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 programming" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-38 z 38
    Tytuł:
    Adaptive approaches to parameter control in genetic algorithms and genetic programming
    Autorzy:
    Spalek, J.
    Gregor, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/117900.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    adaptive approach
    genetic algorithms
    genetic programming
    Opis:
    The paper concerns the application of Genetic Algorithms and Genetic Programming to complex tasks such as automated design of control systems, where the space of solutions is non-trivial and may contain discontinuities. Several adaptive mechanisms for control of the search algorithm's parameters are proposed, investigated and compared to each other. It is shown that the proposed mechanisms are useful in preventing the search from getting trapped in local extremes of the fitness landscape.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2011, 7, 1; 38-56
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive switching of mutation rate for genetic algorithms and genetic programming
    Autorzy:
    Spalek, J.
    Gregor, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118223.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    genetic algorithms
    genetic programming
    adaptive mechanism
    Opis:
    The paper concerns the application of Genetic Algorithms and Genetic Programming to complex tasks such as automated design of control systems, where the space of solutions is non-trivial and may contain discontinuities. An adaptive value-switching mechanism for mutation rate control is proposed. It is shown that the proposed mechanism is useful in preventing the search from getting trapped in local extremes of the fitness landscape.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2011, 7, 1; 30-37
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    GPFIS - control : a genetic fuzzy system for control tasks
    Autorzy:
    Koshiyama, A. S.
    Vellasco, M. M. B. R.
    Tanscheit, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91648.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    genetic fuzzy controler
    GFC
    genetic programming fuzzy inference system for control
    GPFISControl
    multigene genetic programming
    inverted pendulum
    Opis:
    This work presents a Genetic Fuzzy Controller (GFC), called Genetic Programming Fuzzy Inference System for Control tasks (GPFISControl). It is based on MultiGene Genetic Programming, a variant of canonical Genetic Programming. The main characteristics and concepts of this approach are described, as well as its distinctions from other GFCs. Two benchmarks application of GPFISControl are considered: the CartCentering Problem and the Inverted Pendulum. In both cases results demonstrate the superiority and potentialities of GPFISControl in relation to other GFCs found in the literature.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2014, 4, 3; 167-179
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    LCS and GP Approaches to Multiplexer’s Problem
    Autorzy:
    Wasielewska, K.
    Bagiński, M.
    Seredyński, F.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/92967.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
    Tematy:
    learning classifier system
    genetic programming
    multiplexer problem
    Opis:
    In this paper we present the use of learning classifier systems and genetic programming to solving multiplexer’s problem. The function of multiplexer is the popular apparatus of researches which is used to investigate the effectiveness of systems based on evolutionary algorithms. It turns out that the eXtended Classifier System (XCS) learns the problem of multiplexer effectively and Genetic Programming (GP) finds the form of function of multiplexer correctly.
    Źródło:
    Studia Informatica : systems and information technology; 2006, 1(7); 195-206
    1731-2264
    Pojawia się w:
    Studia Informatica : systems and information technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytm optymalizacji rozdrabniania nasion oleistych z wykorzystaniem programowania genetycznego
    The process initial optimization of grinding oil seeds out using genetics programming
    Autorzy:
    Jankowski, M.
    Tyszczuk, K.
    Kopacz, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2070346.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rozdrabnianie
    programowanie genetyczne
    model
    milling
    genetic programming
    Źródło:
    Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2009, 2; 54-55
    0368-0827
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Aparatura Chemiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An analysis of the performance of genetic programming for realised volatility forecasting
    Autorzy:
    Yin, Z.
    O’Sullivan, C.
    Brabazon, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91765.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    realised volatility
    genetic programming
    high frequency data
    Opis:
    Traditionally, the volatility of daily returns in financial markets is modeled autoregressively using a time-series of lagged information. These autoregressive models exploit stylised empirical properties of volatility such as strong persistence, mean reversion and asymmetric dependence on lagged returns. While these methods can produce good forecasts, the approach is in essence atheoretical as it provides no insight into the nature of the causal factors and how they affect volatility. Many plausible explanatory variables relating market conditions and volatility have been identified in various studies but despite the volume of research, we lack a clear theoretical framework that links these factors together. This setting of a theory-weak environment suggests a useful role for powerful model induction methodologies such as Genetic Programming (GP). This study forecasts one-day ahead realised volatility (RV) using a GP methodology that incorporates information on market conditions including trading volume, number of transactions, bid-ask spread, average trading duration (waiting time between trades) and implied volatility. The forecasting performance from the evolved GP models is found to be significantly better than those numbers of benchmark forecasting models drawn from the finance literature, namely, the heterogeneous autoregressive (HAR) model, the generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) model, and a stepwise linear regression model (SR). Given the practical importance of improved forecasting performance for realised volatility this result is of significance for practitioners in financial markets.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2016, 6, 3; 155-172
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hash function generation by means of Gene Expression Programming
    Autorzy:
    Varrette, S.
    Muszyński, J.
    Bouvry, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/106148.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    hash function
    Gene Expression Programming
    Genetic Programming
    GEPHashSearch
    cryptography
    Opis:
    Cryptographic hash functions are fundamental primitives in modern cryptography and have many security applications (data integrity checking, cryptographic protocols, digital signatures, pseudo random number generators etc.). At the same time novel hash functions are designed (for instance in the framework of the SHA-3 contest organized by the National Institute of Standards and Technology (NIST)), the cryptanalysts exhibit a set of statistical metrics (propagation criterion, frequency analysis etc.) able to assert the quality of new proposals. Also, rules to design "good" hash functions are now known and are followed in every reasonable proposal of a new hash scheme. This article investigates the ways to build on this experiment and those metrics to generate automatically compression functions by means of Evolutionary Algorithms (EAs). Such functions are at the heart of the construction of iterative hash schemes and it is therefore crucial for them to hold good properties. Actually, the idea to use nature-inspired heuristics for the design of such cryptographic primitives is not new: this approach has been successfully applied in several previous works, typically using the Genetic Programming (GP) heuristic [1]. Here, we exploit a hybrid meta-heuristic for the evolutionary process called Gene Expression Programming (GEP) [2] that appeared far more efficient computationally speaking compared to the GP paradigm used in the previous papers. In this context, the GEPHashSearch framework is presented. As it is still a work in progress, this article focuses on the design aspects of this framework (individuals definitions, fitness objectives etc.) rather than on complete implementation details and validation results. Note that we propose to tackle the generation of compression functions as a multi-objective optimization problem in order to identify the Pareto front i.e. the set of non-dominated functions over the four fitness criteria considered. If this goal is not yet reached, the first experimental results in a mono-objective context are promising and open the perspective of fruitful contributions to the cryptographic community.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2012, 12, 3; 37-53
    1732-1360
    2083-3628
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Embryonic Architecture with Built-in Self-test and GA Evolved Configuration Data
    Autorzy:
    Malhotra, Gayatri
    Duraiswamy, Punithavathi
    Kishore, J.K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311869.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    embryonic
    BIST
    Self-test
    Genetic Algorithm
    Cartesian Genetic Programming
    Opis:
    The embryonic architecture, which draws inspiration from the biological process of ontogeny, has built-in mechanisms for self-repair. The entire genome is stored in the embryonic cells, allowing the data to be replicated in healthy cells in the event of a single cell failure in the embryonic fabric. A specially designed genetic algorithm (GA) is used to evolve the configuration information for embryonic cells. Any failed embryonic cell must be indicated via the proposed Built-in Selftest (BIST) the module of the embryonic fabric. This paper recommends an effective centralized BIST design for a novel embryonic fabric. Every embryonic cell is scanned by the proposed BIST in case the self-test mode is activated. The centralized BIST design uses less hardware than if it were integrated into each embryonic cell. To reduce the size of the data, the genome or configuration data of each embryonic cell is decoded using Cartesian Genetic Programming (CGP). The GA is tested for the 1-bit adder and 2-bit comparator circuits that are implemented in the embryonic cell. Fault detection is possible at every function of the cell due to the BIST module’s design. The CGP format can also offer gate-level fault detection. Customized GA and BIST are combined with the novel embryonic architecture. In the embryonic cell, self-repair is accomplished via data scrubbing for transient errors.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 2; 211--217
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Kosynteza rozproszonych systemów wbudowanych metodą programowania genetycznego
    Hardware/software Co-Synthesis of Distributed Embedded Systems Using Genetic Programming
    Autorzy:
    Deniziak, S.
    Górski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156174.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    programowanie genetyczne
    kosynteza
    genetic programming
    hardware-software codesign
    Opis:
    W pracy zaprezentowana jest nowa metoda kosyntezy systemów wbudowanych specyfikowanych za pomocą grafów zadań, bazująca na metodzie programowania genetycznego. Przedstawione są propozycje reprezentowania procesu konstrukcji takiego systemu w formie drzewa stanowiącego tzw. genotyp. Następnie na drodze ewolucji (krzyżowania, mutacji, selekcji) generowane są kolejne "pokolenia" drzew, konstruujących systemy o coraz lepszych parametrach. W odróżnieniu od tradycyjnego podejścia genetycznego w metodzie programowania genetycznego (DGP) operuje się nie bezpośrednio na cechach rozwiązania (czyli tzw. fenotypach) ale na genotypach odpowiadających za tworzenie rozwiązań o wskazanych cechach. Przedstawione wyniki wykonanych eksperymentów świadczą o dużych możliwościach metody DGP również w zakresie kosyntezy.
    This work presents a novel approach to hardware-software co-synthesis of distributed embedded systems, based on the developmental genetic programming. Unlike other genetic approaches where chromosomes represent solutions, in our method chromosomes represent system construction procedures. Thus, not the system architecture but the co-synthesis process is evolved. Finally a tree describing a construction of the final solution is obtained. The optimization process will be illustrated with examples. According to our best knowledge it is the first DGP approach that deals with the hardware-software co-synthesis.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 8, 8; 472-474
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Grammars in genetic programming
    Autorzy:
    Wieczorek, W.
    Czech, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205856.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    gramatyka
    genetic algorithms
    grammars
    strongly typed genetic programming
    Opis:
    The work consists of two parts. In the first part the idea of genetic programming is presented and the basic elements of a genetic programming system are described. In the second part, considering a selected example, we describe the results of investigations of the influence of program grammars on the efficiency of genetic programming.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 1019-1030
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automatic Strategies for Autonomous Virtual Characters
    Autorzy:
    Lach, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93027.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
    Tematy:
    genetic programming
    task control
    machine learning
    virtual characters animation
    Opis:
    Technique presented in the paper concerns automatic generation of strategies controlling virtual characters’ behaviour. Virtual people are currently widely used in many applications, especially in computer games, films and educational systems. A lot of researches focus on creating intelligent characters capable of deciding about their actions. The fully acceptable solution has not yet been found. The paper presents the problem of generating strategies by means of modified genetic programming. A new Guide-Path technique is introduced.
    Źródło:
    Studia Informatica : systems and information technology; 2007, 2(9); 57-68
    1731-2264
    Pojawia się w:
    Studia Informatica : systems and information technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Enhancing island model genetic programming by controlling frequent trees
    Autorzy:
    Ono, Keiko
    Hanada, Yoshiko
    Kumano, Masahito
    Kimura, Masahiro
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91860.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    genetic programming
    island model
    frequent tree-based migration strategy
    Opis:
    In evolutionary computation approaches such as genetic programming (GP), preventing premature convergence to local minima is known to improve performance. As with other evolutionary computation methods, it can be difficult to construct an effective search bias in GP that avoids local minima. In particular, it is difficult to determine which features are the most suitable for the search bias, because GP solutions are expressed in terms of trees and have multiple features. A common approach intended to local minima is known as the Island Model. This model generates multiple populations to encourage a global search and enhance genetic diversity. To improve the Island Model in the framework of GP, we propose a novel technique using a migration strategy based on textit frequent trees and a local search, where the frequent trees refer to subtrees that appear multiple times among the individuals in the island. The proposed method evaluates each island by measuring its activation level in terms of the fitness value and how many types of frequent trees have been created. Several individuals are then migrated from an island with a high activation level to an island with a low activation level, and vice versa. The proposed method also combines strong partial solutions given by a local search. Using six kinds of benchmark problems widely adopted in the literature, we demonstrate that the incorporation of frequent tree information into a migration strategy and local search effectively improves performance. The proposed method is shown to significantly outperform both a typical Island Model GP and the aged layered population structure method.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2019, 9, 1; 51-65
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary prediction of manufacturing costs in tool manufacturing
    Autorzy:
    Ficko, M.
    Vaupotič, B.
    Balič, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384509.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    prediction of tool manufacturing costs
    case-based reasoning
    genetic programming
    Opis:
    One of the most important factors in the offer for tool manufacture is the total manufacturing cost. Although the total manufacturing costs can be rather precisely determined by the cost analysis, this approach is not well applicable in tool-making due to cost and, particularly, time demand. Therefore, the authors propose a new approach to prediction of total manufacturing costs, which is based on case based-reasoning method and imitates the human expert. The system first abstracts from CAD-models the geometrical features, and then it calculates the similarities between the source cases and target case. The most similar cases are used for preparation of prediction by genetic programming. The genetic programming method provides the model connecting the individual geometrical features with the costs searched for. Regarding to the connections between geometrical features and tool cost of source cases the formula for calculation of tool cost of target case is being made. The experimental results show that the quality of predictions made by the intelligent system is comparable to the quality assured by the experienced expert.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2007, 1, 4; 51-58
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary data driven modelling and many objective optimization of non linear noisy data in the blast furnace iron making process
    Autorzy:
    Mahanta, Bashista Kumar
    Chakraborti, Nirupam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520226.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    deep learning
    reference vector
    neural net
    genetic programming
    blast furnace
    Opis:
    Optimization of process parameters in modern blast furnace operation, where both control and accessing large data set with multiple variables and objectives is a challenging task. To handle such non-linear and noisy data set deep learning techniques have been used in recent time. In this study an evolutionary deep neural network algorithm (EvoDN2) has been applied to derive a data driven model for blast furnace. The optimal front generated from deep neural network is compared against the optimal models developed from bi-objective genetic programming algorithm (BioGP) and evolutionary neural network (EvoNN). The optimization process is applied to all the training models by using constraint based reference vector evolutionary algorithm (cRVEA).
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2021, 21, 3; 163-175
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Computational intelligence for predicting biological effects of drug absorption in lungs
    Autorzy:
    Pacławski, Adam
    Szlęk, Jakub
    Mendyk, Aleksander
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305803.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    empirical model
    absorption enhancers
    pulmonary drugs
    genetic programming
    symbolic regression
    computational intelligence
    Opis:
    Recently, the lungs have been extensively examined as a route for delivering drugs (active pharmaceutical ingredients, APIs) into the bloodstream; this is mainly due to the possibility of the noninvasive administration of macromolecules such as proteins and peptides. The absorption mechanisms of chemical compounds in the lungs are still not fully understood, which makes pulmonary formulation composition development challenging. This manuscript presents the development of an empirical model capable of predicting the excipients’ influence on the absorption of drugs in the lungs. Due to the complexity of the problem and the not-fully-understood mechanisms of absorption, computational intelligence tools were applied. As a result, a mathematical formula was established and analyzed. The normalized root-mean-squared error (NRMSE) and R2 of the model were 4.57%, and 0.83, respectively. The presented approach is beneficial both practically by developing an in silico predictive model and theoretically by gaining knowledge of the influence of APIs and excipient structure on absorption in the lungs.
    Źródło:
    Computer Science; 2019, 20 (1); 99-121
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    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 synthesis of adaptive, low-power real-time embedded systems for ARM big.LITTLE technology
    Autorzy:
    Ciopiński, L.
    Deniziak, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/114109.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    self-adaptive system
    real-time embedded system
    adaptive scheduler
    developmental genetic programming
    ARM big.LITTLE
    Opis:
    In this paper, we present a method of a synthesis of adaptive schedulers for real-time embedded systems. We assume that the system is implemented using a multi-core embedded processor with low-power processing capabilities. First, the developmental genetic programming is used to generate the scheduler and the initial schedule. Then during the system execution, the scheduler modifies the schedule whenever the execution time of the recently finished task has been shorter or longer than expected. The goal of rescheduling is to minimize the power consumption while all time constraints will be satisfied. We present a real-life example as well as some experimental results showing the advantages of the method.
    Źródło:
    Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 7; 340-342
    2450-2855
    Pojawia się w:
    Measurement Automation Monitoring
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dekompozycja funkcji logicznych metodą rozwojowego programowania genetycznego
    Functional decomposition of logical functions using developmental genetic programming
    Autorzy:
    Deniziak, S.
    Wieczorek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153352.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    dekompozycja funkcji logicznych
    rozwojowe programowanie genetyczne
    układy FPGA
    functional decomposition
    developmental genetic programming
    FPGA devices
    Opis:
    Praca przedstawia metodę wyszukiwania strategii dekompozycji funkcji logicznych za pomocą rozwojowego programowania genetycznego. Strategia dekompozycji jest reprezentowana w formie drzewa decyzyjnego, w którym węzły określają jeden krok dekompozycji. Drzewo podlega ewolucji, której celem jest uzyskanie jak najlepszego rozwiązania. Otrzymane wyniki wykonanych eksperymentów wskazują na wysoką skuteczność przedstawionej metody w porównaniu z dotychczas stosowanym podejściem deterministycznym.
    Functional decomposition splits logical function into two simpler functions. For complex functions the decomposition should be repeated iteratively for the result functions. It was observed that types of decomposition applied during each step have strong influence on the final result. Thus, a proper decomposition strategy should be used to find optimal FPGA implementation for a given function. This paper presents the method for searching the decomposition strategy for logical functions specified by cubes. The strategy is represented using the decision diagram, in which each node corresponds to a single decomposition step. In this way the multistage decomposition of a complex logical function can be specified. The diagram is evolved using the developmental genetic programming. In opposite to classical genetic methods, in our approach the methods producing solutions, instead of the solutions, are evolved. The goal of the evolution is to find the decomposition strategy for which the cost of FPGA implementation of a given function is minimal. The experimental results show that our approach gives significantly better solutions than other known methods.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1430-1432
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Obserwatory stanu i programowanie genetyczne w identyfikacji i diagnostyce systemów przemysłowych
    Observers and genetic programming in identification and fault diagnosis of industrial systems
    Autorzy:
    Korbicz, J.
    Witczak, M.
    Obuchowicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157517.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    obserwatory stanu
    programowanie genetyczne
    identyfikacja systemów
    systemy przemysłowe
    diagnostyka systemów przemysłowych
    observers programming
    genetic programming
    identification of industrial systems
    fault diagnosis of industrial systems
    Opis:
    Tematem pracy jest problem projektowania układu detekcji uszkodzeń dla pewnej klasy systemów nieliniowych. Jednym z zadań jest zaprezentowanie wykorzystania programowania genetycznego do wyznaczania modeli systemów nieliniowych w przestrzeni stanów. Innym zadaniem jest zastosowanie zmodyfikowanej wersji, obserwatora o nieznanym wejściu do zaprojektowania deterministycznego obserwatora dla potrzeb generacji residuum. W końcowej części pracy przedstawione jest zastosowanie proponowanego rozwiązania do detekcji uszkodzeń zaworu stanowiącego jeden z elementów pierwszego stopnia stacji wyparnej cukrowni Lublin S.A.
    This paper is focused on the problem of designing a fault diagnosis scheme for a class of non-linear systems. The one objective is to show how to employ a genetic programming technique to obtain state-space models of non-linear systems. Another objective is to employ a modified version of the unknown input observer to from a non-linear deterministic observer for the purpose of residual generation. The final part of the paper shows how to use the proposed approach to tackle fault detection concerning the valve actuator of the first stage of the evaporation station at the sugar factory Lublin S.A.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 2/3, 2/3; 59-64
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cross-task code reuse in genetic programming applied to visual learning
    Autorzy:
    Jaśkowski, W.
    Krawiec, K.
    Wieloch, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330367.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    genetic programming
    code reuse
    knowledge sharing
    visual learning
    multi task learning
    optical character recognition
    programowanie genetyczne
    dzielenie się wiedzą
    uczenie wizualne
    optyczne rozpoznawanie znaków
    Opis:
    We propose a method that enables effective code reuse between evolutionary runs that solve a set of related visual learning tasks. We start with introducing a visual learning approach that uses genetic programming individuals to recognize objects. The process of recognition is generative, i.e., requires the learner to restore the shape of the processed object. This method is extended with a code reuse mechanism by introducing a crossbreeding operator that allows importing the genetic material from other evolutionary runs. In the experimental part, we compare the performance of the extended approach to the basic method on a real-world task of handwritten character recognition, and conclude that code reuse leads to better results in terms of fitness and recognition accuracy. Detailed analysis of the crossbred genetic material shows also that code reuse is most profitable when the recognized objects exhibit visual similarity.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 183-197
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial intelligence in technical diagnostics
    Sztuczna inteligencja w diagnostyce technicznej
    Autorzy:
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327534.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    detekcja uszkodzeń
    odporność
    próg adaptacyjny
    sieć neuronowa
    sieć neuronowo-rozmyta
    programowanie genetyczne
    diagnostyka techniczna
    fault detection
    robustness
    adaptive threshold
    neural networks
    neuro-fuzzy networks
    genetic programming
    technical diagnostics
    Opis:
    The paper deals with the problems of robust fault detection using soft computing techniques, particularly neural networks (Group Method of Data Handling, GMDH), neuro-fuzzy networks (Takagi-Sugeno (T-S) model) and genetic programming. The model-based approach to Fault Detection and Isolation (FDI) is considered. The main objective is to show how to employ the bounded-error approach to determine the uncertainty defined as a confidence range for the model output, the adaptive thresholds can be defined. Finally, the presented approaches are tested on a servoactuator being an FDI benchmark in the DAMADICS project.
    W artykule rozpatruje się problemy odpornej detekcji uszkodzeń z wykorzystaniem technik obliczeń inteligentnych, a w szczególności sieci neuronowych (Group Method of Data Handling, GMDH), sieci neuronowo-rozmytych (model Takagi-Sugeno) oraz programowania genetycznego. Rozpatruje się układ detekcji i lokalizacji uszkodzeń z modelem. Głównym celem jest pokazanie jak zastosować metodę ograniczonego błędu do wyznaczenia niepewności modeli neuronowych i rozmytych. Pokazano, że korzystając z wyznaczonych niepewnych modeli obliczeń inteligentnych zdefiniowanych w postaci przedziałów ufności dla wyjścia modelu można zdefiniować adaptacyjny próg decyzyjny. W ostatniej części efektywność rozpatrywanych podejść ilustrowana jest na przykładzie układu diagnostyki inteligentnego urządzenia siłownik-ustawnik-zawór z projektu DAMADICS.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2008, 2(46); 7-16
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The use of genetic expression programming to optimize the parameters of the Muskingum method comparison with numerical methods, Euphrates river a case study
    Autorzy:
    Al-Bedyry, Najah
    Mergan, Maher
    Rasheed, Maha
    Al-Khafaji, Zainab
    Al-Husseinawi, Fatimah Nadeem
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27312169.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    trasowanie rzeczne
    programowanie ekspresji genetycznej
    regresja liniowa wykładnicza
    metoda Runge – Kutta czwartego rzędu
    river routing
    genetic expression programming
    exponential linear regression
    forth-order Runge–Kutta method
    Opis:
    The Muskingham method uses two formulas to describe the translation of flow surges in a river bed. The continuity formula is the first formula, while the relationship between the reach’s storage, inflow, and outflow is the second formula (the discharge storage formula); these formulas are applied to a portion of the river between two river cross sections. Several methods can be utilized to estimate the model’s parameters. This section contrasts the conventional graphic approach with three numerical methods: Genetic algorithm, Exponential regression, and Classical fourth-order Runge-Kutta. This application’s most noticeable plus point was the need to employ a few hydrological variables, such as intake, output, and duration. The location of the Euphrates entrance to the Iraqi territory in Husaybah city was chosen with its hydrological data during the period (1993-2017) to conduct this study. The goal function is established by accuracy criterion approaches (Sum of squares error and sum of squared deviations). Depending on the simulation findings, the suggested predictive flood routing ideawas highly acceptable with the prospect of adopting the Genetic Expression Programming model as a suitable and more accurate replacement to existing methods such as the Muskingum model and other numerical models, where this method gave results (R2 = 0.9984, SSQ = 1.06, SSSD = 80.75), These results achieved a hydrograph that is largely identical to what was given by the hydrological method called Muskingham.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2023, 69, 3; 507--519
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    NEUROPLASTYCZNOŚĆ MÓZGU WSPARCIEM ROZWOJOWYM DZIECKA WE WCZESNYM DZIECIŃSTWIE
    BRAIN NEUROPLASTICITY AS A SUPPORT FOR THE DEVELOPMENT OF CHILDREN IN EARLY CHILDHOOD
    Autorzy:
    Skibska, Joanna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/479939.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Humanitas
    Tematy:
    budowa neuronu,
    neuroplastyczność mózgu,
    rodzaje plastyczności,
    mielinizacja,
    połączenia nerwowe,
    aktywność funkcjonalna mózgu,
    genetyczne programowanie
    połączeń nerwowych,
    wsparcie rozwojowe dziecka
    neuron construction,
    brain neuroplasticity,
    types of plasticity,
    myelination,
    nerve connections,
    functional activity of the brain,
    genetic programming of neural connections,
    developmental support of a child
    Opis:
    Tekst stanowi przegląd badań nad plastycznością mózgu, prowadzonych w ubiegłym wieku oraz współcześnie, które dla tej problematyki okazały się przełomowe i pozwoliły na tworzenie teorii, które w obecnym kształcie umożliwiły kontynuację empirycznych poszukiwań odpowiedzi na pytania: jak działa nasz mózg oraz jakie są jego możliwości. Tekst omawia mikroanatomię mózgu, charakteryzuje proces mielinizacji oraz tworzenia nowych połączeń nerwowych istotnych dla naszego rozwoju poznawczego. Określa rolę i znaczenie doświadczenia życiowego oraz uczenia się dla tworzenia nowych połączeń nerwowych, a także zmian i przeobrażeń zachodzących w naszym mózgu. Przedstawia rodzaje plastyczności oraz jej podział z uwzględnieniem okresów rozwojowych. Omawia znaczenie plastyczności mózgu w rozwoju dziecka jako szczególnej formy wsparcia, nie tylko w sytuacjach uszkodzenia mózgu.
    This paper is a review of research on brain plasticity introduced in the last century and conducted until today, which turned out to be a breakthrough for the discussed issue and led to the creation of the theory, which in its present form enabled the continuation of empirical research on answers to the following questions: how our brain works and what its capabilities are. The text discusses micro-anatomy of a human brain and characterizes the process of myelination and creating new neural connections essential for our cognitive development. Furthermore, the study defines the role and significance of life experience and learning in creating new neural connections and the changes and transformations taking place in our brain. It also shows the types of plasticity and its division, taking into account periods of development and discusses the importance of brain plasticity in the development of a child as a form of support, not only in situations of brain damage.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Humanitas. Pedagogika; 2015, 10; 79-92
    1896-4591
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Humanitas. Pedagogika
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new genetic approach for transport network design and optimization
    Autorzy:
    Dinu, S.
    Bordea, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200177.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    genetic algorithm
    bilevel programming
    Network Design Problem
    complex-encoding
    Opis:
    This paper presents an improved Genetic Algorithm to solve the Transportation Network Design Problem (CTNDP) with interactions among different links. The CTNDP is formulated in an optimal design as a bi-level programming model. A key factor in the present approach is the combination of diploid based complex-encoding with meiosis specific features. The novel mutation operator proposed is another improvement that leads to a better robustness and convergence stability. The computational results obtained by comparing the performance of the proposed algorithm and other Genetic Algorithms for a test network demonstrates its better local searching ability, as well as its high efficiency. Finally, suggestions for further research and extensions are given.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2011, 59, 3; 263-272
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Computational Methods for Two-Level 0-1 Programming Problems through Distributed Genetic Algorithms
    Autorzy:
    Niwa, K.
    Hayashida, T.
    Sakawa, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/309162.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    distributed genetic algorithm
    Stackelberg solution
    two-level 0-1 programming problem
    Opis:
    In this paper, we consider a two-level 0-1 programming problem in which there is not coordination between the decision maker (DM) at the upper level and the decision maker at the lower level. We propose a revised computational method that solves problems related to computational methods for obtaining the Stackelberg solution. Specifically, in order to improve the computational accuracy of approximate Stakelberg solutions and shorten the computational time of a computational method implementing a genetic algorithm (GA) proposed by the authors, a distributed genetic algorithm is introduced with respect to the upper level GA, which handles decision variables for the upper level DM. Parallelization of the lower level GA is also performed along with parallelization of the upper level GA. The proposed algorithm is also improved in order to eliminate unnecessary computation during operation of the lower level GA, which handles decision variables for the lower level DM. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we propose comparisons with existing methods by performing numerical experiments to verify both the accuracy of the solution and the time required for the computation.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2010, 2; 78-87
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling of ship’s trajectory planning in collision situations by hybrid genetic algorithm
    Autorzy:
    Ni, S.
    Liu, Z.
    Cai, Y.
    Wang, X.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/259640.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    trajectory planning
    Multiple Genetic Algorithm
    ship collision avoidance
    nonlinear programming
    COLREGs
    Opis:
    Ship collision-avoidance trajectory planning aims at searching for a theoretical safe-critical trajectory in accordance with COLREGs and good seamanship. In this paper, a novel optimal trajectory planning based on hybrid genetic algorithm is presented for ship collision avoidance in the open sea. The proposed formulation is established based on the theory of the Multiple Genetic Algorithm (MPGA) and Nonlinear Programming, which not only overcomes the inherent deficiency of the Genetic Algorithm (GA) for premature convergence, but also guarantees the practicality and consistency of the optimal trajectory. Meanwhile, the encounter type as well as the obligation of collision avoidance is determined according to COLREGs, which is then considered as the restricted condition for the operation of population initialization. Finally, this trajectory planning model is evaluated with a set of test cases simulating various traffic scenarios to demonstrate the feasibility and superiority of the optimal trajectory.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2018, 3; 14-25
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Some efficient algorithms to deal with redundancy allocation problems
    Autorzy:
    Es-Sadqi, Mustapha
    Idrissi, Abdellah
    Benhassine, Ahlem
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2141899.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    redundancy allocation problem
    constraint programming
    forward checking
    optimization
    genetic algorithm
    top_k
    Opis:
    In this paper, we will discuss some algorithms in order to better optimize the problems of redundancy allocation in multi-state systems. The goal is to find the optimal configuration of the system that maximizes the availability and minimizes the investment cost. The availability will be evaluated using the universal generating function. In first step, our contribution consists in improving the genetic algorithm. In a second step, in the framework of the Constraint Programming, we propose a new method of optimization based on the Forward Checking as solver. Finally, we used the top-k method in our choice that helps us to get the best k elements from all possible values with highest availability. In comparison with the chosen study, our methods yield better results that satisfy the constraints of the problem in a shorter time.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 4; 48-57
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of composite load model parameters as a constrained nonlinear problem
    Autorzy:
    Regulski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410597.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    composite load model
    nonlinear optimization
    nonlinear least squares
    genetic algorithms
    sequential quadratic programming
    Opis:
    This paper presents the results of application of sequential quadratic programming to the estimation of the unknown composite load model parameters. Traditionally applied estimation methods, such as nonlinear least squares or genetic algorithms, suffer from a number of issues. Genetic algorithms exhibit premature convergence and require high computational resources and nonlinear least squares method is very sensitive to the initial guess and can diverge easily. This paper provides a comparison of all three methods based on computer-generated signals serving as field measurements. Accuracy and precision are assessed as well as computational requirements.
    Źródło:
    Present Problems of Power System Control; 2015, 6; 33-42
    2084-2201
    Pojawia się w:
    Present Problems of Power System Control
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Linear programming & metaheuristic approach for scheduling in the hybrid flowshop with resource constraints
    Autorzy:
    Figielska, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206283.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    flowshop
    parallel machines
    resource constraints
    heuristics
    linear programming
    genetic algorithms
    simulated annealing
    tabu search
    Opis:
    This paper deals with the problem of preemptive scheduling in a two-stage flowshop with parallel unrelated machines and additional renewable resources. The objective is the minimization of makespan. The problem is NP-hard. Heuristic algorithms are proposed which join the linear programming based procedures with metaheuristic algorithms: genetic, simulated annealing and tabu search algorithm. The performance of the proposed algorithms is experimentally evaluated by comparing the solutions with a lower bound on the optimal makespan. Results of a computational experiment show that these algorithms are able to produce good solutions in short computation time and that the metaheuristics significantly improve the results for the most difficult problems.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2011, 40, 4; 1209-1230
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Schedule design for multiprocessor systems
    Projektowanie harmonogramu dla systemów mikroprocesorowych
    Autorzy:
    Globa, L.
    Lysenko, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153590.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    harmonogram
    programowanie równoległe
    system wieloprocesorowy
    algorytm genetyczny
    schedule
    parallel programming
    multiprocessor system
    genetic algorithm
    Opis:
    Efficiency of multiprocessor system usage is strongly dependent on methods of schedule design - the way of task distribution on each processor to decrease overall schedule time. This article is devoted to the part of this process - schedule design on example of software development for LTE and WIMAX base stations.
    Wydajność użytkowania systemów mikroprocesorowych silnie zależy od metody zaprojektowania harmonogramu, tj. od sposobu rozdziału zadań na każdy procesor. Ma to wpływ na zmniejszenie całkowitego czasu wykonywania zadań. W artykule przedstawiono część tego procesu, tj. projektowanie harmonogramu na przykładzie opracowania oprogramowania dla stacji bazowych LTE oraz WIMAX. Wskazano cztery algorytmy możliwe do zastosowania przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych. Podano wyniki badań symulacyjnych tych algorytmów, z których wynika, że uzyskuje się dobrą zbieżność przy ograniczonej liczbie generacji. Głównym zadaniem analizowanym w pracy jest skrócenie czasu opracowania oprogramowania za pomocą automatycznego opracowania harmonogramu, znajdowania błędów, uproszczenia debugowania, i wizualizacji za pomocą diagramu. Do rozwoju oprogramowania telekomunikacyjnego proponuje się oryginalną metodę możliwą do zastosowania w formie systemu wbudowanego (SOC). Platformą hardware'ową jest element SOC i kilka różnych jednostek przetwarzających. Algorytm cyfrowego przetwarzania sygnałów jest zdefiniowany przez listę zadań wraz z informacjami o zależnościach. Typ jednostki przetwarzającej i czas przetwarzania są zdefiniowane z góry dla każdego zadania.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1554-1556
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A generalized varying-domain optimization method for fuzzy goal programming with priorities based on a genetic algorithm
    Autorzy:
    Li, S. Y.
    Hu, C. F.
    Teng, C. J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/970454.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    rozmyte programowanie celowe
    priorytet
    algorytm genetyczny
    fuzzy goal programming
    priorities
    SQP
    genetic algorithm
    GENOCOP III
    Opis:
    This paper proposes a generalized domain optimization method for fuzzy goal programming with different priorities. According to the three possible styles of the objective function, the domain optimization method and its generalization are correspondingly proposed. This method can generate the results consistent with the decision-maker's priority expectations, according to which the goal with higher priority may have higher level of satisfaction. However, the reformulated optimization problem may be nonconvex for the reason of the nature of the original problem and the introduction of the varying-domain optimization method. It is possible to obtain a local optimal solution for nonconvex programming by the SQP algorithm. In order to get the global solution of the new programming problem, the co-evolutionary genetic algorithm, called GENOCOP III, is used instead of the SQP method. In this way the decision-maker can get. the optimum of the optimization problem. We demonstrate the power of this proposed method based on genetic algorithm by illustrative examples.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2004, 33, 4; 633-652
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    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:
    An autonomous vehicle sequencing problem at intersections: A genetic algorithm approach
    Autorzy:
    Yan, F.
    Dridi, M.
    El Moudni, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329874.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    autonomous vehicle
    autonomous intersection management
    genetic algorithm
    dynamic programming
    heuristics
    pojazd autonomiczny
    algorytm genetyczny
    programowanie dynamiczne
    Opis:
    This paper addresses a vehicle sequencing problem for adjacent intersections under the framework of Autonomous Intersection Management (AIM). In the context of AIM, autonomous vehicles are considered to be independent individuals and the traffic control aims at deciding on an efficient vehicle passing sequence. Since there are considerable vehicle passing combinations, how to find an efficient vehicle passing sequence in a short time becomes a big challenge, especially for more than one intersection. In this paper, we present a technique for combining certain vehicles into some basic groups with reference to some properties discussed in our earlier works. A genetic algorithm based on these basic groups is designed to find an optimal or a near-optimal vehicle passing sequence for each intersection. Computational experiments verify that the proposed genetic algorithms can response quickly for several intersections. Simulations with continuous vehicles are carried out with application of the proposed algorithm or existing traffic control methods. The results show that the traffic condition can be significantly improved by our algorithm.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 1; 183-200
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod programowania genetycznego w procesie maksymalizacji wydobycia węglowodorów przy zastosowaniu symulatora złożowego
    Application of Genetic Programming Methods for the Optimization of Hydrocarbon Production by using a Reservoir Simulator
    Autorzy:
    Łętkowski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1835296.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    algorytmy genetyczne
    programowanie genetyczne
    optymalizacja wydobycia
    symulacje złożowe
    genetic algorithm
    geneting programming
    production optimization
    filed simulations
    Opis:
    Artykuł poświęcono zastosowaniu metody programowania genetycznego dla celów optymalizacji wydobycia ropy naftowej na przykładzie testowego złoża węglowodorowego. Prezentowane zagadnienie optymalizacyjne jest prostym przykładem problemu optymalnej kontroli i polega na doborze wydajności wydobycia ropy naftowej w przyjętych przedziałach czasowych w taki sposób, aby w zadanym całkowitym czasie eksploatacji uzyskać maksymalne wydobycie sumaryczne przy minimalnym wydobyciu wody. Problem rozwiązano przy zastosowaniu algorytmu genetycznego, kodującego dozwolone wartości wydajności wydobycia z listy wartości dozwolonych. Z jednej strony działanie takie jest charakterystyczne dla metod programowania genetycznego, zaś z drugiej redukuje istotnie przestrzeń rozwiązań. W artykule zastosowano algorytm genetyczny Hollanda, dla którego zaimplementowano krzyżowanie wielopunktowe oraz adaptację prawdopodobieństw krzyżowania i mutacji na podstawie tzw. współczynnika zróżnicowania populacji. Działanie tak zdefiniowanego mechanizmu adaptacji jest następujące: jeżeli zróżnicowanie populacji rośnie, liniowo zwiększane jest prawdopodobieństwo krzyżowania, a zmniejszane prawdopodobieństwo mutacji; w przeciwnym wypadku (zróżnicowanie populacji maleje) działa mechanizm odwrotny, tzn. zmniejsza się prawdopodobieństwo krzyżowania, a zwiększa prawdopodobieństwo mutacji. Taka metoda z jednej strony gwarantuje różnorodność populacji, z drugiej zaś zapewnia dobrą eksploatację przestrzeni rozwiązań. Przeprowadzono szereg testów mających na celu zweryfikowanie efektywności algorytmu w zależności od liczby punktów krzyżowania (krzyżowanie 1-, 2-, 3-punktowe) oraz długości chromosomu. Wykonane testy wskazują na zadowalającą zbieżność algorytmu, niezależnie od wartości badanych parametrów. Przyjęcie funkcji w określonej postaci spowodowało premiowanie przez algorytm niższych wartości wydobycia, co wynika z nieliniowego przyrostu wydobycia wody dla wyższych wartości wydobycia ropy naftowej.
    The paper addresses the problem of oil production optimization by genetic programming methods. The specific example of the problem presented in the paper belongs to the class of, so called, optimal control problems. It consists in finding the time variable rates of oil production that result in the maximum of the total oil production while keeping the total water production at a minimum available level. The problem is solved by a genetic algorithm, that assumes the production rates from the list of the allowable values. This approach typical for genetic programming methods significantly reduces the space of possible solutions. The article uses the Holland genetic algorithm for which multi-point crossing has been implemented and the adaptation of crossing and mutation probabilities based on so the called coefficient of population variability. The adaptive mechanism makes the crossing probability increase and mutation probability decrease for population variability increasing with time, while the crossing probability decrease and mutation probability increase for the variability decreasing with time. This mechanism guarantees the population variability to be at on appropriate level and at the same time, the extrapolation process for the solution space to be effective. Several tests were performed to verify the actual effectiveness of the algorithm for various number of crossing points (1, 2, 3 – crossing points) and chromosome length. Their results show a satisfactory convergence of the method to the final solution independent of the varying parameters values. Adopting a function in a specific form resulted in an algorithm for lower mining values, resulting from a nonlinear increase in water extraction for higher oil production values.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2017, 73, 10; 760-767
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Administration-and communication-aware IP core mapping in scalable multiprocessor system-on-chips via evolutionary computing
    Autorzy:
    Guderian, F.
    Schaffer, R.
    Fettweis, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91539.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    intellectual property
    IP
    IP core
    mapping
    system-on-chips
    mixed-integer linear programming
    MILP
    genetic algorithm
    GA
    administration
    communication
    Opis:
    In this paper, an efficient mapping of intellectual property (IP) cores onto a scalable multiprocessor system-on-chip with a k-ary 2-mesh network-on-chip is performed. The approach is to place more affine IP cores closer to each other reducing the number of traversed routers. Affinity describes the pairwise relationship between the IP cores quantified by an amount of exchanged communication or administration data. A genetic algorithm (GA) and a mixed-integer linear programming (MILP) solution use the affinity values in order to optimize the IP core mappings. The GA generates results faster and with a satisfactory quality relative to MILP. Realistic benchmark results demonstrate that a tradeoff between administration and communication affinity significantly improves application performance.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2012, 2, 2; 133-146
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Równoległa realizacja przykładowego algorytmu genetycznego z wykorzystaniem akceleratorów GPU
    Autorzy:
    Ratuszniak, P.
    Stasiak, A.
    Łańcucki, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118416.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    algorytm genetyczny
    programowanie równoległe
    akceleracja obliczeń
    akceleratory GPU
    CUDA
    problem komiwojażera
    genetic algorithm
    parallel programming
    computing acceleration
    GPU
    travelling salesman problem
    Opis:
    W artykule zaprezentowano praktyczną implementację aplikacji rozwiązującej przykładowy algorytm genetyczny z wykorzystaniem akceleratorów GPU. W tym przypadku zdecydowano się na rozwiązanie za pomocą algorytmu genetycznego typowego problemu optymalizacyjnego, jakim jest problem komiwojażera. Dodatkowo w celu wykorzystania mocy karty graficznej w tworzonej aplikacji wykorzystano technologię programowania na karcie graficznej – technologię Nvidia CUDA.
    The paper presents a practical implementation of a local desktop application that solves exemplary genetic algorithm with the use of GPU accelerators. In this case decided with the use of genetic algorithm to solve typical optimization problem which is travelling salesman problem. Additionally used Nvidia CUDA programming technology in order to use power of GPU in created application.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2018, 13; 63-78
    1897-7421
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Control of perishable inventory system with uncertain perishability process using neural networks and robust multicriteria optimization
    Autorzy:
    Chołodowicz, Ewelina
    Orłowski, Przemysław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173677.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    multiple objective programming
    optimal control
    genetic algorithm
    perishable inventories
    inventory control
    programowanie wielokryterialne
    optymalna kontrola
    algorytm genetyczny
    produkt szybko psujący się
    kontrola zapasów
    Opis:
    The inventory systems are highly variable and uncertain due to market demand instability, increased environmental impact, and perishability processes. The reduction of waste and minimization of holding and shortage costs are the main topics studied within the inventory management area. The main difficulty is the variability of perishability and other processes that occurred in inventory systems and the solution for a trade-off between sufficient inventory level and waste of products. In this paper, the approach for resolving this trade-off is proposed. The presented approach assumes the application of a state-feedback neural network controller to generate the optimal quantity of orders considering an uncertain deterioration process and the FIFO issuing policy. The development of the control system is based on state-space close loop control along with neural networks. For modelling the perishability process Weibull distribution and FIFO policy are applied. For the optimization of the designed control system, the evolutionary NSGA-II algorithm is used. The robustness of the proposed approach is provided using the minimax decision rule. The worst-case scenario of an uncertain perishability process is considered. For assessing the proposed approach, simulation research is conducted for different variants of controller structure and model parameters. We perform extensive numerical simulations in which the assessment process of obtained solutions is conducted using hyper volume indicator and average absolute deviation between results obtained for the learning and testing set. The results indicate that the proposed approach can significantly improve the performance of the perishable inventory system and provides robustness for the uncertain changes in the perishability process.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 3; art. no. e141182
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytmy hybrydowe optymalizacji w zastosowaniu do problemu sterowania systemami dystrybucji wody
    Hybrid optimization algorithm for control of water distribution systems
    Autorzy:
    Trawicki, D.
    Urbowska, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153958.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    systemy dystrybucji wody
    zintegrowane sterowanie ilością i jakością
    sterowanie optymalne
    hierarchiczna struktura sterowania
    sterowanie predykcyjne
    algorytmy genetyczne
    programowanie całkowitoliczbowe
    water distribution systems
    integrated water quantity and quality
    optimal control
    hierarchical control structure
    genetic algorithms
    mixed-integer programming
    Opis:
    W pracy analizowany jest problem optymalizującego zintegrowanego sterowania ilością i jakością w systemach dystrybucji wody. Proponowane decyzje i sterowania powinny zapewniać optymalizację przyjętego wskaźnika jakości, przy spełnieniu ograniczeń właściwych tej klasie systemów. Ostatecznie do rozwiązania złożonych zadań optymalizacji dynamicznej zaproponowane zostało podejście hybrydowe, wspomagające predykcyjne algorytmy sterowania i wykorzystujące zalety analizowanych w pracy algorytmów: algorytmu bazującego na metodzie podziałów i ograniczeń oraz algorytmów genetycznych.
    In this paper an approach to optimizing integrated control of quantity and quality in water distribution systems is presented. The optimizing integrated control meets consumer demand for drinking-quality water and maintains constraints while minimizing the operating costs. In predictive control 24 hours demand prediction and mathematical model of the water distribution system is used. The structure of basic control consists of two layers. To optimizing control at the upper layer hybrid algorithm is used. This algorithm is a combination of branch and bound algorithm and genetic algorithm, presented as well in this paper.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 4, 4; 17-20
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-38 z 38

      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