Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "electromagnetism-like mechanism" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Optimal resource allocation in stochastic activity networks via the electromagnetism approach: a platform implementation in Java
Autorzy:
Tereso, A. P.
Novais, R. A.
Araujo, M. M.
Elmaghraby, S. E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/969679.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
resource allocation
project scheduling
project management
stochastic models
electromagnetism-like mechanism
Opis:
An optimal resource allocation approach to stochastic multimodal projects had been previously developed by applying a Dynamic Programming model which proved to be very demanding computationally. A new approach, the Electromagnetism-like Mechanism, has also been adopted and implemented in Matlab, to solve this problem. This paper presents the implementation of the Electromagnetism approach using an Object Oriented language, Java, and a distributed version to be run in a computer network, in order to take advantage of available computational resources.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2009, 38, 3; 745-782
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance comparison of hybrid electromagnetism-like mechanism algorithms with descent method
Autorzy:
Miyajima, H.
Shigei, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91563.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
electromagnetism-like mechanism
EM
meta-heuristcs
descent method
BP
k-means
FIS
hybrid EM method
metaheurystyka
metoda k-średnich
metoda hybrydowa EM
Opis:
Electromagnetism-like Mechanism (EM) method is known as one of metaheuristics. The basic idea is one that a set of parameters is regarded as charged particles and the strength of particles is corresponding to the value of the objective function for the optimization problem. Starting from any set of initial assignment of parameters, the parameters converge to a value including the optimal or semi-optimal parameter based on EM method. One of its drawbacks is that it takes too much time to the convergence of the parameters like other meta-heuristics. In this paper, we introduce hybrid methods combining EM and the descent method such as BP, k-means and FIS and show the performance comparison among some hybrid methods. As a result, it is shown that the hybrid EM method is superior in learning speed and accuracy to the conventional methods.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 4; 271-282
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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