The design process of a gain scheduling control system consists in selecting such a suitable set of operating points at which the linear controllers are determined that interpolation control scheme ensures the expected control quality within the known range of nonlinear system parameters changes, when those parameters vary in relation to the exogenous variables: rope length and mass of a payload. The method that is proposed in this paper to solve the problem of designing the fuzzy gain scheduling crane control system for minimum set of operating points is based on the pole placement method and genetic algorithm.
Źródło:
Journal of KONES; 2012, 19, 4; 577-584
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:
Journal of KONES
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design of a linear quadratic regulator based on genetic model reference adaptive control
Autorzy:
Abdullah, Abdullah I.
Mahmood, Ali.
Thanoon, Mohammad A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314263.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
model reference adaptive control
gradient approach
Linear Quadratic Regulator
genetic algorithm
Opis:
The conventional control system is a controller that controls or regulates the dynamics of any other process. From time to time, a conventional control system may not behave appropriately online; this is because of many factors like a variation in the dynamics of the process itself, unexpected changes in the environment, or even undefined parameters of the system model. To overcome this problem, we have designed and implemented an adaptive controller. This paper discusses the design of a controller for a ball and beam system with Genetic Model Reference Adaptive Control (GMRAC) for an adaptive mechanism with the MIT rule. Parameter adjustment (selection) should occur using optimization methods to obtain an optimal performance, so the genetic algorithm (GA) will be used as an optimization method to obtain the optimum values for these parameters. The Linear Quadratic Regulator (LQR) controller will be used as it is one of the most popular controllers. The performance of the proposed controller with the ball and beam system will be carried out with MATLAB Simulink in order to evaluate its effectiveness. The results show satisfactory performance where the position of the ball tracks the desired model reference.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 3; 75--81
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design and development of 3-stage determination of damage location using Mamdani-Adaptive Genetic-Sugeno model
Autorzy:
Sahu, S.
Kumar, P. B.
Parhi, D. R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/281979.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
damage
Mamdani FIS
Sugeno FIS
Adaptive Genetic Algorithm
vibration
natural frequencies
Opis:
Damage detection in structural elements like beams is one of important research areas for health monitoring. Initiation of a fault in the form of a crack or any damage puts a limitation on the service life of a structural member. So, in this paper, a method is proposed which uses the advantages of soft computing techniques like Fuzzy Inference Systems (Mamdani and Sugeno) and Adaptive Genetic Algorithm for three stage refinement of the data base generated using dynamic responses from a cracked fixed-free aluminum alloy beam element. For the crack element reference, a finite element model of a single transverse crack has been considered. The proposed method describes both Mamdani and Sugeno Fuzzy Inference Systems for training of damage parameters. In the Adaptive Genetic Algorithm, a statistics based method has been incorporated to limit the randomness of the search process. Finally, the results from the Mamdani-Adaptive Genetic-Sugeno model (MAS) are validated with the results from the experimental analysis.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2017, 55, 4; 1325-1339
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integrated system of health management-oriented reliability prediction for a spacecraft software system with an adaptive genetic algorithm support vector machine
Zorientowane na zintegrowane zarządzanie kondycją systemu prognozowanie niezawodności systemów oprogramowania statków kosmicznych z wykorzystaniem opartej na adaptacyjnym algorytmie genetycznym maszyny wektorów nośnych
Autorzy:
Xu, J.
Meng, Z
Xu, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300804.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
spacecraft software system
reliability
integrated system health management
adaptive genetic algorithms support vector machine
system oprogramowania statku kosmicznego
niezawodność
zintegrowane zarządzanie kondycją systemu
adaptacyjne algorytmy genetyczne
maszyna wektorów nośnych
Opis:
Software reliability prediction is very important to minimize cost and improve software development effectiveness, especially in a spacecraft’s software system. In this paper, a new spacecraft software system reliability definition is given and a new reliability prognostics-oriented life cycle integrated system health management for a spacecraft software system is focused on. Adaptive genetic algorithms are then combined with a support vector machine to build an adaptive genetic algorithm support vector machine reliability prediction model. This model attempts to overcome the genetic algorithm weaknesses, such as the local minima and premature convergence problems, and solves the parameter selection difficulties often encountered in a support vector machine. After construction, the proposed adaptive genetic algorithm support vector machine model is employed to predict the reliability of a spacecraft software system. Finally, a numerical example is given to show how the proposed approach has a superior prediction performance compared to a standard support vector machine and artificial neural network.
Przewidywanie niezawodności oprogramowania odgrywa ważną rolę w minimalizowaniu kosztów i poprawie efektywności tworzenia oprogramowania, zwłaszcza w odniesieniu do systemów oprogramowania statków kosmicznych. W niniejszej pracy, podano nową definicję niezawodności systemu oprogramowania statku kosmicznego koncentrując uwagę na opartym na prognozowaniu niezawodności oraz cyklu życia modelu zintegrowanego zarządzania kondycją systemu opracowanego dla systemu oprogramowania statku kosmicznego. Skonstruowano następnie model przewidywania niezawodności oparty na połączeniu adaptacyjnych algorytmów genetycznych oraz maszyny wektorów nośnych. Model ten stanowi próbę przezwyciężenia słabości algorytmów genetycznych, takich jak problem minimów lokalnych czy problem przedwczesnej zbieżności, a także rozwiązania trudności związanych z doborem parametrów, jakie często występują przy zastosowaniu maszyny wektorów nośnych. Skonstruowany model opartej na adaptacyjnym algorytmie genetycznym maszyny wektorów nośnych zastosowano do przewidywania niezawodności systemu oprogramowania statku kosmicznego. Wreszcie, przedstawiono przykład liczbowy, który pokazuje że opracowany model charakteryzuje się wyższą dokładnością prognozowania w porównaniu do standardowej maszyny wektorów nośnych oraz sztucznej sieci neuronowej.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 4; 571-578
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
HP-HGS strategy for inverse AC/DC resistivity logging measurement simulations
Autorzy:
Gajda-Zagórska, E.
Paszyński, M
Schaefer, R.
Pardo, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305666.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
resistivity logging simulations
adaptive finite element method
hierarchical genetic search
inverse problems
Opis:
In this paper, we present resistivity-logging-measurement simulation with the use of two types of borehole logging devices: those which operate with zero frequency (direct current, DC) and those with higher frequencies (alternate current, AC). We perform simulations of 3D resistivity measurements in deviated wells, with a sharp angle between the borehole and formation layers. We introduce a hierarchical adaptive genetic strategy hp−HGS interfaced with an adaptive finite element method. We apply a strategy for the solution of the inverse problem, where we identify the resistivities of the formation layers based on a given measurement. We test the strategy on both direct and alternate current cases.
Źródło:
Computer Science; 2013, 14 (4); 629-644
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive approaches to parameter control in genetic algorithms and genetic programming
Autorzy:
Spalek, J.
Gregor, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117900.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
adaptive approach
genetic algorithms
genetic programming
Opis:
The paper concerns the application of Genetic Algorithms and Genetic Programming to complex tasks such as automated design of control systems, where the space of solutions is non-trivial and may contain discontinuities. Several adaptive mechanisms for control of the search algorithm's parameters are proposed, investigated and compared to each other. It is shown that the proposed mechanisms are useful in preventing the search from getting trapped in local extremes of the fitness landscape.
Źródło:
Applied Computer Science; 2011, 7, 1; 38-56
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive switching of mutation rate for genetic algorithms and genetic programming
Autorzy:
Spalek, J.
Gregor, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118223.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
genetic algorithms
genetic programming
adaptive mechanism
Opis:
The paper concerns the application of Genetic Algorithms and Genetic Programming to complex tasks such as automated design of control systems, where the space of solutions is non-trivial and may contain discontinuities. An adaptive value-switching mechanism for mutation rate control is proposed. It is shown that the proposed mechanism is useful in preventing the search from getting trapped in local extremes of the fitness landscape.
Źródło:
Applied Computer Science; 2011, 7, 1; 30-37
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptacyjny regulator kursu statku z zastosowaniem metody backstepping
Adaptive ship course controller with use of the backstepping method
Autorzy:
Witkowska, A.
Śmierzchalski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157277.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
autopilot
sterowanie adaptacyjne
backstepping
projektowanie prawa sterowania
adaptive control
nonlinear control
backstepping method
genetic algorithm
Opis:
W układach morskich aplikacja nieliniowych technik adaptacyjnych do sterowania ruchem statku jest obecnie niezbędna aby uwzględnić występujące niepewności strukturalne i parametryczne. Jest to szczególnie istotne, ponieważ dynamika statku zależy od dużej masy i wpływu zakłóceń środowiskowych zarówno addytywnych jak i multiplikatywnych, wywołanych przez fale, wiatry i prądy oceaniczne. Artykuł obejmuje zagadnienie projektowania adaptacyjnego układu regulacji kursem statku morskiego. Zaproponowany algorytm sterowania opiera się na adaptacyjnej metodzie backstepping z prawem adaptacji parametrów modelu statku wyprowadzonym w oparciu o teorię II funkcji Lapunowa. W artykule została przeprowadzona analiza poprawności oraz jakości zaprojektowanego regulatora adaptacyjnego. Zbadano zdolność śledzenia zmian wartości zadanej kursu oraz zbieżność do rzeczywistych wartości parametrów. Istotnym problemem w metodzie backstepping jest uwzględnienie na etapie projektowania, urządzenia wykonawczo-sterującego jakim jest maszyna sterowa, ze względu na nieliniową dynamikę opisaną za pomocą nieliniowości z nasyceniem. Algorytmy sterowania dostępne zarówno w literaturze jak i zastosowaniach morskich zazwyczaj zaniedbują dynamikę maszyny sterowej. Przy opracowaniu algorytmu sterowania przyjęty został uproszczony model matematyczny dynamiki statku, natomiast badania symulacyjne wykonano z pełnowymiarowym modelem statku typu B-481.
The paper deals with issues concerning the advanced ship course control system. The control algorithm suggested in the work is based on the backstepping method and a genetic algorithm. The ship course adaptive controller configuration was designed with use of the backstepping procedure [see section 2]. The controller version (17) includes the adaptation block of ship model parameters (23)-(25). The adaptation of ship model parameters to the updating law derived on a basis of II Function Lyapunov theory enables us to obtain good adaptation properties of the system in the presence of the so-called parametric uncertainties, e.g. connected with the influence of environmental disturbances, such as wind or a sea wave. The adjustable parameters of the obtained nonlinear steering structures (Fig. 1.) were tuned up in order to optimize the system operation. A genetic algorithm was used for optimization. The quality of operation of the obtained steering structures was analyzed by conducting simulation experiments on a simplified (1)-(4) and complex simulation model of a ship of type B-481, [see Sections 3,4]. The results of computer simulation experiments showed the high quality of control and system stability of such steering (Figs. 2, 3, 4). The considered system realizes basic tasks, such as: stabilization of the system, the tuning of controller amplification, adaptation of the system to changing environmental conditions.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 8, 8; 750-753
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid Mesh Adaptive Direct Search and Genetic Algorithms Techniques for industrial production systems
Autorzy:
Vasant, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/229988.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
mesh adaptive direct search
genetic algorithms
fitness function
degree of possibility
level of satisfaction
Opis:
In this paper, computational and simulation results are presented for the performance of the fitness function, decision variables and CPU time of the proposed hybridization method of Mesh Adaptive Direct Search (MADS) and Genetic Algorithm (GA). MADS is a class of direct search of algorithms for nonlinear optimization. The MADS algorithm is a modification of the Pattern Search (PS) algorithm. The algorithms differ in how the set of points forming the mesh is computed. The PS algorithm uses fixed direction vectors, whereas the MADS algorithm uses random selection of vectors to define the mesh. A key advantage of MADS over PS is that local exploration of the space of variables is not restricted to a finite number of directions (poll directions). This is the primary drawback of PS algorithms, and therefore the main motivation in using MADS to solve the industrial production planning problem is to overcome this restriction. A thorough investigation on hybrid MADS and GA is performed for the quality of the best fitness function, decision variables and computational CPU time.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2011, 21, 3; 299-312
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Adaptive robust PID sliding control of a liquid level system based on multi-objective genetic algorithm optimization
Autorzy:
Mahmoodabadi, M. J.
Taherkhorsandi, M.
Talebipour, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206697.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
sliding mode control
PID control
adaptive control
genetic algorithm
multi-objective optimization
liquid level system
Opis:
Adaptive robust PID sliding mode control optimized by means of multi-objective genetic algorithm is presented in this paper to control a three-tank liquid level system with external disturbances. While PID constitutes a reliable and stable controller, when compared to sliding mode control (SMC); robustness and tracking performance of SMC are higher than those of the PID control. To use the unique features of both controllers, optimal sliding mode control is executed in terms of a supervisory controller to enhance the performance of optimal adaptive PID control and to provide the necessary control inputs. After the design of the control law, control coefficients of all four involved controllers are optimized by using the multi-objective genetic algorithm so as to minimize errors and the input of the controller. Simulations illustrate that the adaptive robust PID sliding controller based on multi-objective genetic algorithm optimization provides a superior response in comparison to the results obtained separately by PID control, sliding mode control, and adaptive PID control, respectively.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2017, 46, 3; 227-246
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A synthesis of adaptive, low-power real-time embedded systems for ARM big.LITTLE technology
Autorzy:
Ciopiński, L.
Deniziak, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114109.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
self-adaptive system
real-time embedded system
adaptive scheduler
developmental genetic programming
ARM big.LITTLE
Opis:
In this paper, we present a method of a synthesis of adaptive schedulers for real-time embedded systems. We assume that the system is implemented using a multi-core embedded processor with low-power processing capabilities. First, the developmental genetic programming is used to generate the scheduler and the initial schedule. Then during the system execution, the scheduler modifies the schedule whenever the execution time of the recently finished task has been shorter or longer than expected. The goal of rescheduling is to minimize the power consumption while all time constraints will be satisfied. We present a real-life example as well as some experimental results showing the advantages of the method.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 7; 340-342
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Designing a ship course controller by applying the adaptive backstepping method
Autorzy:
Witkowska, A.
Śmierzchalski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331255.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
autopilot
sterowanie adaptacyjne
sterowanie nieliniowe
algorytm genetyczny
adaptive control
nonlinear control
backstepping
genetic algorithms
Opis:
The article discusses the problem of designing a proper and efficient adaptive course-keeping control system for a seagoing ship based on the adaptive backstepping method. The proposed controller in the design stage takes into account the dynamic properties of the steering gear and the full nonlinear static maneuvering characteristic. The adjustable parameters of the achieved nonlinear control structure were tuned up by using the genetic algorithm in order to optimize the system performance. A realistic full-scale simulation model of the B-481 type vessel including wave and wind effects was applied to simulate the control algorithm by using time domain analysis.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 985-997
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new auto adaptive fuzzy hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm
Autorzy:
Dziwiński, Piotr
Bartczuk, Łukasz
Paszkowski, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837533.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
hybrid methods
Particle Swarm Optimization
Genetic Algorithm
fuzzy systems
multimodal function
Opis:
The social learning mechanism used in the Particle Swarm Optimization algorithm allows this method to converge quickly. However, it can lead to catching the swarm in the local optimum. The solution to this issue may be the use of genetic operators whose random nature allows them to leave this point. The degree of use of these operators can be controlled using a neuro-fuzzy system. Previous studies have shown that the form of fuzzy rules should be adapted to the fitness landscape of the problem. This may suggest that in the case of complex optimization problems, the use of different systems at different stages of the algorithm will allow to achieve better results. In this paper, we introduce an auto adaptation mechanism that allows to change the form of fuzzy rules when solving the optimization problem. The proposed mechanism has been tested on benchmark functions widely adapted in the literature. The results verify the effectiveness and efficiency of this solution.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 2; 95-111
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 23

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