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 "algorytmy rojowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Self-organization of network structure based on swarm algorithms
    Samoorganizacja struktury sieciowej bazująca na algorytmie roju
    Autorzy:
    Stankiewicz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/256218.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    automation
    artificial intelligence
    method
    swarm algorithms
    automatyka
    metoda
    sztuczna inteligencja
    algorytmy rojowe
    Opis:
    A concept of the method enabling the self-organization of complex monitoring structures and data transmission into single virtual traffic routes, which are reliable communication media, is presented. Systems based on similar techniques have a high tolerance to interferences and enable dynamic and spontaneous changes in hardware and software to adapt quickly to changing conditions. In industry, there are complex communication systems for the transmission of visual, voice and digital data from the monitoring or control systems. The described method of the self-organization of a multi-agent system is primarily prepared for the implementation of an innovative system for monitoring of rollers of belt conveyors.
    Zaprezentowano koncepcję metody umożliwiającej samoorganizowanie się złożonych struktur monitoringu i transmisji danych w jednolite ciągi komunikacyjne tworzące wirtualne, niezawodne medium transmisyjne. Systemy bazujące na podobnych technikach odznaczają się dużą odpornością na awarie oraz dynamiczną, samoistną zmianą struktury sprzętowej lub programowej, adaptującej się do zmiennych warunków pracy. Ze złożonymi strukturami komunikacyjnymi w górnictwie można spotkać się zarówno w przypadku transmisji głosowej, jak i transmisji danych pochodzących z układów monitoringu lub sterowania maszyn. Opisywana metoda samoorganizacji struktury wieloagentowej przygotowywana jest przede wszystkim z myślą o implementacji innowacyjnego systemu monitoringu krążników przenośników taśmowych.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2014, 2; 5-14
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie wybranych algorytmów wilczego stada stosowanych w rozwiązaniach problemów optymalizacji
    Comparison of selected wolf pack algorithms used in solving optimization problems
    Autorzy:
    Sangho, Belco
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/41206104.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
    Tematy:
    optymalizacja
    algorytmy rojowe
    algorytmy wilcze
    wilki
    funkcje porównujące
    optimization
    swarm algorithms
    wolf herd algorithm
    wolfs
    benchmarks
    Opis:
    Algorytmy optymalizacyjne zyskały uznanie jako szybki i konsekwentny sposób rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. W ostatnim czasie wilki są coraz częściej wykorzystywane jako inspiracja do tworzenia algorytmów, jak i w projektach używających tych algorytmów. W niniejszej pracy opisano sześć wybranych algorytmów. Następnie zaimplementowano je w języku R i porównano z pomocą sześciu funkcji porównujących, tzw. benchmarków. Wyniki trzydziestu testów na każdej z funkcji zaprezentowano za pomocą średniego wyniku, odchylenia standardowego wyniku, średniego czasu oraz odchylenia standardowego czasu. Dodatkowo zaprezentowano wykres zbieżności na dwóch z funkcji porównujących. Uzyskane wyniki algorytmów często różniły się od tych zaprezentowanych w publikacjach, jednak skuteczność części z nich była lepsza bądź porównywalna z PSO[1], DE[2] i GA[3]. Najlepszym wilczym algorytmem okazał się Grey Wolf Optimizer[4].
    Optimization algorithms have gained recognition as a fast and consistent way to solve optimization problems. Recently, wolves have been increasingly used as inspiration for algorithms as well as in projects using these algorithms. In this paper, six selected algorithms are described. They were then implemented in R and compared using six comparison functions, called benchmarks. The results of thirty tests on each function were presented by mean score, standard deviation of the score, mean time and standard deviation of the time. Additionally, a convergence plot on two of the benchmark functions was presented. The algorithm results obtained often differed from those presented in the publications, but the performance of some of the algorithms was better or comparable to PSO[1], DE[2], and GA[3]. The best wolf algorithm was found to be Grey Wolf Optimizer[4].
    Źródło:
    Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2021, 1; 17-32
    1689-6300
    Pojawia się w:
    Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie półautomatycznego algorytmu doboru optymalnej liczby i położenia odwiertów wydobywczych
    Semi-Automatic Algorithm for Optimal Production Well Placement
    Autorzy:
    Łętkowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1835267.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    optymalizacja
    algorytm nietoperza
    położenie odwiertów
    NPV
    eksploatacja
    algorytmy rojowe
    optimization
    bat algorithm
    location of wells
    exploitation
    swarm algorithms
    Opis:
    Artykuł poświęcono zastosowaniu tzw. algorytmu nietoperza do rozwiązania problemu określenia optymalnej liczby i położenia odwiertów wydobywczych. W procesie optymalizacji jako funkcję celu wykorzystano bieżącą wartość netto (ang. net present value – NPV). Testy zbudowanego algorytmu przeprowadzono na przykładzie modelu symulacyjnego złoża PUNQ-S3, dostępne- go na zasadach open source. Zastosowany algorytm został wyposażony w dodatkowe mechanizmy zwiększające jego efektywność: mechanizm próbkowania sześcianu łacińskiego (ang. Latin hypercube sampling – LHS) oraz mechanizm eliminowania położeń odwiertów poza modelem. Przeprowadzone testy wskazują na bardzo dobrą zbieżność zbudowanego algorytmu w procesie optymalizacji.
    The article is devoted to the application of the so-called bat algorithm to solve the problem of determining the optimum number and location of production wells. This algorithm was proposed by Yang in 2010, and since then has been successfully used in solving both theoretical and practical optimization problems. The method belongs to a group of swarm optimization methods and in searching for the best solution, the algorithm uses a mechanism of echolocation, similar to the one used by a herd of bats. The current net present value (NPV) was used as a target function in the optimization process. The algorithm was tested on the example of the simulation model of the PUNQ-S3 reservoir available on an OpenSource basis. The applied algorithm was equipped with additional mechanisms increasing its effectiveness: Latin Hypercube Sampling (LHS) algorithm and the mechanism eliminating the locations of wells outside the operational area of the model. The first of the applied improvements ensures a better starting point for the proper optimization process, which significantly improves the convergence of the whole algorithm. The latter mechanism solves a problem specific to the issue in question.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2018, 74, 8; 598-605
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badanie i analiza algorytmów rojowych w optymalizacji parametrów regulatora kursu statku
    Study and analysis of swarm intelligence in optimizing parameters of the ship course controller
    Autorzy:
    Tomera, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/266857.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    algorytmy rojowe
    algorytm genetyczny
    optymalizacja stochastyczna
    regulator PID
    sterowanie statkiem
    swarm intelligence
    genetic algorithm
    random optimization
    PID controller
    ship control
    Opis:
    W pracy przedstawione zostały badania i analiza zastosowania wybranych algorytmów rojowych do optymalizacji parametrów regulatora PID w układzie sterowania statkiem na kursie. Optymalizacja ta polegała na minimalizacji czasowego wskaźnika jakości wyznaczanego na podstawie odpowiedzi skokowej. Do optymalizacji parametrów regulatora kursu statku wykorzystane zostały algorytmy rojowe, takie jak: algorytm mrówkowy, zmodyfikowany algorytm mrówkowy, algorytm sztucznej kolonii pszczół oraz algorytm optymalizacji rojem cząstek. Przeprowadzone zostały badania szybkości znajdowania optymalnego rozwiązania i wykonana została analiza porównawcza uzyskanych wyników. Zaprezentowane wyniki badań pozwalają stwierdzić, że algorytm optymalizacji rojem cząstek charakteryzuje się najlepszą jakością optymalizacji parametrów regulatora kursu statku.
    The paper presents the research and analysis of the use of certain swarm intelligence algorithms to optimize the parameters of PID control in a ship on the course. This optimization was to minimize the performance quality index based on step response of the mathematical model of control system. To optimize the parameters of the ship course controller have been used swarm intelligence algorithms, such as: ant colony algorithm (ACO), the modified ant colony algorithm (MACO), the artificial bee colony algorithm (ABC) and the particle swarm optimization algorithm (PSO). Rate tests were conducted to find the optimal solution and a comparative analysis of the results was made. The presented results of research allow us to conclude that the particle swarm optimization (PSO) algorithm has the best quality of optimizing the control parameters of the course controller.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 103-106
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie algorytmów rojowych do optymalizacji parametrów w modelach układów regulacji
    Application of swarm intelligence algorithms to optimization of control system models
    Autorzy:
    Tomera, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269153.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    algorytmy rojowe
    optymalizacja parametrów
    algorytm mrówkowy
    algorytm sztucznej kolonii pszczół
    algorytm optymalizacji rojem cząstek
    swarm intelligence
    swarm based optimization
    ant colony optimization
    Artificial Bee Colony
    particle swarm optimization (PSO)
    Opis:
    W pracy przedstawione zostały algorytmy rojowe, takie jak: algorytm mrówkowy, zmodyfikowany algorytm mrówkowy, algorytm sztucznej kolonii pszczół oraz algorytm optymalizacji rojem cząstek. Dla tych algorytmów przygotowane zostało oprogramowanie w Matlabie, pozwalające na optymalizację parametrów poszukiwanych modeli matematycznych, wyznaczanych na podstawie przeprowadzonych testów identyfikacyjnych lub na optymalizację parametrów regulatorów zastosowanych w modelach matematycznych układów sterowania.
    The paper presents the swarm intelligence algorithms, such as: ant colony algorithm (ACO), the modified ant colony algorithm (MACO), the artificial bee colony algorithm (ABC) and the particle swarm optimization algorithm (PSO). Ant colony optimization (ACO) based upon the observation of the behavior of ant colonies looking for food in the surrounding anthill. Feeding ants it is based on finding the shortest path transitions between a food source and the anthill. In the process of foraging ants on their paths crossing from the nest to a food source and back, they leave a pheromone trail. The work presents also the modified ant colony algorithm (MACO). This algorithm is based on searching the solution space surrounded by the best solution obtained in the previous iteration. If you find a local minimum, the proposed algorithm uses pheromone to find a new solution space, while retaining the position information current local minimum. The artificial bee colony algorithm is one of the well-known swarm intelligence algorithms. In the past decade there has been created several different algorithms based on the observation of the behavior of cooperative bees. Among them, the most frequently analyzed and used is bee algorithm proposed in 2005 by Dervis Karaboga and was be used in the proposed paper. The particle swarm optimization algorithm (PSO) is based on adjusting the change speed of the moving particles to a speed of particles movement in the neighborhood. Particle optimization algorithm is one of the computational techniques derived on the basis of swarm behavior such as flocks of birds and schools of fish, which is the basis for the functioning of the exchange of information to enable them to cooperate. It was noticed that the animals in the herd tend to maintain the optimum distance from their neighbors, by appropriate adjustment of their speed. This method allows the synchronous and collision-free motion, often accompanied by sudden changes of direction and due to the rearrangement of the optimal formation. For these algorithms has been prepared the software in Matlab, allowing to optimization of the mathematical models designated on the basis of the carried out identification tests and control parameters used in the mathematical model of the control system.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 97-102
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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