Informacja

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

Wyszukujesz frazę "evolutionary programming" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Scaling evolutionary programming with the use of apache spark
Autorzy:
Funika, W.
Koperek, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952932.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
distributed systems
evolutionary programming
symbolic regression
scaling
Apache Spark
Opis:
Organizations across the globe gather more and more data, encouraged by easy-to-use and cheap cloud storage services. Large datasets require new approaches to analysis and processing, which include methods based on machine learning. In particular, symbolic regression can provide many useful insights. Unfortunately, due to high resource requirements, use of this method for large-scale dataset analysis might be unfeasible. In this paper, we analyze a bottleneck in the open-source implementation of this method we call hubert. We identify that the evaluation of individuals is the most costly operation. As a solution to this problem, we propose a new evaluation service based on the Apache Spark framework, which attempts to speed up computations by executing them in a distributed manner on a cluster of machines. We analyze the performance of the service by comparing the evaluation execution time of a number of samples with the use of both implementations. Finally, we draw conclusions and outline plans for further research.
Źródło:
Computer Science; 2016, 17 (1); 69-82
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary neural-networks based optimisation for short-term load forecasting
Autorzy:
Grzenda, M.
Macukow, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206850.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
optymalizacja
programowanie ewolucyjne
sieć neuronowa
evolutionary programming
neural networks
optimisation
Opis:
The purpose of short-term load forecasting is to optimise the power supply volume in short time horizon. There is no straightforward mapping rule between the type of time period and the resulting power consumption. Still, it is inevitable for the overall efficiency of the power system to rely on a good prediction model. Our paper illustrates a novel approach based on evolutionary programming. Feedforward networks are being evolved by the ECoMLP method in order to properly solve the optimisation problem, defined as minimisation of the prediction error. All the results have been obtained using the data from the Polish Power System. The data used for the training and tests has been chosen so as to reflect both short-time and long-time dependencies between time period category and load of the system. The primary feature of the described method is a novel self-adaptive procedure that is a part of a sophisticated design algorithm serving to select both network architecture and weight connections. Due to the application of this procedure, no time consuming tests are required to train and retrain neural prediction models. Therefore, the method makes it possible to construct and maintain prediction models for load forecasting without expert knowledge about neural networks.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 371-382
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytmy ewolucyjne i ich zastosowania
Autorzy:
Figielska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91433.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
algorytmy ewolucyjne
algorytmy genetyczne
programowanie genetyczne
strategie ewolucyjne
programowanie ewolucyjne
evolutionary algorithm
genetic algorithms
evolution strategies
genetic programming
evolutionary programming
Opis:
Pojęcie algorytmy ewolucyjne obejmuje metodologie inspirowane darwinowską zasadą doboru naturalnego stosowane do rozwiązywania trudnych zagadnień. W artykule przedstawione są podstawowe cztery typy algorytmów ewolucyjnych: algorytmy genetyczne, programowanie genetyczne, strategie ewolucyjne i programowanie ewolucyjne, omówiona jest i zilustrowana przykładem zasada działania algorytmu ewolucyjnego oraz przedstawione są przykłady zastosowań algorytmów ewolucyjnych w praktyce.
The term evolutionary algorithm encompasses methodologies inspired by the principles of genetics and Darwinian natural selection that are used for solving hard problems. In this paper four types of evolutionary algorithms are described: genetic algorithms, evolution strategies, genetic programming and evolutionary programming. An example illustrating how an evolutionary algorithm works is shown. Some real-life applications of evolutionary algorithms are presented.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2006, 1, 1; 81-92
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A rule based machine learning approach to the nonlinear multifingered robot gripper problem
Autorzy:
Abu-Zitar, R.
Al-Fahed Nuseirat, A. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970099.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
zacisk robota
programowanie ewolucyjne
komputerowe uczenie się
robot gripper
nonlinear complementarity problem (NCP)
Evolutionary Programming (EP)
machine learning
nearest-classifier-algorithm
Opis:
In this paper, we present a novel method that utilizes the accumulation of knowledge in a rule base for solving the nonlinear frictional gripper problem for both the isotropic and orthotropic cases. The knowledge is discovered and accumulated in a rule base with the aid of a genetic based machine learning mechanism. This machine learning mechanism extracts rules for solving the problem with the help of the Evolutionary Programming [EP) algorithm. The retrievals are done using the nearest-classifier-algorithm. This approach provides online solutions for the problem, and establishes a dynamic and evolving environment that adapts with new and sudden changes on the grip specifications or on the external forces. The resulting grasping forces using the presented method are compared with grasping forces obtained using other methods, such as the Complementarity Problems. The proposed online method could update the needed grasping forces to keep firm grip if the configuration of the forces externally applied to the object is changed. Numerical examples that illustrate the proposed method are presented.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2005, 34, 2; 553-573
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Aktualne tendencje w opisie i modelowaniu matematycznym procesów przeróbki materiałów uziarnionych
Actual tendencies in description and mathematical modeling of mineral processing
Autorzy:
Tumidajski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/216101.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
przeróbka surowców
matematyczne modelowanie
programowanie ewolucyjne
nieklasyczne metody statystyczne
kruszarka szczękowa
mineral processing
mathematical modeling
evolutionary programming
non-classical statistical methods
jaw crushers
Opis:
Wiele konwencjonalnych metod i technik modelowania matematycznego ma ograniczone zastosowania w odniesieniu do układów przeróbki surowców mineralnych, a uzyskiwane modele mają specjalne cechy i ograniczenia. Masowe zastosowanie komputerów doprowadziło do tego, że klasyczne problemy projektowania i poszukiwanie optymalnych warunków stały się zadaniem z zakresu informatyki i odpowiednich procedur obliczeniowych. W artykule omówiono dość szeroko zastosowanie programowania ewolucyjnego do doboru optymalnych warunków pracy kruszarek szczękowych (wzory (1), (2) i (3)), prowadzące do projektów układów rozdrabniania. W wielu przypadkach wskazane jest stosowanie nieklasycznych (niestandardowych) metod statystycznych, z których omówiono metody bootstrapowe, metody bayesowskie i nieparametryczne sposoby estymacji gęstości rozkładów właściwości materiałów uziarnionych. Zostało także ogólnie scharakteryzowane wielowymiarowe podejście do opisu właściwości materiałów, ze zwróceniem uwagi na ich specyfikę.
Many conventional methods and mathematical modeling techniques are limited in mineral processing systems applications giving the models of special features and limitations. The global applications lead to the situation where the classical designing tasks and searching for the optimal conditions became the problems from the field of informatics and certain calculating procedures. The paper presents widely the applications of evolutionary programming to select the optimal conditions for jaw crushers work (formulas (1), (2) and (3)), leading to designs of comminution technological systems. In many cases the application of non-classical statistical methods, like bootstrap, Bayesian and non-parametric methods of estimation of grained materials characteristics distribution functions is advisable. These methods were discussed in the paper. Furthermore, the multidimensional approach to the materials characteristics was generally presented, with special attention to their specific character.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2010, 26, 3; 111-123
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The airport gate assignment problem – multi-objective optimization versus evolutionary multi-objective optimization
Autorzy:
Kaliszewski, I.
Miroforidis, J.
Stańczak, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305661.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
airport gate assignment problem
Evolutionary Multi-objective Optimization
mixed-integer programming
Opis:
In this paper, we approach the Airport Gate Assignment Problem by Multi-objective Optimization as well as Evolutionary Multi-objective Optimization. We solve a bi-criteria formulation of this problem by the commercial mixed-integer programming solver CPLEX and a dedicated Evolutionary Multi-objective Optimization algorithm. To deal with multiple objectives, we apply a methodology that we developed earlier to capture decision-maker preferences in multi-objective environments. We present the results of numerical tests for these two approaches.
Źródło:
Computer Science; 2017, 18 (1); 41-52
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modern method based on artificial intelligence for safe control in the marine environment
Autorzy:
Mohamed-Seghir, Gdynia Maritime University, Gdynia, Poland
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24201419.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
safe ship's trajectory
collision avoidance
artificial intelligence
artificial neural network
fuzzy logic
evolutionary algorithms
dynamic programming
Opis:
The article presents an approach to formulating a ship control process model in order to solve the problem of determining a safe ship trajectory in collision situations. Fuzzy process properties are included in the model to bring it closer to reality, as in many situations the navigator makes a subjective decision. A special neural network was used to solve the presented problem. This artificial neural network is characterized by minimum and maximum operations when set. In order to confirm the correctness of the operation of the proposed algorithm, the results of the simulations obtained were presented and an discussion was conducted.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2023, 17, 2; 283--288
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The On-line Evolutionary Method for Soft Fault Diagnosis in Diode-transistor Circuits
Autorzy:
Korzybski, M.
Ossowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226980.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
electric circuit diagnosis
soft faults
multiple faults
evolutionary computation
gene expression programming
genetic algorithm
differential evolution
Opis:
The paper is devoted to diagnostic method enabling us to perform all the three levels of fault investigations - detection, localization and identification. It is designed for analog diode-transistor circuits, in which the circuit’s state is defined by the DC sources’ values causing elements operating points and the harmonic components with small amplitudes being calculated in accordance with small-signal circuit analysis rules. Geneexpression programming (GEP), differential evolution (DE) and genetic algorithms (GA) are a mathematical background of the proposed algorithms. Time consumed by diagnostic process rises rapidly with the increasing number of possible faulty circuit elements in case of using any of mentioned algorithms. The conncept of using two different circuit models with partly different elements allows us to decrease a number of possibly faulty elements in each circuit because some of possibly faulty elements are absent in one of two investigated circuits.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2015, 61, 1; 109-115
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generowanie struktur harmonogramuz jednoczesnym rozwiązywaniem zadańpoziomu dolnego różnymi metodami
Generation of project schedule structure along with solving low level optimisation problems using different methods
Autorzy:
Dytczak, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/541144.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
Tematy:
przedsięwzięcie
inwestycja
budownictwo
harmonogram
programowanie liniowe
algorytm ewolucyjny
metoda Monte Carlo
project investment
construction
scheduling
linear programming
evolutionary algorithm
Monte Carlo method
Opis:
W artykule rozważono zagadnienie identyfikacji najbardziej korzystnego uporządkowania operacji technologicznych przedsięwzięcia budowlanego. Problem jest trudny do rozwiązania z uwagi na zwykle bardzo dużą liczbę dopuszczalnych uporządkowań operacji. Przedstawiono też wielokryterialny model wykorzystujący wybrane dopuszczalne uporządkowania operacji przedsięwzięcia pozwalający na rozwiązanie tego zagadnienia. Do identyfikacji optymalnego z uwagi na czas i koszt realizacji przedsięwzięcia uporządkowania operacji wykorzystuje się dwuetapowe podejście. W pierwszym etapie są generowane dopuszczalne uporządkowania technologicznych operacji przedsięwzięcia przy wykorzystaniu symulacji Monte Carlo oraz algorytmów ewolucyjnych. Drugi etap służy przydzieleniu odpowiednich sposobów wykonania poszczególnym operacjom. Uwzględnia się przy tym ograniczoną dostępność zasobów odnawialnych w postaci zestawów środków technicznych niezbędnych do wykonania operacji poszczególnymi sposobami. Do optymalizacji wykorzystuje się programowanie liniowe (podejście MC-PL) oraz losowe przydziały sposobów wykonania operacji (podejście MC-MC). Zastosowane metody optymalizacji uzupełniają się, ponieważ pierwsza okazuje się bardziej skuteczna w przypadku przedsięwzięć o mniejszych, druga zaś – o większych rozmiarach.
The problem of identification of the most beneficial order of technological operations of a complex construction project is dealt with in the paper. The problem is hard to solve because of a large number of feasible orders. A special approach is proposed to effectively solve the matter in question. The approach applies multi-criteria optimisation to project realisation based on selected feasible orders of operations. The paper proposes a two-step approach to determine the best, in terms of project execution time and cost, schedule of the project. Simulation is utilised in the first stage to determine feasible orders of project operations. Monte Carlo simulations and evolutionary algorithms are applied for generating of the operation orders. The second stage is devoted to identification of the best ways to perform different technological project operations, taking into account limited availability of required renewable resources – sets of technical measures. Different methods are applied with this regard. The MC-LP and MC-AE methods concern linear programming to allocate execution modes to operations, while MC-MC applies a random assignment with this regard. Utilised optimisation methods are complementary as they allow to identify optimal assignments of execution modes to project operations for both less and more complex construction projects.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu; 2013, 2(34); 115-129
1643-7772
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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