Temat: genetic optimization algorithm - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Optimizations of network layout and transport service frequencies in view of interests of transit line operators and utilizers
Autorzy:: Zhu, Xiaojing
Feng, Xuesong
Zhang, Lukai
Hua, Weixin
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/223857.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: transit network layout design
transportation service
service optimization
interests of transit line operators
interests of utilizers
simulated annealing algorithm
genetic algorithm
projekt układu sieci transportowej
usługi transportowe
optymalizacja usług
interesy operatorów linii tranzytowych
interes użytkowników
algorytm genetyczny
Opis:: Layouts of bus networks in cities are always irrational currently, transport service frequencies also need to be optimized according to the real network layouts, operation conditions and travel experience of passengers, so it is essential to optimize bus transit network layouts and transport service frequencies systematically. Different stakeholders are involved in the optimization of urban bus transit network layouts like the government, operators and passengers, whose interests are always contradictory. In order to optimize transit network layout and service frequencies from the view point of operators and utilizers, this research constructs a multi-objective model and proposes a solution algorithm. The proposed multi-objective model is established from the perspective of operators with the goal of minimizing total operating costs for one day, and from the perspective of the utilizers to minimize the total travel time, respectively. Also with the application of electric bus in cities, buses in this research are electric buses all for green travel. Moreover, a solution algorithm is proposed in this research to solve the proposed multi-objective model with simulated annealing algorithm and genetic algorithm. Simulated annealing algorithm is used as the main framework of the solution algorithm from the perspective of operators to minimize operating costs, while genetic algorithm is used as the subroutine of simulated annealing algorithm to optimize total travel time. Verification of the proposed model and the solution algorithm is based on an intuitive network. The application results of a numerical experiment verified that the proposed optimization model and the solution algorithm are able to optimize the network layout and service frequencies at the same time.
Źródło:: Archives of Transport; 2019, 50, 2; 47-55
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:: Archives of Transport
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Ship Trajectory Control Optimization in Anti-collision Maneuvering
Autorzy:: Zhang, J. F.
Yang, X. D.
Zhang, D.
Haugen, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/116373.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:: anticollision
ship trajectory
genetic algorithm
route optimization
Opis:: A lot of attention is being paid to ship’s intelligent anti‐collision by researchers. Several solutions have been introduced to find an optimum trajectory for ship, such as Game Theory, Genetic or Evolutionary Algorithms and so on. However, ship’s maneuverability should be taken into consideration before their real applications. Ship’s trajectory control in anti‐collision maneuvering is studied in this paper. At first, a simple linear ship maneuverability model is introduced to simulate its movement under different speed and rudder angle. After that, ship’s trajectory control is studied by considering the duration of rudder, operation distance to turning points, and maximum angular velocity. The details for algorithm design are also introduced. By giving some restrictions according to the requirements from COLREGs, the intervals for rudder angle in different circumstances can be determined based on the curves. The results can give very meaningful guidance for seafarers when making decisions.
Źródło:: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2013, 7, 1; 89-93
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Zastosowanie algorytmu genetycznego do rozwiązywania zadań niezawodnościowych dotyczących wielokryterialnych systemów szeregowo-równoległych
An application of genetic algorithm toward solving the reliability problem of multiobjective series-parallel systems
Autorzy:: Zarinchang, A.
Faghih, N.
Zarinchang, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/301672.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: algorytm genetyczny
optymalizacja wielokryterialna
optymalizacja niezawodności
podział nadmiarowości
systemy szeregowo-równoległe
metoda TOPSIS
multiobjective genetic algorithm
reliability optimization
redundancy apportionment
series-parallel systems
TOPSIS method
Opis:: Ponieważ znalezienie odpowiedniego rozwiązania zadania optymalizacji niezawodnościowej przy wykorzystaniu metod programowania matematycznego uznaje się za trudne, coraz częściej stosuje się do tego celu metody heurystyczne. Algorytm genetyczny do optymalizacji wielokryterialnej (Multiobjective Genetic Algorithm, MGA) jest jedną z metod heurystycznych, stworzoną w celu znajdowania rozwiązań dla systemów szeregowo-równoległych, pozwalającą na uzyskanie maksymalnej niezawodności oraz minimalnych kosztów i ciężaru na poziomie systemu. Zadania takie występują powszechnie w dziedzinie projektowania i konstrukcji systemów mechanicznych i elektrycznych. Wykazano, że MGA pozwala uzyskać odpowiednie rozwiązania tego typu zadań uwzględniając przy tym funkcje celu, takie jak niezawodność, koszty i ciężar. W niniejszej pracy przedstawiono połączenie metody wyszukiwania probabilistycznego oraz jednej z metod rozwiązywania problemów decyzyjnych o nazwie TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution). MGA pozwala uzyskać odpowiednie rozwiązania konstrukcyjne dając przy tym znaczną oszczędność czasu w porównaniu z niektórymi innymi metodami. Jednocześnie potraktowanie kosztów i ciężaru jako funkcji celu daje lepsze wyniki w porównaniu do metody wykorzystującej algorytm genetyczny, w której koszty i ciężar rozpatrywane są jako ograniczenia.
Since developing an appropriate solution for reliability optimization problem with mathematical programming methods has been considered as difficult techniques, the heuristic approaches increasingly has been applied. Multiobjectve Genetic Algorithm (MGA) has been among heuristic methods that was developed to find solutions for series-parallel systems to obtain maximum reliability, and minimum cost and weight at the system level. These are very common problems in engineering design such as mechanical and electrical systems. It has been shown that the Multiobjectve Genetic Algorithm offers proper results to these problems while it respects to the several objective functions such as reliability, cost and weight. This paper presents the combination of probabilistic search, and one of the decision making methods called Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The Multiobjectve Genetic Algorithm, allows us to achieve a proper design solution while it saves a considerable time compared with some other approaches. At the same time as the reliability, cost and weight were chosen as objective functions, the results obtained by this method showed an overall improvement in comparison to the existing GA method considering cost and weight as constraints.
Źródło:: Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 243-248
1507-2711
Pojawia się w:: Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: On Some Aspects of Genetic and Evolutionary Methods for Optimization Purposes
Autorzy:: Woźniak, M.
Połap, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/227353.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: computational intelligence
genetic algorithm
heuristic algorithm
optimization
Opis:: In this paper, the idea of applying some hybrid genetic algorithms with gradient local search and evolutionary optimization techniques is formulated. For two different test functions the proposed versions of the algorithms have been examined. Research results are presented and discussed to show potential efficiency in optimization purposes.
Źródło:: International Journal of Electronics and Telecommunications; 2015, 61, 1; 7-16
2300-1933
Pojawia się w:: International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Dobór i optymalizacja konfiguracji zasobnika trakcyjnego
Selection and optimization of the traction storage reservoir configuration
Autorzy:: Wieczorek, Maciiej
Lewandowski, Mirosław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/34602362.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
Tematy:: konfiguracja
optymalizacja
dobór
zasobnik trakcyjny
HESS
algorytm genetyczny
configuration
optimization
selection
traction storage
genetic algorithm
Opis:: W artykule przedstawiono algorytm doboru magazynów energii elektrycznej. Wybór HESS pozwala na spełnienie warunków obciążenia w sposób optymalny. Jednak ustalenie konfiguracji urządzeń w systemie staje się bardzo złożonym zagadnieniem optymalizacyjnym. Przedstawiono propozycje rozwiązania tego problemu z zastosowaniem algorytmu genetycznego.
The article presents an algorithm for selection of storages for electric energy. The choice of HESS allows to meet the load conditions in an optimal way. However, determination of the devices configuration in the system becomes very complex optimization problem. Proposals to solve this problem with the use of a genetic algorithm.
Źródło:: Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe; 2015, 4; 55-57
0138-0370
2719-9630
Pojawia się w:: Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: The stress-minimizing hole in a shear-loaded elastic plate at a given energy increment
Autorzy:: Vigdergauz, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/38694050.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:: 2D elastostatic problem
Kolosov–Muskhelishvili potentials
stress concentration
factor
shape optimization
effective energy
extremal elastic structures
genetic algorithm
Opis:: Minimization of the peak tangential stresses around a single hole in an infinite 2D elastic plate under remote pure shear and a given hole-induced strain energy level is considered as a free-shape optimization problem under a physical constraint. It is solved by combining a genetic algorithm with the almost analytical, and hence highly accurate stress-strain solver for any finitely parameterized family of closed curves. The results obtained in wide ranges of the governing parameters are detailed and discussed. They may be applicable to the optimal holes design in constructive elements and dilute perforated structures. The current analysis extends the author’s previous publications, which were focused on the unconstrained shape optimization within the same setup.
Źródło:: Archives of Mechanics; 2022, 74, 2-3; 109-126
0373-2029
Pojawia się w:: Archives of Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Multi-parametric and multi-objective thermodynamic optimization of a spark-ignition range extender ICE
Autorzy:: Toman, R.
Brankov, I.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/243112.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:: Range Extender
hybrid electric vehicle
battery electric vehicle
internal combustion engine
spark ignition
thermodynamic optimization
genetic algorithm
Opis:: The current legislation pushes for the increasing level of vehicle powertrain electrification. A series hybrid electric vehicle powertrain with a small Range Extender (REx) unit – comprised of an internal combustion engine and an electric generator – has the technical potential to overcome the main limitations of a pure battery electric vehicle: driving range, heating, and air-conditioning demands. A typical REx ICE operates only in one or few steady-states operating points, leading to different initial priorities for its design. These design priorities, compared to the conventional ICE, are mainly NVH, package, weight, and overall concept functional simplicity – hence the costeffectiveness. The design approach of the OEMs is usually rather conservative: parting from an already-existing ICE or components and adapting it for the REx application. The fuel efficiency potential of a one-point operation of the REx ICE is therefore not fully exploited. This article presents a multi-parametric and multi-objective optimization study of a REx ICE. The studied ICE concept uses a well-known and proven technology with a favourable production and development costs: it is a two-cylinder, natural aspirated, port injected, four-stroke SI engine. The goal of our study is to find its thermodynamic optimum and fuel efficiency potential for different feasible brake power outputs. Our optimization tool-chain combines a parametric GT-Suite ICE simulation model and modeFRONTIER optimization software with various optimization strategies, such as genetic algorithms, gradient based methods or various hybrid methods. The optimization results show a great fuel efficiency improvement potential by applying this multi-parametric and multi-objective method, converging to interesting short-stroke designs with Miller valve timings.
Źródło:: Journal of KONES; 2018, 25, 3; 459-466
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:: Journal of KONES
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Performance investigation and element optimization of 2D array transducer using Bat Algorithm
Autorzy:: Tantawy, Dina Mohamed
Eladawy, Mohamed
Hassan, Mohamed Alimaher
Mubarak, Roaa
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/140685.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: 2D ultrasound arrays
Binary Bat Algorithm
Genetic Algorithm
Optimization
Opis:: One of the least expensive and safest diagnostic modalities routinely used is ultrasound imaging. An attractive development in this field is a two-dimensional (2D) matrix probe with three-dimensional (3D) imaging. The main problems to implement this probe come from a large number of elements they need to use. When the number of elements is reduced the side lobes arising from the transducer change along with the grating lobes that are linked to the periodic disposition of the elements. The grating lobes are reduced by placing the elements without any consideration of the grid. In this study, the Binary Bat Algorithm (BBA) is used to optimize the number of active elements in order to lower the side lobe level. The results are compared to other optimization methods to validate the proposed algorithm.
Źródło:: Archives of Electrical Engineering; 2020, 69, 3; 561-579
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:: Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Genetic algorithms based approach for transhipment hub location in urban areas
Autorzy:: Szczepański, E.
Jacyna-Gołda, I.
Murawski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/224003.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: supply chain optimization
genetic algorithm
multi-level distribution system
facilities location problem
Vehicle Routing Problem - VRP
optymalizacja
łańcuch dostaw
algorytm genetyczny
dystrybucja wielopoziomowa
lokalizacja obiektów
Opis:: Points of distribution, sales or service are important elements of the supply chain. These are the final elements which are responsible for proper functioning of the whole cargo distribution process. Proper location of these points in the transport network is essential to ensure the effectiveness and reliability of the supply chain. The location of these points is very important also from the consumers point of view. In this paper developed method of points location was present on the example of urban transport network. The developed approach is based on the Vehicle Routing Problem in the multistage distribution systems. The proposed method uses a genetic algorithm. Article also presents a mathematical model of delivery cost as a criterion function. The article presents an example calculations which illustrating the operation of the developed method.
Źródło:: Archives of Transport; 2014, 31, 3; 73-82
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:: Archives of Transport
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Numerical verification of two-component dental implant in the context of fatigue life for various load cases
Autorzy:: Szajek, K.
Wierszycki, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/307214.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: implant stomatologiczny
optymalizacja
trwałość zmęczeniowa
algorytm genetyczny
dental implant
optimization
fatigue life
genetic algorithm
Opis:: Purpose: Dental implant designing is a complex process which considers many limitations both biological and mechanical in nature. In earlier studies, a complete procedure for improvement of two-component dental implant was proposed. However, the optimization tasks carried out required assumption on representative load case, which raised doubts on optimality for the other load cases. This paper deals with verification of the optimal design in context of fatigue life and its main goal is to answer the question if the assumed load scenario (solely horizontal occlusal load) leads to the design which is also “safe” for oblique occlussal loads regardless the angle from an implant axis. Methods: The verification is carried out with series of finite element analyses for wide spectrum of physiologically justified loads. The design of experiment methodology with full factorial technique is utilized. All computations are done in Abaqus suite. Results: The maximal Mises stress and normalized effective stress amplitude for various load cases are discussed and compared with the assumed “safe” limit (equivalent of fatigue life for 5e6 cycles). Conclusions: The obtained results proof that coronial-appical load component should be taken into consideration in the two component dental implant when fatigue life is optimized. However, its influence in the analyzed case is small and does not change the fact that the fatigue life improvement is observed for all components within whole range of analyzed loads.
Źródło:: Acta of Bioengineering and Biomechanics; 2016, 18, 1; 103-113
1509-409X
2450-6303
Pojawia się w:: Acta of Bioengineering and Biomechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Evolutionary computing approaches to optimum design of fuzzy logic controller for a flexible robot system
Autorzy:: Subudhi, B.
Ranasingh, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/230107.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: flexible manipulator
fuzzy logic
genetic algorithm
bacteria foraging optimization
tip position tracking
Opis:: This paper presents the design of a Fuzzy Logic Controller (FLC) whose parameters are optimized by using Genetic Algorithm (GA) and Bacteria Foraging Optimization (BFO) for tip position control of a single link flexible manipulator. The proposed FLC is designed by minimizing the fitness function, which is defined as a function of tip position error, through GA and BFO optimization algorithms achieving perfect tip position tracking of the single link flexible manipulator. Then the tip position responses obtained by using both the above controllers are compared to suggest the best controller for the tip position tracking.
Źródło:: Archives of Control Sciences; 2013, 23, 4; 395-412
1230-2384
Pojawia się w:: Archives of Control Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Optimal design of sandwich panels with a soft core
Optymalne projektowanie płyt warstwowych z miękkim rdzeniem
Autorzy:: Studziński, R.
Pozorski, Z.
Garstecki, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/279446.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: sandwich panels
soft-core
Pareto optimization
soft computing
genetic algorithm
Opis:: The main issue taken up in the paper is to find optimal designs of multispan sandwich panels with slightly profiled steel facings and polyurethane foam core (PUR), which would satisfy conflicting demands of the market, i.e. minimal variance in types of panels, maximum range of application and minimum cost. The aim is to find dimensional and material parameters of panels which generate minimum cost and maximum length of span under prescribed loads in ultimate and serviceability limit states. The multi-criterion optimization problem is formulated in such a way, where the length of the span plays two roles, namely a design variable and a component of a vector objective function. An evolutionary algorithm is used. Numerous inequality constraints are introduced in two ways: directly and by external penalty functions.
Wpracy podejmuje się problem optymalizacji wieloprzęsłowych płyt warstwowych z rdzeniem z poliuretanu (PUR) i okładzinami stalowymi lekko profilowanymi. Poszukuje się rozwiązań, które spełnią sprzeczne wymagania rynku, mianowicie: minimalizację typoszeregu płyt, maksymalizację zakresu ich zastosowania oraz minimalizację kosztu produkcji. Celem optymalizacji jest znalezienie parametrów geometrycznych i materiałowych płyt warstwowych, które minimalizują koszt oraz maksymalizują dopuszczalną rozpiętość dla ustalonych obciążeń i przy spełnieniu stanów granicznych nośności i użytkowalności. W wielokryterialnym sformułowaniu problemu optymalizacyjnego rozpiętość pełni dwie funkcje. Jest ona równocześnie zmienną projektową i składową wektora funkcji celu. Jako narzędzie optymalizacji wykorzystano algorytmy genetyczne. Ograniczenia nierównościowe wprowadzono do procedury optymalizacyjnej za pomocą zewnętrznej funkcji kary oraz jawnie.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2009, 47, 3; 685-699
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "genetic optimization algorithm" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język