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 "genetic algorithms" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 174
Tytuł:
Zastosowanie i porównanie algorytmów metaheurystycznych i optymalizacyjnych w rekonstrukcji konduktancji siatek rezystorów
Applcation and comparasion of metaheuristic and optimization algorithms for reconstruction of conductances in resistive grids
Autorzy:
Zegarmistrz, P.
Galias, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408046.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
siatka rezystorów
algorytm rekonstrukcji
tomografia rezystancyjna
wyżarzanie symulowane
algorytmy genetyczne
metody optymalizacyjne
resistive grid
reconstruction algorithm
resistance tomography
simulated annealing
genetic algorithms
optimization methods
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki analizy algorytmów rekonstrukcji konduktancji prostokątnych siatek rezystorów na podstawie pomiarów brzegowych. Opracowano i zaimplementowano algorytmy rekonstrukcji bazujące na metodach metaheurystcznych (symulowane wyżarzanie, algorytmy genetyczne) oraz optymalizacyjnych. Zaproponowane algorytmy porównano pod względem stabilności numerycznej oraz poprawności uzyskiwanych wyników. Przedstawiono ograniczenia istniejących algorytmów oraz zaproponowano usprawnienia.
The problem of reconstruction of conductances in rectangular resistive grids from boundary measurements is studied. Several reconstruction algorithms based on metaheuristics (simulated annealing, genetic algorithms) and optimization methods are compared in terms of numerical stability and accuracy of the results. Limitations of the algorithms are discussed and several improvements are proposed.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 3; 19-24
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmu genetycznego przy wyznaczaniu optymalnego rozmieszczenia sił służb odpowiedzialnych za zapewnienie bezpieczeństwa w rejonie
Application of Genetic Algorithm for Determining Optimal Deployment of Forces Responsible for Ensuring Security in the Region
Autorzy:
Zapert, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590674.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Algorytmy genetyczne
Bezpieczeństwo publiczne
Optymalizacja
Systemy ekspertowe
Expert systems
Genetic algorithms
Optimalization
Public security
Opis:
W artykule rozpatrzono zagadnienie komputerowego wspomagania optymalizacji rozmieszczenia elementów aktywnych Dziedzinowego Systemu Bezpieczeństwa. Zaprezentowano metodę wyznaczania optymalnego rozmieszczenia z użyciem algorytmu genetycznego przy dokładnym wnioskowaniu wartości składowych wskaźnika oceny rozmieszczeń. Sformułowano przykładowe zadanie optymalizacji rozmieszczenia dwóch elementów aktywnych zapewniających bezpieczeństwo dwóch obiektów ochranianych. Zadanie zostało następnie rozwiązane z użyciem dedykowanej aplikacji J2EE.
Elaboration discusses the issue of computer support for optimising the deployment of active elements of an Domain Security System. It presents method of determining optimal deployment, with use of genetic algorithm, in case of determining values of index of quality evaluation of the deployment with accurate reasoning. An example task of optimising the deployment of active elements protecting two entities has been formulated and solved using developed J2EE application.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 237; 130-146
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów przybliżonych do wyznaczania tras przejazdu w obszarze miejskim
Application of approximation algorithms for routing issue in the urban environment
Autorzy:
Nowak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145163.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
inżynieria ruchu
optymalne trasy przejazdu
algorytmy genetyczne
traffic engineering
optimal routing
genetic algorithms
Opis:
W artykule zaprezentowano działania algorytmów przybliżonych do wyznaczania tras przejazdu samochodów w obszarach miejskich z uwzględnieniem czasów przejazdu przez dany odcinek trasy reprezentowanych w postaci interwałów. W celu poszukiwania optymalnych tras wykorzystano algorytm genetyczny, będący jednym z rodzajów algorytmów przybliżonych.
The purpose of this article is to present the activities of approximate algorithms for routing to other vehicles in an urban environment, taking into account the time of passing through the section of the route represented in the form of intervals. In this paper, in order to search for optimal routes used a genetic algorithm, which is one of the types of algorithms approximate.
Źródło:
Drogownictwo; 2017, 1; 22-28
0012-6357
Pojawia się w:
Drogownictwo
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów genetycznych do projektowania rozdrabniacza wielotarczowego
Shredder multishield structure design with the use of genetic algorithms
Autorzy:
Rama, Roksana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41203987.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
algorytmy genetyczne
krzyżowanie
tarcze
genetic algorithms
crossover
shield
Opis:
Zakres pracy obejmuje wiadomości z zakresu algorytmów genetycznych oraz rozdrabniaczy wielotarczowych. Przedstawia funkcjonowanie algorytmu genetycznego, metody optymalizacji oraz cel badań wykorzystania algorytmów genetycznych w projektowaniu rozdrabniaczy wielotarczowych. Program TarczeAG napisano w programie C++ Builder 7. Ograniczono się do projektowania tarcz tnących na podstawie istniejących tarcz. Stworzona została nowa grupa układów dwutarczowych, a symulacja umożliwiła dobór cech konstrukcyjnych tarcz.
This paper deals with the issue concerning genetic algorithms and multi disc mills. The article not only presents genetic algorithm operating and optimization methods but it also concentrates on genetic algorithms application possibilities in them of multi disc mills. AG Discs Software was written with a help of a software called: C++Builder 7. Main focus of interest concerned the cutting disc design process, involving existing ones. New class of double disc systems, whose discs were designed using a computer simulation.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2010, 2; 51-54
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów genetycznych do optymalizacji modeli HMM
The use of genetic algorithms for optimalization of the models HMM
Autorzy:
Szostek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/320378.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
optymalizacja
rozpoznawanie mowy
algorytmy genetyczne
optimization
speech recognition
genetic algorithms
Opis:
W artykule przedstawiono metodę optymalizacji modeli HMM z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. W celu zbadania skuteczności przedstawionego algorytmu genetycznego zostały przeprowadzone badania optymalizacji modeli HMM za pomocą algorytmu Bauma-Welcha oraz zaproponowanego algorytmu genetycznego. Dodatkowo w artykule zostały umieszczone wyniki z badań modelowania sygnału mowy w postaci przebiegów czasowych przez modele HMM optymalizowane algorytmem Bauma-Welcha.
In the article there was presented the method of optimization of the models HMM with the use of the genetic algorithm. For the purpose of examining the effectiveness of the presented genetic algorithm there were carried out tests of optimization of the models HMM with the use of Baum-Welch's algorithm and the proposed genetic algorithm. In addition, in the article there were placed the results of tests of modeling the speech signal in the form of time runs by the models HMM optimized with the use of Baum-Welch 's algorithm.
Źródło:
Elektrotechnika i Elektronika; 2005, 24, 2; 183-193
1640-7202
Pojawia się w:
Elektrotechnika i Elektronika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów genetycznych do modelowania procesów przeróbki surowców mineralnych
Application of genetic algorithms to modeling of mineral processing operations
Autorzy:
Gawenda, T.
Niedoba, T.
Przybycień, K.
Tumidajski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/349695.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
algorytmy genetyczne
modelowanie matematyczne
hydrocyklony
genetic algorithms
mathematical modelling
hydrocyclones
Opis:
Dynamiczny rozwój nauk technicznych i związanych z nimi problemów ekonomicznych wymaga stosowania nowych, bardziej odpowiednich i precyzyjnych metod badawczych oraz pogłębionych analiz ilościowych. Istnieje wiele metod optymalizacyjnych, które znalazły zastosowanie w analizie układów procesów technologicznych przeróbki surowców mineralnych. W ostatnich latach w celach projektowania, symulacji oraz optymalizacji efektów pracy układów operacji zastosowano techniki obliczeniowe oparte na algorytmach genetycznych. W prezentowanym artykule wykorzystano tą metodę do estymacji współczynników wzoru opisującego pracę hydrocyklonu w oparciu o wyniki doświadczeń. Okazało się, że z zaprezentowanych czterech podejść do aproksymacji (estymacji) współczynników wzoru Plitta, metoda algorytmów genetycznych okazała się minimalnie najlepsza. Wykorzystanie algorytmów genetycznych w symulacji pracy urządzeń i układów procesów przeróbczych daje znakomite rezultaty pod warunkiem, że wykorzystywane przez nie modele heurystyczne dobrze odzwierciedlają warunki i efekty pracy urządzeń.
The dynamic development of technical sciences and economical problems relied to it requires new, more appropriate and more precise researching methods and more detailed quantitative analyzes. There are many optimizing methods, which can be applied in analyzes if technological systems of mineral processing. Recently, the calculation methods based on the genetic algorithms were applied in purpose of designing, simulation and optimization of operation systems work effects. In the presented paper, this method was used to estimate coefficients of formulae describing hydrocyclone work on the basis of empirical results. It occurred that from the four presented approximation ways (estimation) of Plitt equation coefficients, the method of genetic algorithms was minimally the best. The application of genetic algorithms in simulation of devices and mineral processing systems is a very good solution if the applied heuristic models describe sufficiently well conditions and work effects of devices.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2009, 33, 4; 101-111
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów genetycznych do konstrukcji zadań testowych dla systemu antykolizyjnego bezzałogowego pojazdu podwodnego
Use genetic algorithms to construct testing tasks for the anti - collision system of an unmanned surface vehicle
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/366479.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Medycyny i Techniki Hiperbarycznej
Tematy:
autonomiczny pojazd nawodny
algorytmy genetyczne
symulacje
unmanned surface vehicles
genetic algorithms
simulations
Opis:
Konstrukcja niezawodnego, automatycznego systemu antykolizyjnego dla Bezzałogowego Pojazdu Nawodnego wymaga intensywnego testowania. System musi być sprawdzony w wielu rożnych sytuacjach tak, aby można było stwierdzić, że jest bezpieczny i nie doprowadzi do kolizji. Tradycyjna metoda tworzenia zadań testowych polega na wykorzystaniu do tego celu człowieka. Projektant testow, bazując na swoim doświadczeniu, konstruuje kolejne testy starając się przy tym, aby utworzony przez niego zbior zadań testowych reprezentował wszystkie możliwe sytuacje, z ktorymi pojazd może mieć do czynienia na morzu. Problem jednak polega na tym, że człowiek nie jest w stanie przewidzieć wszystkich możliwych sytuacji, co może skutkować nieodpowiednim przygotowaniem systemu antykolizyjnego do pracy a w konsekwencji kolizją. W artykule zaproponowano inny sposob konstrukcji zadań testowych. Funkcję tą ma pełnić algorytm genetyczny, ktorego zadaniem jest poszukiwanie sytuacji stanowiących trudność dla systemu.
To build a reliable automatic anti-collision system for an Unmanned Surface Vehicle it is necessary to implement an intensive testing procedure. In order for the system to guarantee safety at sea it has to be verified in many different situations. The traditional method for building such test tasks uses a test designer to create tests based on his or her experience; ideally the complete test set would represent all possible situations that the vehicle may face at sea. However, the problem is that a human cannot predict all possible situations, a flaw which may result in an inappropriate preparation of the anti-collision system and, in consequence, a collision. The following paper proposes another method for constructing testing tasks, a method that utilises a genetic algorithm. The algorithm's aim is to search for situations which may be difficult for the system or situations which are completely different from the ones tested so far.
Źródło:
Polish Hyperbaric Research; 2012, 3(40); 163-184
1734-7009
2084-0535
Pojawia się w:
Polish Hyperbaric Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie własnych zasobów obliczeniowych przedsiębiorstwa w procesie planowania produkcji
The use of company’s own computational resources for production planning process
Autorzy:
Dłubacz, W.
Duda, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952147.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
planowanie produkcji
optymalizacja dyskretna
algorytmy genetyczne
obliczenia rozproszone
production planning
discrete optimization
genetic algorithms
distributed computing
Opis:
W artykule przedstawiony został nowoczesny system obliczeń rozproszonych, umożliwiający łatwe wykorzystanie dostępnych zasobów obliczeniowych przedsiębiorstwa. Opracowany system pozwala na przygotowanie planów produkcji w oparciu o różne modele matematyczne. Do rozwiązania problemów został wykorzystany rozproszony algorytm genetyczny z różnymi reprezentacjami chromosomu oraz operatorami genetycznymi, dostosowanymi do specyfiki danego problemu. W ten sposób wykazana została uniwersalność zaproponowanego systemu i jego zdolność do rozwiązywania rzeczywistych problemów zarządzania produkcją.
The article presents a modern system of distributed computing, allowing easy use of available computational resources of the company. The developed system allows for the generation of production plans based on various mathematical models. A distributed genetic algorithm with different solution representations and different genetic operators tailored to the specific problem is used to solve the problems. In this way, the universality of the proposed system and its ability to solve real problems of production management were demonstrated.
Źródło:
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa; 2018, T. 6; 355-369
2300-5343
Pojawia się w:
Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Technika, Informatyka, Inżynieria Bezpieczeństwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ parametrów startowych na tempo zbieżności koewolucyjnego algorytmu genetycznego
Impact of the starting parameters on the convergence of results for a coevolutionary genetic algorithm
Autorzy:
Kameduła, Michał
Gajda, Jan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588424.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Algorytmy genetyczne
Koewolucja
Zbieżność rozwiązań
Co-evolution,
Convergence
Genetic algorithms
Opis:
W pracy tej zaprezentowano procedurę pozwalającą zbadać wpływ parametrów startowych na tempo zbieżności algorytmu genetycznego. Jej zaletą jest fakt, że bierze ona pod uwagę nie tylko samą szybkość znalezienia rozwiązań bliskich optymalnym, ale również stabilność wyników. Przedstawioną metodę wykorzystano następnie do wyboru najlepszej wartości parametrów pewnego koewolucyjnego algorytmu analizy portfelowej. Wykazano przy tym, że dla zadania dwukryterialnego daje on lepsze wyniki, niż niezależne przebiegi zwykłego algorytmu genetycznego przetwarzającego jedną populację na raz. Jednocześnie jednak wymiana informacji pomiędzy niszami podlegającymi koewolucji powinna zostać przerwana, gdy znajdziemy już zestaw rozwiązań bliskich optymalnym. Wykazano też znaczny wpływ parametrów mutacji na zbieżność algorytmu.
In this work we propose a procedure for testing the impact of starting parameters on the convergence of a genetic algorithm. Although the described solution is quite time consuming it takes into consideration both number of iterations required and stability of obtained results. We then proceed to infer optimal values of such parameters for a certain co-evolutionary portfolio analysis algorithm. We prove, that such an implementation is superior to simple genetic algorithms operating on a single population when dealing with multi-objective fitness functions. However, the exchange of information between different niches should not be enabled for too long. We also point out the big impact that often disregarded mutation procedure can have on the convergence to suboptimal solutions. Interestingly, both too high and too low probability of mutation can have a noticible negative impact on the performance of a given algorithm.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 235; 100-112
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielokryterialna optymalizacja zużycia energii na chłodzenie w budynkach wielkopowierzchniowych
Multiobjective optimization of cooling energy usage in large-floor-area buildings
Autorzy:
Gawin, D.
Woźniak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/104646.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
algorytmy genetyczne
Demand-Side Management
Model Predictive Control
precooling
genetic algorithms
demand side management
Opis:
Poszukując optymalnego sposobu eksploatacji budynku, występują trudności w znalezieniu rozwiązania charakteryzującego się jak najmniejszym zużyciem energii, przy jednoczesnym zapewnieniu komfortu cieplnego ludziom w nim przebywającym, ponieważ kryteria te są sobie przeciwstawne. Sprowadza się to do rozwiązania problemu optymalizacji wielokryterialnej i wyznaczenia zbioru punktów optymalnych, stanowiących kombinację danych parametrów wejściowych do symulacji. Do takiej sytuacji dochodzi coraz częściej w okresie letnim, gdy temperatura operatywna w budynku na skutek działania wysokich wartości temperatur powietrza zewnętrznego i natężenia promieniowania słonecznego, przekracza dopuszczalne normy. Powszechnie stosowane instalacje chłodzenia w budynkach użyteczności publicznej powinny więc zostać poddane optymalizacji, zarówno na etapie projektowania, jak i eksploatacji, polegającej na doborze parametrów określających ich działanie. W niniejszym artykule pokazano zastosowanie algorytmów genetycznych do powyższego zagadnienia optymalizacji wielokryterialnej dla przypadku sklepu wielkopowierzchniowego, zakładając dostępność do prognozowanych danych pogodowych z wyprzedzeniem 24-godzinnym. Dodatkowo, harmonogramy pracy instalacji chłodzenia zostały dobrane w sposób uwzględniający zarządzanie stroną popytową w sposób minimalizujący pobieranie energii elektrycznej w okresie największego obciążenia sieci elektroenergetycznej. Z obliczeń otrzymano kombinacje parametrów wejściowych, pozwalających na zmniejszanie kosztów eksploatacyjnych przy zastosowaniu zmiennej taryfy energetycznej, jednocześnie zapewniając komfort termiczny przez cały okres pracy budynku i pobierając energię elektryczną w sposób bardziej równomierny w ciągu doby. Dowodzi to zasadności podjętych badań i możliwości zastosowania powyższej procedury w zarządzaniu rzeczywistych obiektów wielkopowierzchniowych przy użyciu skalibrowanych z nimi modeli komputerowych.
While searching for an optimal way of building exploitation, the difficulty in finding a solution characterized by the lowest energy consumption with simultaneously assuring thermal comfort of the people inside arises. The solution aiming at meeting the two contrary criteria results in application of multi-objective optimization through determining the set of optimal points being a combination of simulation entry parameters. Assuring thermal comfort of the people inside a building is especially inconvenient in summer, when the building’s operative temperature exceeds allowable standards due to influence of high exterior air temperature and solar radiation intensity. Hence, commonly utilized air - conditioning systems should undergo optimization at the stage of both design and during exploitation based on the proper operating parameters choice. This paper analyzes the usage of genetic algorithms in the multi-objective optimization of a large – floor – area store assuming the access to weather conditions forecasted in 24 – hour advance. Furthermore, the HVAC system work schemes were set in a way including the minimization of electrical energy consumption in the peak hours of the power system demand. The performed calculations made it possible to obtain the combination of entry parameters allowing mitigation of exploitation costs through variable electrical energy tariff as well as assuring thermal comfort within the whole building’s operation period while consuming the electrical energy in a more sustainable way. The results prove validity of the undertaken research and possibility of application of the aforementioned procedure in a control system of real large – floor – area buildings, taking advantage of their calibrated computational models.
Źródło:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 7-14
2300-5130
2300-8903
Pojawia się w:
Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Voice command recognition using hybrid genetic algorithm
Autorzy:
Wroniszewska, M.
Dziedzic, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955309.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
voice command recognition
genetic algorithms
K-nearest neighbour
hybrid approach
Opis:
Speech recognition is a process of converting the acoustic signal into a set of words, whereas voice command recognition consists in the correct identification of voice commands, usually single words. Voice command recognition systems are widely used in the military, control systems, electronic devices, such as cellular phones, or by people with disabilities (e.g., for controlling a wheelchair or operating a computer system). This paper describes the construction of a model for a voice command recognition system based on the combination of genetic algorithms (GAs) and K-nearest neighbour classifier (KNN). The model consists of two parts. The first one concerns the creation of feature patterns from spoken words. This is done by means of the discrete Fourier transform and frequency analysis. The second part constitutes the essence of the model, namely the design of the supervised learning and classification system. The technique used for the classification task is based on the simplest classifier – K-nearest neighbour algorithm. GAs, which have been demonstrated as a good optimization and machine learning technique, are applied to the feature extraction process for the pattern vectors. The purpose and main interest of this work is to adapt such a hybrid approach to the task of voice command recognition, develop an implementation and to assess its performance. The complete model of the system was implemented in the C++ language, the implementation was subsequently used to determine the relevant parameters of the method and to improve the approach in order to obtain the desired accuracy. Different variants of GAs were surveyed in this project and the influence of particular operators was verified in terms of the classification success rate. The main finding from the performed numerical experiments indicates the necessity of using genetic algorithms for the learning process. In consequence, a highly accurate recognition system was obtained, providing 94.2% correctly classified patterns. The hybrid GA/KNN approach constituted a significant improvement over the simple KNN classifier. Moreover, the training time required for the GA to learn the given set of words was found to be on a level that is acceptable for the efficient functioning of the voice command recognition system.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2010, 14, 4; 377-396
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Utilisation of Evolution Algorithm in Production Layout Design
Autorzy:
Krajčovič, M.
Grznár, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117697.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
production layout
material flow optimisation
heuristics
genetic algorithms
Opis:
The need for flexibility of layout planning puts higher requirements for uti-lisation of layout and location problem solving methods. Classical methods, like linear programming, dynamic programming or conventional heuristics are being replaced by advanced evolutionary algorithms, which give better solutions to large-scale problems. One of these methods are also genetic algorithms. This article describes the genetic algorithm utilisation in the production layout planningunder the terms of the digital factory concept.
Źródło:
Applied Computer Science; 2017, 13, 3; 5-18
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using multiobjective genetic algorithms for optimal resource management in an autonomous power system
Wykorzystanie wieloobiektowych algorytmów genetycznych do optymalnego zarządzania zasobami w autonomicznym systemie energetycznym
Autorzy:
Gozhyi, A.
Burlachenko, I.
Gromaszek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408253.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
niezależny system energetyczny
algorytm genetyczny
wieloobiektowy algorytm ewolucyjny
non-dominated sorting genetic algorithm-II
archive-based micro genetic algorithm -2
e-Multi-Objective Evolution Algorithm
stand-alone power system
genetic algorithms
multi-objective evolutionary algorithm
Opis:
This paper presents the results of research of multi-objective genetic algorithms applied to solving the problem of system construction and power management. Research is determined by the need for optimal and efficient distribution of different types of energy (renewable or residual) and attempts to improve overall energy efficiency in the energy system which is independent of centralized networks.
Artykuł przedstawia rezultaty badań nad zastosowaniem wieloobiektowych algorytmów genetycznych do rozwiązania problemów tworzenia i projektowania i zarządzania systemem energetycznym. Przeprowadzenie badań zostało uwarunkowane potrzebą optymalnej i efektywnej dystrybucji różnego rodzaju energii (odnawialna czy pozostałe) oraz próbą poprawy ogólnej efektywności energetycznej w systemie energetycznym, niezależnym od zcentralizowanych sieci.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 4b; 48-50
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
USING GENETIC ALGORITHM IN DYNAMIC MODEL OF SPECULATIVE ATTACK
Autorzy:
Gawrońska-Nowak, Bogna
Grabowski, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/517176.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
currency crisis
dynamic model
genetic algorithms
Opis:
Evolution of speculative attack models shows certain progress in developing the idea of the role of expectations in the crisis mechanism. Obstfeld (1996) defines expectations as fully exogenous. Morris and Shin (1998) treat the expectations as endogenous (with respect to noise), not devoting too much attention to information structure of the foreign exchange market. Dynamic approach proposed by Angeletos, Hellwig and Pavan (2006) offers more sophisticated assumption about learning process. It tries to reflect time-variant and complex nature of information. However, this model ignores many important details like a Central Bank cost function. Genetic algorithm allows to avoid problems connected with incorporating information and expectations into agent decision-making process to an extent. There are some similarities between the evolution in Nature and currency market performance. In our paper an assumption about rational agent behaviour in the efficient market is criticised and we present our version of the dynamic model of a speculative attack, in which we use a genetic algorithm (GA) to define decision-making process of the currency market agents. The results of our simulation seem to be in line with the theory and intuition. An advantage of our model is that it reflects reality in a quite complex way, i.e. level of noise changes in time (decreasing), there are different states of fundamentals (with “more sensitive” upper part of the scale), the number of inflowing agents can be low or high (due to different globalization phases, different capital flow phases, different uncertainty levels).
Źródło:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2016, 11, 2; 287-306
1689-765X
2353-3293
Pojawia się w:
Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using a genetic algorithm for the design of an optimal transport network
Zastosowanie algorytmu genetycznego do optymalizacji sieci transportowej
Autorzy:
Król, A.
Pamuła, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375204.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
algorytm genetyczny
sieć transportowa
optymalizacja
transport network
genetic algorithms
optimisation
Opis:
A transportation network serves the transport requirements of moving people and goods with different destination goals and relocation directions. The current network structure is usually a result of historically long adaptation process and the probability that it is not optimal is very high. Additionally it can be observed a growth of transportation needs. In these circumstances when a modernisation or expansion is required a number of competing designs must be evaluated. Combined total building expenses and maintenance costs are accepted among the evaluation criteria. Such a restriction does not guarantee an optimal solution as only a small fraction of the solution space is analysed. The input data for the optimisation problem cannot be entered in analytical form so it is natural to propose a genetic algorithm for performing the task.
Siec transportowa służy zaspokojeniu komunikacyjnych potrzeb ludności ukierunkowanych na różne punkty docelowe i różne kierunki. Ponieważ aktualna struktura sieci jest skutkiem długotrwałych procesów w przeszłosci prawdopodobienstwo, że nie jest ona optymalna dla obecnych potrzeb jest duże. Dodatkowo, przewiduje sie wzrost tych potrzeb. W takiej sytuacji, gdy wymagana jest modernizacja lub rozbudowa sieci transportowej z reguły rozpatruje sie kilka konkurencyjnych projektów i nastepnie wybiera jeden z nich. Jako kryterium rozpatruje sie łaczne koszty rozbudowy i koszty użytkowania sieci transportowej. Taka procedura nie gwarantuje znalezienia rozwiązania optymalnego, gdyż nawet niewielki ułamek przestrzeni wszystkich możliwości nie jest poddany analizie. Ze wzgledu na to, że dane wejściowe dla tego problemu nie mogą być zadane postaci analitycznej, naturalne jest zaproponowanie algorytmu genetycznego, jako narzędzia optymalizacyjnego
Źródło:
Transport Problems; 2009, 4, 4; 107-113
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 174

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