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 "Evolutionary Optimization Algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-31 z 31
    Tytuł:
    Bainite transformation time model optimization for Austempered Ductile Iron with the use of heuristic algorithms
    Autorzy:
    Olejarczyk-Wożeńska, Izabela
    Opaliński, Andrzej
    Mrzygłód, Barbara
    Regulski, Krzysztof
    Kurowski, Wojciech
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520068.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    heuristic optimization
    bainite
    ADI
    Particle Swarm Optimization
    Evolutionary Optimization Algorithm
    Opis:
    The paper presents the application of heuristic optimization methods in identifying the parameters of a model for bainite transformation time in ADI (Austempered Ductile Iron). Two algorithms were selected for parameter optimization – Particle Swarm Optimization and Evolutionary Optimization Algorithm. The assumption of the optimization process was to obtain the smallest normalized mean square error (objective function) between the time calculated on the basis of the identified parameters and the time derived from the experiment. As part of the research, an analysis was also made in terms of the effectiveness of selected methods, and the best optimization strategies for the problem to be solved were selected on their basis.
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2022, 22, 3; 125-136
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Parallel evolutionary algorithms in shape optimization of heat radiators
    Zastosowanie równoległego algorytmu ewolucyjnego do optymalizacji kształtu radiatorów
    Autorzy:
    Burczyński, T.
    Długosz, A.
    Kuś, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/280305.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    coupled thermoelasticity
    radiation
    finite element method
    parallel evolutionary algorithm
    evolutionary optimization
    shape optimization
    Opis:
    The paper deals with the application of Parallel Evolutionary Algorithms (PEA) and the Finite Element Method (FEM) in shape optimization of heat radiators. The fitness function is computed with the use of the coupled thermoelsticity modelled by MARC/MENTAT software. The geometry, mesh and boundary conditions are created on the basis of a script language implemented in MENTAT. In order to reduce the number of design parameters in evolutionary algorithms, the shape of the structure is modelled by Bezier curves. Numerical examples for some shape optimization are included.
    W pracy przedstawiono zastosowanie algorytmów ewolucyjnych oraz metody elementów skończonych (MES) w optymalizacji kształtu radiatorów. Zastosowano algorytm ewolucyjny, w którym funkcja celu wyznaczana jest w sposób równoległy, więc obliczenia przeprowadzane mogą być na wielu komputerach wieloprocesorowych. Tego typu podejście znacznie skraca czas obliczeń w porównaniu do sekwencyjnego algorytmu ewolucyjnego. Wartość funkcji celu wyznaczana jest na podstawie rozwiązania zagadnienia termosprężystości z wykorzystaniem oprogramowania MES MARC/MENTAT. Przy rozwiązywania zagadnienia bezpośredniego uwzględniany jest radiacyjny strumień ciepła. Wyznaczenie stref zacieniania, niezbędnych do jego wyznaczenia, realizowane jest również za pomocą procesora MENTAT. W celu zmniejszenia liczby zmiennych projektowych przy modelowaniu geometrii radiatora wykorzystano krzywe Beziera. Ponadto praca zawiera przykłady numeryczne optymalizacji dla różnych konfiguracji warunków brzegowych.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2006, 44, 2; 351-366
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Handling insensitivity in multi-physics inverse problems using a complex evolutionary strategy
    Rozpoznawanie niewrażliwości w wielokryterialnych problemach odwrotnych przy użyciu złożonej strategii ewolucyjnej
    Autorzy:
    Sawicki, Jakub
    Smołka, Maciej
    Łoś, Marcin
    Schaefer, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520322.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    multi-objective optimization
    evolutionary algorithm
    inverse problem
    Opis:
    In this paper we present a complex strategy for the solution of ill posed, in-verse problems formulated as multiobjective global optimization ones. The strategy is capable of identifying the shape of objective insensitivity regions around connected components of Pareto set. The goal is reached in two phases. In the first, global one, the connected components of the Pareto set are localized and separated in course of the multi-deme, hierarchic memetic strategy HMS. In the second, local phase, the random sample uniformly spread over each Pareto component and its close neighborhood is obtained in the specially profiled evolutionary process using multiwinner selection. Finally, each local sample forms a base for the local approximation of a dominance function. Insensitivity region surrounding each connected component of the Pareto set is estimated by a sufficiently low level set of this approximation. Capabilities of the whole procedure was verified using specially-designed two-criterion benchmarks.
    Artykuł prezentuje złożoną strategię rozwiązywania źle postawionych problemów odwrotnych sformułowanych jako wielokryterialne zadania optymalizacji globalnej. Opisana strategia umożliwia identyfikację obszarów niewrażliwości funkcji celu wokół spójnych składowych zbioru Pareto. Cel jest osiągany w dwu etapach. W pierwszym z nich — globalnym — składowe spójne zbioru Pareto są lokalizowane i separowane przy pomocy wielopopulacyjnej hierarchicznej strategii memetycznej HMS. W etapie drugim — lokalnym — przy użyciu specjalnie sprofilowanego procesu ewolucyjnego wykorzystującego operator selekcji wyborczej z wieloma zwycięzcami produkowana jest losowa próbka rozłożona jednostajnie na każdej składowej i jej bliskim otoczeniu. Finalnie każda lokalna próbka jest użyta jako baza do zbudowania lokalnej aproksymacji funkcji dominacji. Zbiory poziomicowe tej aproksymacji dla odpowiednio niskich poziomów stanowią przybliżenie zbiorów niewrażliwości wokół składowych spójnych. Możliwości strategii zostały zweryfikowane przy użyciu specjalnie zaprojektowanych dwukryterialnych funkcji testowych.
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2019, 19, 1; 2-11
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiobjective and multiscale optimization of composite materials by means of evolutionary computations
    Autorzy:
    Beluch, W.
    Długosz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/280584.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    composite
    numerical homogenization
    multiobjective optimization
    evolutionary algorithm
    Opis:
    The paper deals with the multiobjective and multiscale optimization of heterogeneous structures by means of computational intelligence methods. The aim of the paper is to find optimal properties of composite structures in a macro scale modifying their microstructure. At least two contradictory optimization criteria are considered simultaneously. A numerical homogenization concept with a representative volume element is applied to obtain equivalent macro-scale elastic constants. An in-house multiobjective evolutionary algorithm MOOPTIM is applied to solve the considered optimization tasks. The finite element method is used to solve the boundary-value problem in both scales. A numerical example is attached.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2016, 54, 2; 397-409
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary computing in operational research for two-layer neural networks
    Autorzy:
    Płaczek, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/94935.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    evolutionary algorithm
    neural network
    optimization algorithm
    mutation operator
    crossover operator
    Opis:
    Considering the non-linear characteristics of the activation functions, the entire task is multidimensional and non-linear with a multimodal target function. Implementing evolutionary computing in the multimodal optimization tasks gives developers new and effective tools for seeking the global minimum. A developer has to find the optimal and simple transformation between the realization of a phenotype and a genotype. In the article, a two-layer neural network is analysed. In the first step, the population is created. In the main algorithm loop, a parent selection mechanism is used together with the fitness function. To evaluate the quality of evolutionary computing process different measured characteristics are used. The final results are depicted using charts and tables.
    Źródło:
    Information Systems in Management; 2017, 6, 2; 119-130
    2084-5537
    2544-1728
    Pojawia się w:
    Information Systems in Management
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Energy absorption by ferromagnetic nanoparticles in hyperthermia therapy
    Autorzy:
    Kurgan, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/140857.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    evolutionary algorithm
    parametric optimization
    DC electric series motor
    Opis:
    A numerical method is developed for estimation of temperature distributions inside tissues heated by external RF hyperthermia with external circular coil. The computational method relies on a solution of electromagnetic field problem in sinusoidal steadyt state. The heat transfer problem is treated in three dimensions with axis symmetry model. Than the bioheat diffusion equation under a steady-state condition is solved to determine the temperature distributions inside tumour and surrounding tissues. The heat removal due to the blood circulation is also taken into account. Numerical results are presented for heat generated by ferromagnetic nanoparticles in order to minimize negative effects of radiofrequency radiation.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2012, 61, 4; 597-608
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary algorithm for learning Bayesian structures from data
    Autorzy:
    Kozłowski, M.
    Wierzchoń, S. T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1986916.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    Bayesian networks
    structure learning
    evolutionary algorithm
    discrete optimization
    Opis:
    In this paper we report an evolutionary approach to learning Bayesian networks from data. We explain reasons, which advocate such a non-deterministic approach. We analyze weaknesses of previous works and come to conclusion that we should operate in the search space native for the problem i.e. in the space of directed acyclic graphs instead of standard space of binary strings. This requires adaptation of evolutionary methodology into very specific needs. We propose quite new data representation and implementation of generalized genetic operators and then we present an efficient algorithm capable of learning complex networks without additional assumptions. We discuss results obtained with this algorithm. The approach presented in this paper can be extended with the possibility to absorb some suggestions from experts or obtained by means of data preprocessing.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2002, 6, 3; 509-521
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimal distribution of sub-assemblies in stores of factory by evolutionary algorithms
    Optymalizacja rozkładu podzespołów w magazynach fabryki przy pomocy algorytmów ewolucyjnych
    Autorzy:
    Mrówczyńska, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328838.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    algorytm ewolucyjny
    optymalizacja
    magazyn
    evolutionary algorithm
    optimization
    store
    Opis:
    The paper deals with an application of evolutionary algorithms for optimisation of sub-assemblies distribution in the stores of factory. Numerical model is presented. The fitness function is expressed as a function of distances between stores and assembly rooms and costs of inner transport. Penalty function is used to include restrictions. The results showed that the applied method is the efficient tool for solving such problems.
    W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmów ewolucyjnych do optymalizacji rozłożenia podzespołów i materiałów wykorzystywanych w produkcji w magazynach zakładu produkcyjnego. Przedstawiono model numeryczny problemu. Funkcję przystosowania wyrażono jako funkcję odległości pomiędzy magazynami a halami montażowymi i kosztów wewnętrznego transportu między nimi. Ograniczenia na pojemność poszczególnych magazynów uwzględniono stosując funkcję kary. Otrzymane wyniki są optymalne i potwierdzają skuteczność algorytmów ewolucyjnych w rozwiązywaniu tego typu problemów.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2007, 4(44); 73-76
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new nondeterministic method for optimal selection of master degrees of freedom for dynamic condensation based on evolutionary optimization
    Autorzy:
    Mucha, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1839637.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
    Tematy:
    dynamic condensation
    optimization
    evolutionary algorithm
    model order reduction
    Opis:
    The following paper presents a new method for choosing a set of master degrees of freedom for the process of dynamic condensation in order to reduce a finite element model. The general rule is that the more degrees of freedom are eliminated, the more accurate the reduced model is. However, eliminating different subsets (of equal sizes) of degrees of freedom may influence the accuracy differently. Therefore, choosing an optimal subset is crucial. The presented method is based on multicriterial evolutionary optimization which makes it the first nondeterministic approach based on computational optimization technique for this application.
    Źródło:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2020, 58, 2; 445-458
    1429-2955
    Pojawia się w:
    Journal of Theoretical and Applied Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multi-objective optimization of high speed vehicle-passenger catamaran by genetic algorithm. Part II. Computational simulations
    Autorzy:
    Sekulski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/260598.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    ship structure
    multi-objective optimization
    evolutionary algorithm
    genetic algorithm
    Pareto domination
    Opis:
    Real ship structural design problems are usually characterized by presence of many conflicting objectives. Simultaneously, a complete definition of the optimum structural design requires a formulation of size-topology-shape-material optimization task unifying the optimization problems of the four areas and giving an effective solution of the problem. So far, a significant progress towards the solution of the problem has not been obtained. An objective of the present paper was to develop an evolutionary algorithm for multiobjective optimization of structural elements of large spatial sections of ships. Selected elements of the multi-criteria optimization theory have been presented in detail. Methods for solution of the multi-criteria optimization problems have been discussed with the focus on the evolutionary optimization algorithms. In the paper an evolutionary algorithm where selection takes place based on the aggregated objective function combined with domination attributes as well as distance to the asymptotic solution, is proposed and applied to solve the problem of optimizing structural elements with respect to their weight and surface area on a high speed vehicle-passenger catamaran structure, with several design variables, such as plate thickness, scantlings of longitudinal stiffeners and transverse frames, and spacing between longitudinal and transversal members, taken into account. Details of the computational models were at the level typical for conceptual design. Scantlings were analyzed by using selected rules of a classification society. The results of numerical experiments with the use of the developed algorithm, are presented. They show that the proposed genetic algorithm can be an efficient tool for multi-objective optimization of ship structures. The paper is published in three parts: Part I: Theoretical background on evolutionary multi-objective optimization, Part II: Computational investigations, and Part III: Analysis of the results.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2011, 3; 3-30
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary algorithm with a configurable search mechanism
    Autorzy:
    Łapa, Krystian
    Cpałka, Krzysztof
    Laskowski, Łukasz
    Cader, Andrzej
    Zeng, Zhigang
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1837536.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    evolutionary algorithm
    population-based algorithm
    optimization
    operator pool
    operator selection
    individual selection
    Opis:
    In this paper, we propose a new population-based evolutionary algorithm that automatically configures the used search mechanism during its operation, which consists in choosing for each individual of the population a single evolutionary operator from the pool. The pool of operators comes from various evolutionary algorithms. With this idea, a flexible balance between exploration and exploitation of the problem domain can be achieved. The approach proposed in this paper might offer an inspirational alternative in creating evolutionary algorithms and their modifications. Moreover, different strategies for mutating those parts of individuals that encode the used search operators are also taken into account. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested using typical benchmarks used to test evolutionary algorithms.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 3; 151-171
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A Comparative Study of PID Controller Tuning Using GA, EP, PSO and ACO
    Autorzy:
    Nagaraj, B.
    Vijayakumar, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384767.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    ant colony algorithm
    evolutionary program
    genetic algorithm particle swarm optimization and soft computing
    Opis:
    Proportional - Integral - Derivative control schemes continue to provide the simplest and effective solutions to most of the control engineering applications today. How ever PID controller are poorly tuned in practice with most of the tuning done manually which is difficult and time consuming. This article comes up with a hybrid approach involving Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Pro gramming (EP), Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Optimization (ACO). The proposed hybrid algorithm is used to tune the PID parameters and its per formance has been compared with the conventional me thods like Ziegler Nichols and Cohen Coon method. The results obtained reflect that use of heuristic algorithm based controller improves the performance of process in terms of time domain specifications, set point tracking, and regulatory changes and also provides an optimum stability. Speed control of DC motor process is used to assess the efficacy of the heuristic algorithm methodology
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2011, 5, 2; 42-48
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the efficiency of population-based optimization in finding best parameters for RGB-D visual odometry
    Autorzy:
    Kostusiak, Aleksander
    Skrzypczyński, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384397.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    particle swarm optimization (PSO)
    evolutionary algorithm
    visual odometry
    RGB-D
    Opis:
    Visual odometry estimates the transformations between consecutive frames of a video stream in order to recover the camera’s trajectory. As this approach does not require to build a map of the observed environment, it is fast and simple to implement. In the last decade RGBD cameras proliferated in roboTIcs, being also the sensors of choice for many practical visual odometry systems. Although RGB-D cameras provide readily available depth images, that greatly simplify the frame-to-frame transformations computaTIon, the number of numerical parameters that have to be set properly in a visual odometry system to obtain an accurate trajectory estimate remains high. Whereas seƫng them by hand is certainly possible, it is a tedious try-and-error task. Therefore, in this article we make an assessment of two population-based approaches to parameter opTImizaTIon, that are for long time applied in various areas of robotics, as means to find best parameters of a simple RGB-D visual odometry system. The optimization algorithms investigated here are particle swarm optimization and an evolutionary algorithm variant. We focus on the optimization methods themselves, rather than on the visual odometry algorithm, seeking an efficient procedure to find parameters that minimize the estimated trajectory errors. From the experimental results we draw conclusions as to both the efficiency of the optimization methods, and the role of particular parameters in the visual odometry system.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2019, 13, 2; 5-14
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    GPU-based tuning of quantum-inspired genetic algorithm for a combinatorial optimization problem
    Autorzy:
    Nowotniak, R.
    Kucharski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/201268.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    quantum-inspired genetic algorithm
    evolutionary computing
    meta-optimization
    parallel algorithms
    GPGPU
    Opis:
    This paper concerns efficient parameters tuning (meta-optimization) of a state-of-the-art metaheuristic, Quantum-Inspired Genetic Algorithm (QIGA), in a GPU-based massively parallel computing environment (NVidia CUDATMtechnology). A novel approach to parallel implementation of the algorithm has been presented. In a block of threads, each thread transforms a separate quantum individual or different quantum gene; In each block, a separate experiment with different population is conducted. The computations have been distributed to eight GPU devices, and over 400× speedup has been gained in comparison to Intel Core i7 2.93GHz CPU. This approach allows efficient meta-optimization of the algorithm parameters. Two criteria for the meta-optimization of the rotation angles in quantum genes state space have been considered. Performance comparison has been performed on combinatorial optimization (knapsack problem), and it has been presented that the tuned algorithm is superior to Simple Genetic Algorithm and to original QIGA algorithm.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2012, 60, 2; 323-330
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w optymalizacji korpusów obrabiarek
    Applications of artificial intelligence methods in body machine tool optimization
    Autorzy:
    Wilk, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/270213.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
    Tematy:
    optymalizacja
    korpus
    algorytm ewolucyjny
    sztuczna inteligencja
    optimization
    body
    evolutionary algorithm
    artificial intelligence
    Opis:
    Niniejszy artykuł zawiera przykłady zastosowania metod sztucznej inteligencji, jako narzędzi wspomagających proces poszukiwania optymalnej postaci konstrukcyjnej korpusów obrabiarek. Dokonano porównania algorytmu ewolucyjnego i algorytmu selekcji klonalnej w zadaniu doboru grubości ścian korpusu wrzeciennika frezarki pionowej. Przedstawiono również przykład zastosowania algorytmu ewolucyjnego do doboru rozmieszczenia materiału na drodze optymalizacji topologicznej. Wynikiem czego było opracowanie zgrubnego modelu geometrycznego korpusu, który po uszczegółowieniu poddano optymalizacji parametrów geometrycznych. W oparciu o przeprowadzone obliczenia wykonano na drodze odlewania korpus stojaka frezarki pionowej.
    This article contains discusses the methods of artificial intelligence, supporting the process of optimizing the body machine. A comparison of evolutionary algorithm and clonal selection algorithm in the task of selecting the thickness of the walls of vertical milling headstock. It also presents an example of application of evolutionary algorithm in the task of topology optimization. The result of which was to develop a rough geometric model of the body, which after detailing subjected to optimize the geometrical parameters. Based on our calculations were performed column of vertical milling machines.
    Źródło:
    Inżynieria Maszyn; 2016, R. 21, z. 1; 46-58
    1426-708X
    Pojawia się w:
    Inżynieria Maszyn
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of evalutionary approach to thermodynamical optimization of gas turbine airfoil cooling configuration
    Autorzy:
    Nowak, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/240622.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    algorytmy ewolucyjne
    optymalizacja
    płaty turbiny
    airfoil cooling
    evolutionary algorithm
    optimization
    turbine airfoil
    Opis:
    Cooling of the hot gas path components plays a key role in modern gas turbines. It allows, due to efficiency reasons, to operate the machines with temperature exceeding components. melting point. The cooling system however brings about some disadvantages as well. If so, we need to enforce the positive effects of cooling and diminish the drawbacks, which influence the reliability of components and the whole machine. To solve such a task we have to perform an optimization which makes it possible to reach the desired goal. The task is approached in the 3D configuration. The search process is performed by means of the evolutionary approach with floating-point representation of design variables. Each cooling structure candidate is evaluated on the basis of thermo-mechanical FEM computations done with Ansys via automatically generated script file. These computations are parallelized. The results are compared with the reference case which is the C3X airfoil and they show a potential stored in the cooling system. Appropriate passage distribution makes it possible to improve the operation condition for highly loaded components. Application of evolutionary approach, although most suitable for such problems, is time consuming, so more advanced approach (Conjugate Heat Transfer) requires huge computational power. The analysis is based on original procedure which involves optimization of size and location of internal cooling passages of cylindrical shape within the airfoil. All the channels can freely move within the airfoil cross section and also their number can change. Such a procedure is original.
    Źródło:
    Archives of Thermodynamics; 2010, 31, 2; 3-20
    1231-0956
    2083-6023
    Pojawia się w:
    Archives of Thermodynamics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An application of evolutionary and immune algorithms for the optimisation of packing a diversified set of packets on a pallet
    Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych i immunologicznych do optymalizacji ułożenia różnorodnych pakunków na palecie
    Autorzy:
    Mrówczyńska, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/258154.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    algorytm ewolucyjny
    algorytm immunologiczny
    optymalizacja
    układanie paczek
    paleta
    evolutionary algorithm
    immunology algorithm
    optimization
    packages distributing
    pallet
    Opis:
    This paper deals with an application of evolutionary and immune algorithms to load a diversified set of packages on a pallet in fully automated warehouses, where workers will be substituted by mobile robots. There are some problems in semi-automated warehouses, where new workers do not have enough experience to know how to distribute packages on pallet. The aim of this work was to formulate the problem of loading a diversified set of packages on a pallet both in evolutionary and immune algorithms. The evolutionary algorithm is inspired by natural evolution. It searches for a solution in the evolution way. The artificial immune system is based on immunology principles. The adaptive immune system helps to recognise and respond to any microbe that has never attacked the body. The presented algorithm of the immune optimisation uses part of this immune system.
    W niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego i algorytmu immunologicznego do optymalizacji załadunku palety różnorodnymi towarami. Automatyzacja załadunku jest potrzebna zarówno w całkowicie zautomatyzowanych magazynach, obsługiwanych przez mobilne roboty, jak i w częściowo zautomatyzowanych, ale z dużą fluktuacją zatrudnienia operatorów wózków widłowych, co powoduje zatrudnianie ciągle nowych, niedoświadczonych w pakowaniu palet pracowników. W artykule zostało sformułowane zadanie optymalizacji. Zadanie należy do NP trudnych. Przedstawiono dwie metody rozwiązania: algorytmy ewolucyjne oraz algorytmy immunologiczne. Obie metody należą do metod sztucznej inteligencji. Pierwsza z nich poszukuje rozwiązania w sposób naśladujący naturalną ewolucję. W drugiej do znalezienia rozwiązania wykorzystuje się metody, w jaki żywy organizm identyfikuje przeciwciała.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2008, 4; 137-145
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multi-objective optimization of high speed vehicle-passenger catamaran by genetic algorithm. Part II. Analysis of the results
    Autorzy:
    Sekulski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/260079.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    ship structure
    multi-objective optimization
    evolutionary algorithm
    genetic algorithm
    Pareto domination
    set of non-dominated solutions
    Opis:
    Real ship structural design problems are usually characterized by presence of many conflicting objectives. Simultaneously, a complete definition of the optimum structural design requires a formulation of size-topology-shape-material optimization task unifying the optimization problems from the four areas and giving an effective solution of the problem. Any significant progress towards solving the problem has not been obtained so far. An objective of the present paper was to develop an evolutionary algorithm for multiobjective optimization of the structural elements of large spatial sections of ships. Selected elements of the multi-criteria optimization theory have been presented in detail. Methods for solution of the multi-criteria optimization problems have been discussed with the focus on the evolutionary optimization algorithms. In the paper an evolutionary algorithm where selection takes place based on the aggregated objective function combined with domination attributes as well as distance to the asymptotic solution, is proposed and applied to solve the problem of optimizing structural elements with respect to their weight and surface area for a high - speed vehicle-passenger catamaran structure, with taking into account several design variables such as plate thickness, scantlings of longitudinal stiffeners and transverse frames, and spacing between longitudinal and transversal members. Details of the computational models were kept at the level typical for conceptual design stage. Scantlings were analyzed by using the selected classification society rules. The results of numerical experiments with the use of the developed algorithm are presented. They show that the proposed genetic algorithm may be considered an efficient tool for multi-objective optimization of ship structures. The paper has been published in the three parts: Part I: Theoretical background on evolutionary multiobjective optimization, Part II: Computational simulations, and Part III: Analysis of the results.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2011, 4; 3-13
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wybór optymalnej strategii eksploatacji stacji transformatorowych w sieciach rozdzielczych SN
    Choosing optimal strategy for exploitation of transformer station in medium voltage distribution networks
    Autorzy:
    Gancarz, A.
    Bąchorek, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/267972.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    elektroenergetyczne sieci rozdzielcze
    optymalizacja
    algorytmy ewolucyjne
    power distribution networks
    optimization
    evolutionary algorithm
    Opis:
    W referacie zaproponowano rozwiązanie problemu optymalnej gospodarki majątkiem sieciowym na przykładzie wymiany transformatorów dla wybranego fragmentu sieci rozdzielczej jednej ze Spółek Dystrybucyjnych. Przedstawia się algorytm obliczeniowy, jego implementację komputerową oraz przykład obliczeniowy.
    The article concerns the problem of optimal management the property of Electrical Power Distribution Companies. The analysed task concerns the problem of exchange of MV/LV transformers for selected power distribution networks. Computational algorithm, computer implementation as well as computational example was introduced.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2008, 25; 41-44
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Novel optimization method for mobile magnetostatic shield and test applications
    Autorzy:
    Ralf, Patrick Alexander
    Kreischer, Christian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2135737.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    differential evolution
    evolutionary algorithm
    magnetostatic passive shielding
    mobile application
    optimization
    spherical shells
    Opis:
    This article provides an optimized solution to the problem of passive shielding against static magnetic fields with any number of spherical shells. It is known, that the shielding factor of a layered structure increases in contrast to a single shell with the same overall thickness. For the reduction of weight and cost by given material parameters and available space the best system for the layer positions has to be found. Because classic magnetically shielded rooms are very heavy, this system will be used to develop a transportable Zero-Gauss-Chamber. To handle this problem, a new way was developed, in which for the first time the solution with regard to shielding and weight was optimized. Therefore, a solution for the most general case of spherical shells was chosen with an adapted boundary condition. This solution was expanded to an arbitrary number of layers and permeabilities. With this analytic solution a differential evolution algorithm is able to find the best partition of the shells. These optimized solutions are verified by numerical solutions made by the Finite Element Method (FEM). After that the solutions of different raw data are determined and investigated.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 3; 627--639
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multi-objective optimization of high speed vehicle-passenger catamaran by genetic algorithm. Part I. Theoretical background on evolutionary multi objective optimization
    Autorzy:
    Sekulski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/259303.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    ship structure
    multi-objective optimization
    evolutionary algorithm
    genetic algorithm
    Pareto domination
    set of non-dominated solutions
    Opis:
    Real ship structural design problems are usually characterized by presence of many conflicting objectives. Simultaneously, a complete definition of the optimal structural design requires a formulation of size-topology-shape-material optimization task unifying the optimization problems from these four areas and giving an effective solution of this problem. So far, a significant progress towards the solution of this problem has not been obtained. An objective of the present paper was to develop an evolutionary algorithm for multi-objective optimization of the structural elements of the large spatial sections of ships. Selected elements of the multi-criteria optimization theory have been presented in details. Methods for solution of the multi-criteria optimization problems have been discussed with the focus on the evolutionary optimization algorithms. In the paper an evolutionary algorithm where selection takes place based on the aggregated objective function combined with domination attributes as well as distance to the asymptotic solution is proposed and applied to solve the problem of optimizing structural elements with respect to their weight and surface area on a high speed vehicle-passenger catamaran structure with several design variables, such as plate thickness, scantlings of longitudinal stiffeners and transverse frames, and spacing between longitudinals and transversal members. Details of the computational models were at the level typical for conceptual design. Scantlings were analyzed using the selected rules of a classification society. The results of numerical experiments with the use of the developed algorithm are presented. They show that the proposed genetic algorithm can be an efficient multi-objective optimization tool for ship structures optimization. The paper will be published in three parts: Part I: Theoretical background on evolutionary multi-objective optimization, Part II: Computational investigations, and Part III: Analysis of the results.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2011, 2; 3-18
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie komputerów do wieloetapowej optymalizacji pracystacji transformatorowych średniego napięcia
    Application of computers in multistage optimization of middle voltage transformer station utilization
    Autorzy:
    Gancarz, A.
    Bąchorek, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/268344.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    elektroenergetyczne sieci rozdzielcze
    optymalizacja wieloetapowa
    algorytmy ewolucyjne
    power distribution networks
    multistage optimization
    evolutionary algorithm
    Opis:
    Projektowanie struktur elektroenergetycznych sieci rozdzielczych wiąże się z przyjęciem ustalonego okresu optymalizacji oraz prognozy zmian obciążeń w tym okresie. Właściwe jest w takim przypadku rozłożenie wszelkich przewidywanych działań na różne momenty optymalizowanego okresu. W artykule przedstawia się metodę optymalizacji wieloetapowej zadania doboru transformatorów w sieci rozdzielczej średniego napięcia. Przestawiono algorytm obliczeniowy, jego implementację komputerową oraz przykład obliczeniowy dla fragmentu sieci rozdzielczej.
    The analysed task concerns the problem of exchange of MV/LV transformers for selected power distribution networks. The article concerns the problem of multistage optimization. Computational algorithm, computer implementation as well as computational example was introduced.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2009, 26; 41-44
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Localization in Wireless Sensor Networks Using Heuristic Optimization Techniques
    Autorzy:
    Niewiadomska-Szynkiewicz, E.
    Marks, M.
    Kamola, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/308429.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    evolutionary strategy
    genetic algorithm
    localization
    location systems
    nonconvex optimization
    simulated annealing
    wireless sensor network
    Opis:
    Many applications of wireless sensor networks (WSN) require information about the geographic location of each sensor node. Devices that form WSN are expected to be remotely deployed in large numbers in a sensing field, and to self-organize to perform sensing and acting task. The goal of localization is to assign geographic coordinates to each device with unknown position in the deployment area. Recently, the popular strategy is to apply optimization algorithms to solve the localization problem. In this paper, we address issues associated with the application of heuristic techniques to accurate localization of nodes in a WSN system. We survey and discuss the location systems based on simulated annealing, genetic algorithms and evolutionary strategies. Finally, we describe and evaluate our methods that combine trilateration and heuristic optimization.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2011, 4; 55-64
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selection of control parameters in a control system with a DC electric series motor using evolutionary algorithm
    Autorzy:
    Hudy, W.
    Jaracz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/141057.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    algorytm ewolucyjny
    optymalizacja parametryczna
    silnik elektryczny
    evolutionary algorithm
    parametric optimization
    DC electric series motor
    Opis:
    This paper presents a method of selection of regulator parameters in a control system using evolutionary algorithm. The control system has one PI controller and one hysteresis controller. The value of the proportional band and the value of the Integral time were defined by evolutionary algorithms. The object of control was a Brown Boveri GS10A motor. The task functions were the step change of rotational speed and step change of the motor's torque. The control system with the parameters selected by means of the evolutionary method was verified by using MATLAB/Simulink environment.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2011, 60, 3; 231-237
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metamodel-Based Optimization of the Labyrinth Seal
    Autorzy:
    Rulik, S.
    Wróblewski, W.
    Frączek, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/140287.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    labyrinth seal
    metamodel optimization
    neural network
    genetic algorithm
    evolutionary algorithm
    CFD optimization
    uszczelnienie labiryntowe
    optymalizacja oparta na metamodelu
    sieć neuronowa
    algorytm genetyczny
    algorytm ewolucyjny
    optymalizacja CFD
    Opis:
    The presented paper concerns CFD optimization of the straight-through labyrinth seal with a smooth land. The aim of the process was to reduce the leakage flow through a labyrinth seal with two fins. Due to the complexity of the problem and for the sake of the computation time, a decision was made to modify the standard evolutionary optimization algorithm by adding an approach based on a metamodel. Five basic geometrical parameters of the labyrinth seal were taken into account: the angles of the seal’s two fins, and the fin width, height and pitch. Other parameters were constrained, including the clearance over the fins. The CFD calculations were carried out using the ANSYS-CFX commercial code. The in-house optimization algorithm was prepared in the Matlab environment. The presented metamodel was built using a Multi-Layer Perceptron Neural Network which was trained using the Levenberg-Marquardt algorithm. The Neural Network training and validation were carried out based on the data from the CFD analysis performed for different geometrical configurations of the labyrinth seal. The initial response surface was built based on the design of the experiment (DOE). The novelty of the proposed methodology is the steady improvement in the response surface goodness of fit. The accuracy of the response surface is increased by CFD calculations of the labyrinth seal additional geometrical configurations. These configurations are created based on the evolutionary algorithm operators such as selection, crossover and mutation. The created metamodel makes it possible to run a fast optimization process using a previously prepared response surface. The metamodel solution is validated against CFD calculations. It then complements the next generation of the evolutionary algorithm.
    Źródło:
    Archive of Mechanical Engineering; 2017, LXIV, 1; 75-91
    0004-0738
    Pojawia się w:
    Archive of Mechanical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Knowledge-based modeling and multi-objective optimization of production in underground coal mines
    Modelowanie oparte na wiedzy i wielokryterialna optymalizacja produkcji w podziemnych kopalniach węgla kamiennego
    Autorzy:
    Brzychczy, E.
    Lipiński, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/348537.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    mine planning
    modeling
    optimization
    knowledge base
    evolutionary algorithm
    planowanie produkcji górniczej
    modelowanie
    baza wiedzy
    algorytm ewolucyjny
    optymalizacja
    Opis:
    In this paper a modern approach to the modeling and optimization of production in underground hard coal mines is presented. It begins with definitions and concepts linked to the planning processes associated with mining in hard coal mines. The main assumptions of the knowledge-based modeling of longwall characteristics are presented, as well as formulas for the optimization function. The use of mine planning knowledge discovered by Data Mining techniques is suggested as well as statistical analysis and application of the evolutionary algorithm, which is used as an optimization technique, to search for the best solutions in the engagement of longwall equipment in planned longwall faces. According to assumed criteria: the expected value of the net output of coal from the mining company [t/months] and the standard deviation of the net output of coal from the mining company [t/months]). Because of the multi-objective nature of the problem, a special evolutionary algorithm, MOEA-MPO, was designed. In this paper, we attempt to solve the problem of optimizing mining production for d longwall faces and n equipment installations with adequate constraints. MOEA-MPO deals with a population of N individuals representing candidate solutions linked to the optimization problem. Each individual encodes an integer vector x of length d, where each coordinate x/i of the vector x corresponds to the number of the equipment installation assigned to the i-th longwall face (therefore, x/i \E {1, 2,..., n}). In the proposed algorithm, three types of mutation operators as well as a crossover operator were implemented. The main elements and results obtained are described in the paper.
    W artykule zaprezentowano nowoczesne podejście do modelowania i optymalizacji produkcji górniczej w wielozakładowym przedsiębiorstwie górniczym. W pierwszej części artykułu opisano charakterystykę procesu planowania prowadzonego w kopalniach węgla kamiennego. Następnie przedstawiono założenia dotyczące modelowania robót górniczych opartego na wiedzy. Zaproponowano wykorzystanie wiedzy w zakresie doboru sprzętu do warunków wyrobisk ścianowych oraz zestawiania maszyn i urządzeń ze sobą w zestawy ścianowe, pozyskanej w procesie Data Mining, do określenia możliwości wyposażenia planowanych wyrobisk ścianowych i ich wyników produkcyjnych. Etap optymalizacji realizowany jest przez specjalny algorytm ewolucyjny, umożliwiający wielokryterialną analizę i ocenę potencjalnych rozwiązań pod względem wybranych kryteriów, tj. minimalizację odchylenia wartości oczekiwanej wydobycia od wartości planowanych i minimalizację odchylenia standardowego wydobycia w analizowanym okresie w przypadku planowanych wyrobisk ścianowych. Sformułowany problem badawczy dotyczy optymalizacji produkcji górniczej dla d wyrobisk ścianowych i n zestawów ścianowych z uwzględnieniem istniejących ograniczeń. W opracowanym algorytmie MOEA-MPO analizie poddawana jest populacja N osobników reprezentujących potencjalne rozwiązania. Każdy osobnik reprezentowany jest przez wektor liczb całkowitych x o długości d, w którym każdy element wektora x/i odpowiada zestawom ścianowym przypisanym do danego wyrobiska ścianowego (x/i E{1, 2, ..., n}). W proponowanym algorytmie zastosowano trzy typy operatorów mutacji i operator krzyżowania. W artykule zaprezentowano główne elementy opracowanego algorytmu oraz przykładowe wyniki obliczeń.
    Źródło:
    AGH Journal of Mining and Geoengineering; 2013, 37, 1; 13-26
    1732-6702
    Pojawia się w:
    AGH Journal of Mining and Geoengineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie metod optymalizacji bazujących na prymitywach i wstępnym modelu geometrycznym
    Comparision of optimisation methods basing on primitives and initiall geometric models
    Autorzy:
    Wilk, P.
    Kosmol, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277922.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Inżynierii Materiałów Polimerowych i Barwników
    Tematy:
    korpus obrabiarki
    optymalizacja
    metoda optymalizacji
    metoda elementów skończonych
    algorytm ewolucyjny
    optymalizacja parametryczna
    optymalizacja topologiczna
    machine tool body
    optimization
    optimization method
    finite element method
    evolutionary algorithm
    parametric optimization
    topology optimization
    Opis:
    W artykule przedstawiono porównanie dwóch metod optymalizacji korpusów maszyn. Obie metody wykorzystują zarówno metodę elementów skończonych jak i algorytm ewolucyjny. Pierwsza z nich zakłada, że znany jest model wstępny obiektu i wówczas należy użyć tylko optymalizacji parametrycznej. Natomiast w drugim przypadku, kiedy nie ma żadnych informacji o modelu obiektu należy zastosować zarówno optymalizacje topologiczną jak i parametryczną. Ta druga metoda wykorzystuje prymitywy, jako modele wstępne obiektu. W artykule zamieszczono wyniki porównania obu metod dla wybranego korpusu obrabiarki. Porównaniu podlegały optymalne rozwiązania w postaci: wskaźników sztywności, ich rozrzutu, masy korpusów i częstotliwość drgań własnych. Wyniki tych porównań są dosyć oczywiste: metoda optymalizacji, bazująca na prymitywach daje korzystniejsze efekty niż metoda bazująca na projekcie wstępnym. Dotyczy to w szczególności masy zoptymalizowanego korpusu, która może być nawet o 10 mniejsza.
    The paper presents comparison of two optimisation methods of machine frames. Both methods use Finite Element Methods and Evolutionary Algorithm simultanously. The first of the method assumes that the initail model of the body is known and in such situation the parametric optimisation should be applied only. In the second case when one has no information about the object’s model, the Topology optimisation and Parametric optimisation should be applied. The second method uses Prymitives as preliminary model of object. The paper presents results of comparision of both metof applied to an example frame. Such parameters were compared: coefficients of stiffness, dispersion of stiffness, masses od frames, free frequency of vibration. Results of comparision are very obviousness: method of optimisation based on primitives gives better results than method based on initialy project. First of all it concerns on the mass of opimised frame, which may be even 10% smaller.
    Źródło:
    Przetwórstwo Tworzyw; 2015, T. 21, Nr 1 (163), 1 (163); 54-60
    1429-0472
    Pojawia się w:
    Przetwórstwo Tworzyw
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multi-Criteria Phase Sequence Optimization in Selected the Highest-Voltage Power Lines Using the Evolutionary Algorithm
    Wielokryterialna optymalizacja kolejności faz w wybranych układach linii elektroenergetycznych najwyższego napięcia z wykorzystaniem algorytmu ewolucyjnego
    Autorzy:
    Wasilewski, Jacek
    Kubek, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/952881.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    ENERGA
    Tematy:
    evolutionary algorithm
    voltage asymmetry
    phase sequence optimization
    transmission system
    multi-criteria optimization
    algorytm ewolucyjny
    asymetria napięć
    optymalizacja kolejności faz
    układ przesyłowy
    optymalizacja wielokryterialna
    Opis:
    The article presents a model and results of multi-criteria phase sequence optimization for selected LV line strings in the Polish National Power System, in the context of minimizing the voltage and current asymmetry coefficients. The objective function, decision variables, task parameters, and state variables are characterized in detail. Criteria such as the capital expenditure necessary for line symmetrisation interlacing and voltage asymmetry coefficients were considered. The evolutionary algorithm was used to solve the optimization model presented above. To prioritize the criteria under consideration, the multi-criteria quasi-lexicographic approach was applied. The results are analysed in detail, as well as the input data uncertainty impact on the results.
    W artykule przedstawiono model i wyniki wielokryterialnej optymalizacji kolejności faz dla wybranych układów ciągów liniowych NN w KSP, w kontekście minimalizacji wartości współczynników asymetrii napięć i prądów. Scharakteryzowano szczegółowo funkcję celu, zmienne decyzyjne, parametry zadania oraz zmienne stanu. Rozważono kryteria, takie jak: nakład inwestycyjny konieczny do wykonania przeplotu symetryzacji linii (przeplotu) i współczynniki asymetrii napięć. Do rozwiązania przedstawionego wyżej modelu optymalizacyjnego wykorzystano algorytm ewolucyjny. W celu priorytetyzacji rozważanych kryteriów zastosowano wielokryterialne podejście quasi-leksykograficzne. Przedstawiono szczegółową analizę otrzymanych wyników wraz z analizą wpływu niepewności danych wejściowych na otrzymane wyniki.
    Źródło:
    Acta Energetica; 2019, 2; 73-79
    2300-3022
    Pojawia się w:
    Acta Energetica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of traveling salesman problem using affinity propagation clustering and genetic algorithm
    Autorzy:
    El-Samak, A. F.
    Ashour, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91810.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    combinatorial optimization problem
    travel salesman problem
    genetic algorithm
    evolutionary computation algorithm
    affinity propagation clustering technique
    AP
    problem optymalizacji kombinatorycznej
    algorytm genetyczny
    obliczenia ewolucyjne
    Opis:
    Combinatorial optimization problems, such as travel salesman problem, are usually NPhard and the solution space of this problem is very large. Therefore the set of feasible solutions cannot be evaluated one by one. The simple genetic algorithm is one of the most used evolutionary computation algorithms, that give a good solution for TSP, however, it takes much computational time. In this paper, Affinity Propagation Clustering Technique (AP) is used to optimize the performance of the Genetic Algorithm (GA) for solving TSP. The core idea, which is clustering cities into smaller clusters and solving each cluster using GA separately, thus the access to the optimal solution will be in less computational time. Numerical experiments show that the proposed algorithm can give a good results for TSP problem more than the simple GA.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 4; 239-245
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Quantum-inspired evolutionary optimization of SLMoS2 two-phase structures
    Autorzy:
    Kuś, Wacław
    Mrozek, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520072.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    quantum-inspired evolutionary algorithm
    optimization
    nanostructure
    two-phase SLMoS2
    molecular dynamics
    molecular statics
    atomic potential
    ReaxFF
    material properties
    Opis:
    The paper focuses on applying a Quantum Inspired Evolutionary Algorithm to achieve the optimization of 2D material containing two phases, 2H and 1T, of Molybdenum Disulphide (MoS2). The goal of the optimization is to obtain a nanostructure with tailored mechanical properties. The design variables describe the shape of inclusion made from phase 1T in the 2H unit cell. The modification of the size of the inclusions leads to changes in the mechanical properties. The problem is solved with the use of computed mechanical properties on the basis of the Molecular Statics approach with ReaxFF potentials.
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2022, 22, 2; 67-78
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Analytical Study for the Role of Fuzzy Logic in Improving Metaheuristic Optimization Algorithms
    Autorzy:
    Vij, Sonakshi
    Jain, Amita
    Tayal, Devendra
    Castillo, Oscar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385121.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    fuzzy logic
    metaheuristics
    evolutionary computing
    genetic algorithm
    particle swarm optimization (PSO)
    ant colony optimization
    fuzzy evolutionary algorithm
    fuzzy cuckoo
    fuzzy simulated annealing
    fuzzy swarm intelligence
    fuzzy differential evolution
    tabu
    fuzzy mutation
    fuzzy natural selection
    fuzzy fitness function
    big bang big crunch
    fuzzy bacterial
    neuro fuzzy logic
    logika rozmyta
    metaheurystyka
    obliczenia ewolucyjne
    algorytm genetyczny
    optymalizacja roju cząstek
    optymalizacja kolonii mrówek
    Opis:
    The research applications of fuzzy logic have always been multidisciplinary in nature due to its ability in handling vagueness and imprecision. This paper presents an analytical study in the role of fuzzy logic in the area of metaheuristics using Web of Science (WoS) as the data source. In this case, 178 research papers are extracted from it in the time span of 1989-2016. This paper analyzes various aspects of a research publication in a scientometric manner. The top cited research papers, country wise contribution, topmost organizations, top research areas, top source titles, control terms and WoS categories are analyzed. Also, the top 3 fuzzy evolutionary algorithms are extracted and their top research papers are mentioned along with their topmost research domain. Since neuro fuzzy logic poses feasible options for solving numerous research problems, hence a section is also included by the authors to present an analytical study regarding research in it. Overall, this study helps in evaluating the recent research patterns in the field of fuzzy metaheuristics along with envisioning the future trends for the same. While on one hand this helps in providing a new path to the researchers who are beginners in this field as they can start exploring it through the analysis mentioned here, on the other hand it provides an insight to professional researchers too who can dig a little deeper in this field using knowledge from this study.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 11-27
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-31 z 31

      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