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 "algorytm świetlika" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Algorytmy stadne w problemach optymalizacji
    Swarm Algorithms in Optimization Problems
    Autorzy:
    Filipowicz, B.
    Kwiecień, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274567.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    optymalizacja nieliniowa
    algorytm PSO
    algorytm pszczeli
    algorytm świetlika
    nonlinear optimization
    particle swarm optimization (PSO)
    bee algorithm
    firefly algorithm
    Opis:
    W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu optymalizacji rojem cząstek, algorytmu pszczelego i algorytmu świetlika do wyznaczenia optymalnego rozwiązania wybranych testowych funkcji ciągłych. Przedstawiono i porównano wyniki badań dla funkcji Rosenbrocka, Rastrigina i de Jonga.
    This paper presents particle swarm optimization, bee algorithm and firefly algorithm, used for optimal solution of selected continuous well-known functions. Results of these algorithms are compared to each other on Rosenbrock, Rastrigin and de Jong functions.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 152-157
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of firefly and cockroach algorithms in selected discrete and combinatorial problems
    Autorzy:
    Kwiecień, J.
    Filipowicz, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200148.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    queueing systems
    flow shop scheduling
    firefly algorithm
    cockroach algorithm
    systemy kolejkowe
    planowanie przepływów
    algorytm świetlika
    algorytm karaluch
    Opis:
    In recent years, newer algorithms inspired by nature have been created and used to solve various problems. Therefore, in the paper we present the application of firefly and cockroach algorithms to optimize two queueing systems and permutation flow shop problems with the objective of minimizing the makespan. The article briefly describes these algorithms to solve selected problems and their results. Because these algorithms were originally developed for continuous optimization problems, we introduce a new formula to transform the position of ith individual to solve the discrete problems.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2014, 62, 4; 797-804
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of complex systems reliability by firefly algorithm
    Optymalizacja niezawodności złożonych systemów za pomocą algorytmu świetlika
    Autorzy:
    Kwiecień, J.
    Filipowicz, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365697.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    problemy optymalizacji niezawodności systemów
    metody optymalizacji niezawodności
    system RRAP
    algorytm świetlika
    system reliability optimization problems
    reliability optimization methods
    RRAP system
    firefly algorithm
    Opis:
    Algorytmy bazujące na inteligencji stadnej są coraz częściej stosowane w problemach niezawodności systemów. Artykuł prezentuje zastosowanie algorytmu świetlika do optymalizacji niezawodności dwóch systemów: mostkowego i 10-elementowego, z wykorzystaniem metod zbioru minimalnych ścieżek, minimalnych cięć oraz metody dekompozycji. Uzyskane rezultaty zostały przedstawione i porównane z dostępnymi danymi literaturowymi.
    Algorithms based on swarm intelligence are more and more frequently applied to problems of systems reliability. The article presents the application of a firefly algorithm to the reliability optimization of two systems: bridge and 10-unit, with minimal paths set, minimal cuts set and decomposition methods. The obtained results are presented and compared with the available literature data.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 2; 296-301
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Joint optimization of redundancy and maintenance staff allocation for multi-state series-parallel systems
    Optymalizacja łączona alokacji nadmiarowości oraz alokacji pracowników służb utrzymania ruchu w wielostanowych systemach szeregowo-równoległych
    Autorzy:
    Liu, Y.
    Huang, H. Z.
    Wang, Z.
    Li, Y. F.
    Zhang, X. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301921.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    wielostanowe systemy szeregowo równoległe
    zagadnienie alokacji nadmiarowości (RAP)
    alokacja pracowników służb utrzymania ruchu
    teoria kolejek
    uniwersalna funkcja generacyjna (UFG)
    algorytm świetlika (FA)
    multi-state series-parallel systems
    redundancy allocation problem (RAP)
    maintenance staff allocation
    queue theory
    universal generation function (UGF)
    firefly algorithm (FA)
    Opis:
    Multi-state system (MSS), as a kind of complex system consisting of elements with different performance levels, widely exists in engineering practices. In this paper, redundancy and maintenance staff allocation problems for repairable MSS with series-parallel configuration are considered simultaneously. The traditional redundancy allocation problem (RAP) for MSS always assumes that maintenance resources are unlimited. However in many practical situations, maintenance resources are limited due to the budget and/or time. To maximize the system availability under a certain demand, there are two feasible ways: (1) designing an optimal system configuration with available elements, and (2) allocating more maintenance staffs to reduce waiting time for repair. With the assistance of Markov queue model, the availabilities of identical version elements with the pre-assigned number of maintenance staffs can be evaluated. The universal generation function (UGF) is employed to assess the availability of entire MSS under a certain demand. Two optimization formulas considering the limited maintenance resources are proposed. One regards the limitation of maintenance resources as a constraint, and the other considers minimizing the total system cost including both the system elements and maintenance staff fees. The system redundancy and staffs allocation strategies are jointly optimized under required availability. A numerical case is presented to illustrate the efficiency of the proposed models. The Firefly Algorithm (FA), which is a recently developed metaheuristic optimization algorithm, is employed to seek the global optimal strategy.
    Systemy wielostanowe (multi-state systems, MSS), stanowiące typ złożonych systemów zbudowanych z elementów o różnym poziomie wydajności, znajdują szerokie zastosowanie w praktyce inżynierskiej. W prezentowanej pracy podjęto rozważania łączące zagadnienia alokacji nadmiarowości oraz alokacji pracowników służb utrzymania ruchu w naprawialnych systemach MSS o konfiguracji szeregowo-równoległej. Tradycyjnie ujmowane zagadnienie alokacji nadmiarowości (redundancy allocation problem, RAP) w systemach MSS zawsze zakłada, że środki obsługi są nieograniczone. Jednakże w wielu sytuacjach praktycznych, środki obsługi mogą być ograniczone budżetem i/lub czasem. Istnieją dwa możliwe sposoby maksymalizacji gotowości systemu przy określonym zapotrzebowaniu użytkowników: (1) zaprojektowanie optymalnej konfiguracji systemu z wykorzystaniem dostępnych elementów oraz (2) alokowanie większej liczby pracowników obsługi w celu zmniejszenia czasu oczekiwania na naprawę. Dostępność jednakowych wersji elementów przy wcześniej określonej liczbie pracowników obsługi oceniano za pomocą modelu kolejek Markowa. Uniwersalną funkcję generacyjną (UGF) wykorzystano do oceny gotowości całego systemu MSS przy określonym zapotrzebowaniu. Zaproponowano dwa równania optymalizacyjne uwzględniające ograniczone środki obsługi. W jednym z nich ograniczoność środków obsługi potraktowano jako ograniczenie (constraint), natomiast drugie równanie dotyczyło minimalizacji całkowitych kosztów systemu włącznie z kosztami elementów systemu oraz płacą pracowników służb utrzymania ruchu. Strategie alokacji nadmiarowości systemu oraz alokacji pracowników poddano jednoczesnej optymalizacji z uwzględnieniem wymaganej gotowości. Wydajność proponowanych modeli zilustrowano przykładem numerycznym. Poszukiwania optymalnej strategii globalnej prowadzono przy pomocy niedawno opracowanego metaheurystycznego algorytmu optymalizacyjnego znanego jako algorytm świetlika (Firefly Algorithm, FA).
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 4; 312-318
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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