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 "optymalizacja ograniczona" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Robust extremum seeking for a second order uncertain plant using a sliding mode controller
    Autorzy:
    Solis, Cesar
    Clempner, Julio
    Poznyak, Alexander
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330477.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    convex optimization
    extremum seeking
    continuous time gradient algorithm
    dynamical constrained optimization
    unknown function
    optymalizacja wypukła
    poszukiwanie ekstremum
    algorytm gradientowy
    optymalizacja ograniczona
    Opis:
    This paper suggests a novel continuous-time robust extremum seeking algorithm for an unknown convex function constrained by a dynamical plant with uncertainties. The main idea of the proposed method is to develop a robust closed-loop controller based on sliding modes where the sliding surface takes the trajectory around a zone of the optimal point. We assume that the output of the plant is given by the states and a measure of the function. We show the stability and zone-convergence of the proposed algorithm. In order to validate the proposed method, we present a numerical example.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 4; 703-712
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Derivative-free nonlinear optimization filter simplex
    Autorzy:
    Correia, A.
    Matias, J.
    Mestre, P.
    Serodio, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908145.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    optymalizacja nieliniowa
    optymalizacja ograniczona
    metoda filtru
    nonlinear constrained optimization
    filter methods
    direct search methods
    Opis:
    The filter method is a technique for solving nonlinear programming problems. The filter algorithm has two phases in each iteration. The first one reduces a measure of infeasibility, while in the second the objective function value is reduced. In real optimization problems, usually the objective function is not differentiable or its derivatives are unknown. In these cases it becomes essential to use optimization methods where the calculation of the derivatives or the verification of their existence is not necessary: direct search methods or derivative-free methods are examples of such techniques. In this work we present a new direct search method, based on simplex methods, for general constrained optimization that combines the features of simplex and filter methods. This method neither computes nor approximates derivatives, penalty constants or Lagrange multipliers.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 4; 679-688
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Local stability conditions for discrete-time cascade locally recurrent neural networks
    Autorzy:
    Patan, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907772.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sieć lokalnie rekurencyjna
    stabilność
    stabilizacja
    uczenie się
    optymalizacja ograniczona
    locally recurrent neural network
    stability
    stabilization
    learning
    constrained optimization
    Opis:
    The paper deals with a specific kind of discrete-time recurrent neural network designed with dynamic neuron models. Dynamics are reproduced within each single neuron, hence the network considered is a locally recurrent globally feedforward. A crucial problem with neural networks of the dynamic type is stability as well as stabilization in learning problems. The paper formulates local stability conditions for the analysed class of neural networks using Lyapunov's first method. Moreover, a stabilization problem is defined and solved as a constrained optimization task. In order to tackle this problem, a gradient projection method is adopted. The efficiency and usefulness of the proposed approach are justified by using a number of experiments.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 1; 23-34
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    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