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 Cuckoo" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Wybrane zagadnienia wielokryterialnego planowania sieci WLAN
    Selected issues of multi-objective WLAN planning
    Autorzy:
    Pieprzycki, A.
    Ludwin, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93106.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnowie
    Tematy:
    wielokryterialny algorytm optymalizacji
    planowanie
    WLAN
    optymalizacja nieliniowa
    cuckoo search
    multi objective swarm optimization
    multiobjective cuckoo search
    WLAN planning
    non–linear optimization
    Opis:
    Celem artykułu jest zastosowanie wielokryterialnego podejścia do planowania MOO (Multi Objective Optimisation) sieci łączności bezprzewodowej WLAN (Wireless Local Area Network) z wykorzystaniem wybranych rojowych metod optymalizacji. W tym celu, w procesie poszukiwania ekstremów dwóch funkcji kryterialnych, które są wskaźnikiem optymalizacyjnych, zastosowano dwa algorytmy rojowe: kukułki MOCS (Multi Objective Cuckoo Search) oraz optymalizacji rojem cząstek MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimisation). Wyniki porównano z jednokryterialnym SOO (Single Objective Optimisation) zasięgowym planowaniem sieci bazującym na regularnym rozmieszczeniu punktów testujących TP (test point) z wykorzystaniem rojowego algorytmu kukułki CS (Cuckoo Search).
    The aim of the article is to apply a multicriteria approach to MOO (Multi Objective Optimization) planning for WLAN (Wireless Local Area Network) using selected swarm optimization methods. For this purpose, in the process of searching for the extremum of two criterion functions, which are an optimization index, two swarm algorithms were used: MOCS (Multi Objective Cuckoo Search) and MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimization). The results were compared with the single-criterion SOO (Single Objective Optimization) range-based network planning based on the regular distribution of TP (test point) using the CS Cuckoo Search algorithm.
    Źródło:
    Science, Technology and Innovation; 2018, 3, 2; 69-78
    2544-9125
    Pojawia się w:
    Science, Technology and Innovation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Loadability maximisation in bilateral network for real-time forecasting system using cuckoo search algorithm
    Autorzy:
    Venkatasivanagaraju, S.
    Rao, M. Venkateswara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38699704.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    optimal power flow
    NR method
    short-term load forecasting
    long-term load forecasting
    cuckoo search algorithm
    optimisation
    loss minimisation
    optymalny przepływ mocy
    metoda NR
    krótkoterminowe prognozowanie obciążeń
    długoterminowe prognozowanie obciążeń
    algorytm kukułki
    optymalizacja
    minimalizacja strat
    Opis:
    This manuscript proposes an optimal power flow (OPF) solution in a coordinated bilateralpower network. The primary goal of this project is to maximise the benefits of the powermarket using Newton–Raphson (NR) and cuckoo search algorithm CSA methodologies.The global solution is found using a CSA-based optimisation approach. The study isconducted on real-time bus system. To avoid this, creative techniques have lately beenused to handle the OPF problem, such as loadability maximisation for real-time predictionsystems employing the CSA. In this work, cuckoo search (CS) is used to optimise theobtained parameters that help to minimise parameters in the predecessor and consequentunits of each sub-model. The proposed approach is used to estimate the power load in thelocal area. The constructed models show excellent predicting performance based on derivedperformance. The results confirm the method’s validity. The outcomes are compared withthose obtained by using the NR method. CSA outperformed the other methods in thisinvestigation and gave more accurate predictions. The OPF problem is solved via CSAin this study. Implementing a real-time data case bus system is recommended to test theperformance of the established method in the MATLAB programme.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 1; 73-88
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and 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
    Tytuł:
    A novel hybrid cuckoo search algorithm for optimization of a line-start PM synchronous motor
    Autorzy:
    Knypiński, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2204509.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    hybrid cuckoo search algorithm
    heuristic algorithms
    multi-objective optimization
    permanent magnet synchronous motor
    PMSM
    algorytm kukułki hybrydowy
    algorytm Cuckoo
    algorytm heurystyczny
    optymalizacja wielocelowa
    silnik synchroniczny z magnesem trwałym
    Opis:
    The paper presents a novel hybrid cuckoo search (CS) algorithm for the optimization of the line-start permanent magnet synchronous motor (LSPMSM). The hybrid optimization algorithm developed is a merger of the heuristic algorithm with the deterministic Hooke–Jeeves method. The hybrid optimization procedure developed was tested on analytical benchmark functions and the results were compared with the classical cuckoo search algorithm, genetic algorithm, particle swarm algorithm and bat algorithm. The optimization script containing a hybrid algorithm was developed in Delphi Tiburón. The results presented show that the modified method is characterized by better accuracy. The optimization procedure developed is related to a mathematical model of the LSPMSM. The multi-objective compromise function was applied as an optimality criterion. Selected results were presented and discussed.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 1; art. no. e144586
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    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