Informacja

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

Wyszukujesz frazę "optimization algorithms" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Advances in parallel heterogeneous genetic algorithms for continuous optimization
Autorzy:
Alba, E.
Luna, F.
Nebro, A. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907622.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
algorytm genetyczny
optymalizacja ciągła
konwergencja przedwczesna
parallel genetic algorithms
continuous optimization
premature convergence
heterogeneity
Opis:
In this paper we address an extension of a very efficient genetic algorithm (GA) known as Hy3, a physical parallelization of the gradual distributed real-coded GA (GD-RCGA). This search model relies on a set of eight subpopulations residing in a cube topology having two faces for promoting exploration and exploitation. The resulting technique has been shown to yield very accurate results in continuous optimization by using crossover operators tuned to explore and exploit the solutions inside each subpopulation. We introduce here a further extension of Hy3, called Hy4, that uses 16 islands arranged in a hypercube of four dimensions. Thus, two new faces with different exploration/exploitation search capabilities are added to the search performed by Hy3. We analyze the importance of running a synchronous versus an asynchronous version of the models considered. The results indicate that the proposed Hy4 model overcomes the Hy3 performance because of its improved balance between exploration and exploitation that enhances the search. Finally, we also show that the async Hy4 model scales better than the sync one.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 3; 317-333
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Genetic algorithms solution to the single-objective machining process optimization time model
Autorzy:
Amiolemhen, Patrick
Eseigbe, Joshua
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95251.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
production time
optimization
machining model
genetic algorithms
development
czas produkcji
optymalizacja
obróbka
algorytmy genetyczne
rozwój
Opis:
Minimum Production Time model of the machining process optimization problem comprising seven lathe machining operations were developed using Genetic Algorithms solution method. The various cost and time components involved in the minimum production cost and minimum production time criteria respectively, as well as all relevant technological/practical constraints were determined. An interactive, user-friendly computer package was then developed in Microsoft Visual Basic.Net environment to implement the developed models. The package was used to determine optimal machining parameters of cutting speed, feed rate and depth of cut for the seven machining operations with twenty-three technological constraints in the conversion of a cylindrical metal bar stock into a finished machined profile. The result of the single-objective machining process optimization models shows that the minimum production time is 21.84 min.
Źródło:
Journal of Mechanical and Energy Engineering; 2019, 3, 1; 13-23
2544-0780
2544-1671
Pojawia się w:
Journal of Mechanical and Energy Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of the process of restoring the continuity of the WDS based on the matrix and genetic algorithm approach
Autorzy:
Antonowicz, Ariel
Urbaniak, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173692.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
WNTR
Water Network Tool for Resilience
aggregation of failures
water distribution system
EPANET Solver
Graph Searching Algorithms
genetic algorithm
optimization
post-disaster events
agregacja awarii
system dystrybucji wody
EPANET
algorytm wyszukiwania grafów
algorytm genetyczny
optymalizacja
wydarzenia po katastrofie
Opis:
The article discusses an example of the use of graph search algorithms with trace of water analysis and aggregation of failures in the occurrence of a large number of failures in the Water Supply System (WSS). In the event of a catastrophic situation, based on the Water Distribution System (WDS) network model, information about detected failures, the condition and location of valves, the number of repair teams, criticality analysis, the coefficient of prioritization of individual network elements, and selected objective function, the algorithm proposes the order of repairing the failures should be analyzed. The approach proposed by the authors of the article assumes the selection of the following objective function: minimizing the time of lack of access to drinking water (with or without prioritization) and minimizing failure repair time (with or without failure aggregation). The algorithm was tested on three different water networks (small, medium, and large numbers of nodes) and three different scenarios (different numbers of failures and valves in the water network) for each selected water network. The results were compared to a valve designation approach for closure using an adjacency matrix and a Strategic Valve Management Model (SVMM).
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 4; art. no. e141594
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of process parameters for composting of pulp/paper mill sludge with hazelnut kernel using a statistical method
Autorzy:
Aycan, N.
Turan, N. G.
Ozgonenel, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/207046.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
algorithms
composting
regression analysis
ANOVA test
optimization algorithms
optimization of process parameters
algorytmy
kompostowanie
analiza regresji
Test ANOVA
algorytmy optymalizacji
optymalizacja parametrów technologicznych
Opis:
An effective way to remove ammonium from compost using hazelnut kernels (HK) has been presented. The role of experimental factors on the removal of ammonium was examined by using the full factor experimental design (FFED). The experimental factors and their related levels were selected as time of 1-6 weeks, moisture of 50-70%, and HK amendment ratio of 5-25. The results were then evaluated by the ANOVA test to examine importance of the process variables (inputs) and their levels. A regression model taking into account main significant and interaction effects was suggested. According to the optimization algorithm, time of 5 weeks, moisture of 50%, and HK amendment ratio of 25 with the removal capacity of 60% were selected as optimum levels. The proposed analyzing procedure is simple to implement and cost-effective.
Źródło:
Environment Protection Engineering; 2014, 40, 1; 127-138
0324-8828
Pojawia się w:
Environment Protection Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimizing the Seakeeping Performance of Ship Hull Forms Using Genetic Algorithm
Autorzy:
Bagheri, L.
Ghassemi, H.
Dehghanian, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117211.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
genetic algorithms
Seakeeping Performance
Ship Hull
Hydrodynamics
Ship Design
Froude Number
Seakeeping Calculation
optimization
Opis:
Hull form optimization from a hydrodynamic performance point of view is an important aspect of ship design. This study presents a computational method to estimate the ship seakeeping in regular head wave. In the optimization process the Genetic Algorithm (GA) is linked to the computational method to obtain an optimum hull form by taking into account the displacement as design constraint. New hull forms are obtained from the well-known S60 hull and the classical Wigley hull taken as initial hulls in the optimization process at two Froude numbers (Fn=0.2 and Fn=0.3). The optimization variables are a combination of ship hull offsets and main dimensions. The objective function of the optimization procedure is the peak values for vertical absolute motion at a point 0.15LBP behind the forward perpendicular, in regular head waves.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2014, 8, 1; 49-57
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A genatic algorithm how to solve a puzzle and its using in cartography
Algorytm genetyczny do składania powierzchni z fragmentów i jego zastosowania w kartografii
Autorzy:
Bartoněk, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341415.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
algorytm genetyczny
analiza skupień
kształt
fragmenty
granice figur
kod łańcuchowy
optymalizacja
funkcja dopasowania
kartogramy
genetic algorithms
cluster analysis
shape
fragments
shape boundary
string code
optimization
fitness function
cartograms
Opis:
Genetic algorithms represent an up-to-date method of process optimization, where other solutions have failed or haven't given any satisfactory results. One of these processes is puzzle solving, where fragments have to be placed into the defined shape in such a way so that no fragment should mutually overlay and the whole shape area will be filled with all of these fragments. A genetic algorithm solving this task including an exact formulation and a definition of the initial conditions based on cluster analysis has been described in this paper. The algorithm efficiency will be tested in diploma works in Institute of Geodesy, Faculty of Civil Engineering, University of Technology, Brno. The results will be used in the application for cartograms creation.
Algorytmy genetyczne reprezentują nowoczesne metody optymalizacji procesów, dla których inne rozwiązania zawiodły lub nie dały satysfakcjonujących rezultatów. Jednym z takich procesów jest rozwiązywanie układanek - puzli, w których fragmenty muszą być wstawione w zdefiniowany kształt w ten sposób, aby żadne się nawzajem nie nakładały, a kształt zawierał wszystkie zadane fragmenty. Praca niniejsza zawiera opis algorytmu genetycznego rozwiązującego takie zadanie wraz ze ścisłą formułą rozwiązania oraz definicją warunków początkowych, bazującą na analizie skupień. Skuteczność algorytmu będzie testowana w pracy dyplomowej w Instytucie Geodezji na Wydziale Budownictwa, Politechniki w Brnie. Rezultaty zostaną wykorzystane przy tworzeniu kartogramów.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2005, 4, 2; 15-23
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm inspirowany polem walki - połączenie algorytmów numerycznych z ideą roju
Autorzy:
Baumgart, Jan
Sangho, Belco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41206049.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
algorytm optymalizacyjny
inspiracja polem walki
rozwiązanie
optymalizacja
rzeczywiste problemy optymalizacji
optymalizacja funkcji
algorytm numeryczny
optimization algorithms
battlefield inspired inspiration
solution
optimization
real optimization problems
function optimization
numerical algorithm
Opis:
Artykuł przedstawia przygotowany algorytm na bazie połączenia idei znanych metod numerycznych z metodami opartymi na idei roju. Algorytm został przygotowany z inspiracji polem walki podczas którego w równych odstępach żołnierze przeczesują siły wroga z różnymi prędkościami zależnie od posiadanego orężu a następnie ograniczają zakres pola bitwy. Zaproponowane rozwiązanie wywodzi się właśnie ze zbliżonych założeń. Głównym założeniem pracy było przedstawienie potencjalnego zysku z połączenia metod optymalizacji oraz porównanie metody mieszanej z metodami bazującymi na idei roju pod względem prędkości działania oraz skuteczności odnajdowania optimum globalnego.Algorytm został porównany z dwoma algorytmami metaheurystycznymi pod kątem dokładności odnalezionych rozwiązań oraz prędkości. Zgodnie z wynikami eksperymentów posiada wydajność podobną w porównaniu z innymi algorytmami oraz daje zadowalające efekty w wykorzystaniu.
he article presents prepared algorithm based on the combination of the ideas of known numericalmethods with methods based on the idea of a swarm. The algorithm was prepared inspired by the battlefield,during which, at equal intervals, soldiers scour enemy forces at different speeds depending on the weapon theyhave, and then limit the scope of the battlefield. The proposed solution is based on similar assumptions. Themain assumption of the work was to present the potential profit from the combination of optimization methodsand to compare the mixed method with methods based on the idea of a swarm in terms of operating speed andthe effectiveness of finding the global optimum. The algorithm was compared with two metaheuristic algorithmsin terms of the accuracy of the solutions found and speed. According to the results of the experiments, it hasa similar performance compared to other algorithms and gives satisfactory results in use.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2021, 2; 26-31
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Studium przypadku skuteczności nowych metod optymalizacji roju w porównaniu do metod znanych
Autorzy:
Baumgart, Jan
Sangho, Belco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41206153.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
algorytm roju
wzorce
inspirowanie naturą
metaheurystyka
pojedyncze obiektywne problemy optymalizacji
optymalizacja funkcji
algorytmy optymalizacji
swarm algorithm
patterns
inspired by nature
metaheuristics
single objective optimization problems
function optimization
optimization algorithms
Opis:
Porównianie skuteczności nowych metod optymalizacji roju w porównaniu z metodami znanymi w dziedzinie. Inspirowane naturą algorytmy metaheurystyczne stają się coraz bardziej popularne w rozwiązywaniu problemów optymalizacyjnych. Dzięki ich popularności niemal codziennie możemy zobaczyć nowepodejścia i proponowane rozwiązania. W tym artykule przedstawię porównanie, które pokaże kilka najnowszychprac z tej dziedziny w porównaniu z niektórymi algorytmami traktowanymi jako podstawa dziedziny. Głównymcelem było porównanie ostatnio wprowadzonych algorytmów roju i określenie, kiedy nowe rozwiązania są faktycznie szybsze i bardziej precyzyjne. Podsumowując, czy przetestowane nowe podejścia są lepsze niż obecne,dobrze znane i ugruntowane w terenie algorytmy. Algorytmy brane pod uwagę w tej pracy to: Particle SwarmOptimization [5], Artifical Bee Colony [3], Elephant Herding Optimization [7], Whale Optimization [4] i Gras-shopper Optimization [6].Algorytmy uznawane za nowe w tej dziedzinie porównano z dwoma popularnymi idobrze znanymi algorytmami metaheurystycznymi pod względem dokładności znalezionych rozwiązań i szybkości. Zgodnie z wynikami eksperymentów większość porównywanych nowych algorytmów dawała zadowalającewyniki w użytkowaniu.
Comparing the effectiveness of new methods of swarm optimization in comparison with knownmethods. Nature-inspired metaheuristic algorithms are becoming more and more popular in solving optimization problems. Thanks to their popularity, we can see new approaches and proposed solutions almost everyday. In this article, I will present a comparison that will show some of the most recent works in this fieldcompared to some algorithms considered as the basis of the field. The main goal was to compare the recently introduced swarm algorithms and determine when new solutions are actually faster and more precise. Inconclusion, are the new approaches tested better than the current, well-known and field-grounded algorithms?The algorithms considered in this paper are Particle Swarm Optimization, Artifical Bee Colony, Elephant Herding Optimization, Whale Optimization, and Grasshopper Optimization. Algorithms considered new inthis field were compared with two popular and well-known metaheuristic algorithms in terms of accuracy ofsolutions found and speed. According to the experimental results, most of the compared new algorithms gave satisfactory results in use.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2021, 1; 47-50
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Redukcja hałasu w pomieszczeniu z zaburzeniem wibroakustycznym poprzez optymalny rozkład materiału dźwiękochłonnego
Noise reduction in a room with vibroacoustic disturbance by the optimal absorptive material distribution
Autorzy:
Błażejewski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153480.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
akustyka
amplitudy modalne
optymalizacja
algorytmy genetyczne
zbiór rozwiązań Pareto-optymalnych
acoustics
modal amplitudes
optimization
genetic algorithms
Pareto-optimal set
Opis:
Praca dotyczy zagadnienia rozmieszczenia porowatego materiału absorbującego o zespolonej impedancji akustycznej na brzegach obszaru (pomieszczenia), w którym umieszczone zostało harmoniczne źródło wibroakustyczne. Uproszczony model rozkładu ciśnienia akustycznego w pomieszczeniu uzyskano stosując analizę modalną. Do rozwiązania problemu optymalizacji wykorzystano algorytm genetyczny. Połączenie uproszonego modelu oraz algo-rytmu genetycznego, pozwala na znaczne szybsze i mniej kosztowne obliczeniowo, uzyskiwanie wyników optymalizacji, w postaci rozkładu materiału absorpcyjnego w pomieszczeniu.
In the paper a problem how to properly influence an acoustic field in the enclosure with a Vibro-acoustical source [1] inside is considered. Particularly, optimization of the configuration of an acoustic absorber, i.e. porous material characterized by a complex impedance on the boundary, is presented [2]. The combination of the modal approach to modeling of the room acoustic field and the artificial intelligence methods to the optimization is a new attitude to the problem. In order to describe the acoustic pressure distribution inside the enclosure, the modal analysis with modal coupling was applied and presented in Section 2. In this case the acoustic pressure distribution in the room is a sum over a set of the room eigenfunctions and proper time components i.e. modal amplitudes [2, 3]. The formulae describing these amplitudes were obtained and eventually introduced into the multi-objective function definition [2, 4] in Section 3. The acoustic impedances on the room boundaries correlated with the material thickness were selected as design variables. In order to solve the optimization problem defined in Section 3 directly, a genetic algorithm was applied. The non-dominated solutions were searched in the process [2, 4, 5, 6]. The main ingredients of the algorithm and its settings are described in Section 4. In Section 5 the example object (room) is specified and shown in detail in Tab. 1. Applying a specific acoustic absorber on the boundary [2, 7], the room with the harmonic source was modified according to the optimization method. As the result, the set of the Pareto-optimal solutions was obtained (see Fig. 1). One solution of the Pareto set was selected and corresponding, particular boundaries covering with the acoustic absorber are shown in Fig. 2. Last, the model accuracy and the optimization results, i.e. noise reduction, are presented in Figs. 3a and 3b. The result verification was performed by comparison with the acoustic measurements (see Figs. 3c and 3d).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 6, 6; 536-539
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Internet shopping optimization problem
Autorzy:
Błażewicz, J.
Kovalyov, M. Y.
Musiał, J.
Urbański, A. P.
Wojciechowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907755.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
algorytm
złożoność obliczeniowa
algorytm kombinatoryczny
optymalizacja
zakupy internetowe
algorithm
computational complexity
combinatorial algorithms
optimization
Internet shopping
Opis:
A high number of Internet shops makes it difficult for a customer to review manually all the available offers and select optimal outlets for shopping. A partial solution to the problem is brought by price comparators which produce price rankings from collected offers. However, their possibilities are limited to a comparison of offers for a single product requested by the customer. The issue we investigate in this paper is a multiple-item multiple-shop optimization problem, in which total expenses of a customer to buy a given set of items should be minimized over all available offers. In this paper, the Internet Shopping Optimization Problem (ISOP) is defined in a formal way and a proof of its strong NP-hardness is provided. We also describe polynomial time algorithms for special cases of the problem.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2010, 20, 2; 385-390
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of synchronous generator nonlinear model parameters based on power rejection tests using a gradient optimization algorithm
Autorzy:
Boboń, A.
Nocoń, A.
Paszek, S.
Pruski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200774.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
gradient optimization algorithms
synchronous generator model
parameter estimation
load rejection test
algorytm optymalizacji gradientu
modele generatorów synchronicznych
estymacja parametrów
test odrzucenia ładunku
Opis:
The paper presents a method for determining electromagnetic parameters of different synchronous generator models based on dynamic waveforms measured at power rejection. Such a test can be performed safely under normal operating conditions of a generator working in a power plant. A generator model was investigated, expressed by reactances and time constants of steady, transient, and subtransient state in the d and q axes, as well as the circuit models (type (3,3) and (2,2)) expressed by resistances and inductances of stator, excitation, and equivalent rotor damping circuits windings. All these models approximately take into account the influence of magnetic core saturation. The least squares method was used for parameter estimation. There was minimized the objective function defined as the mean square error between the measured waveforms and the waveforms calculated based on the mathematical models. A method of determining the initial values of those state variables which also depend on the searched parameters is presented. To minimize the objective function, a gradient optimization algorithm finding local minima for a selected starting point was used. To get closer to the global minimum, calculations were repeated many times, taking into account the inequality constraints for the searched parameters. The paper presents the parameter estimation results and a comparison of the waveforms measured and calculated based on the final parameters for 200 MW and 50 MW turbogenerators.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2017, 65, 4; 479-488
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hydraulic fracturing optimization framework based on PKN and Cinco-Ley methods
Autorzy:
Budzowski, R.
Janiga, D.
Czarnota, R.
Wojnarowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/299213.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
optimization
hydraulic fracturing
nature - inspired optimization algorithms
Opis:
In an era of decreasing number of discoveries of conventional hydrocarbon reservoirs, in the global oil and gas industry we can observe growing interest in unconventional resources. Conducting effective production from this type of reservoirs is associated with carrying out the intensification processes of production, among which hydraulic fracturing is the most popular. Fracturing project design consist of several technological parameters, i.e. the type of fracturing fluid and quantity of proppant, which have a direct impact on the process effectiveness. The actual shape of the fracture is difficult to predict due to the local heterogeneity of the reservoir and the superposition of the phenomena occurring during stimulation treatment. In this paper optimization model was proposed, which allows for selection appropriate parameters of fracturing technology. Developed optimization algorithm is based on two-dimensional PKN fracture model and Cinco-Ley analytical method. Optimization method used in this paper based on nature - inspired algorithms which were compared with gradient method.
Źródło:
AGH Drilling, Oil, Gas; 2017, 34, 1; 157-167
2299-4157
2300-7052
Pojawia się w:
AGH Drilling, Oil, Gas
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial Neural Network Optimized by Modified Particle Swarm Optimization for Predicting Peak Particle Velocity Induced by Blasting Operations in Open Pit Mines
Autorzy:
Bui, Xuan‑Nam
Nguyen, Hoang
Nguyen, Truc Anh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2020892.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
blast-induced ground vibration
peak particle velocity
open pit mine
artificial neural network
modified particle swarm optimization
metaheuristic algorithms
wibracje gruntu wywołane podmuchami
drgania górotworu
górnictwo odkrywkowe
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
Blasting is an indispensable part of the open pit mining operations. It plays a vital role in preparing the rock mass for subsequent operations, such as loading/unloading, transporting, crushing, and dumping. However, adverse effects, especially blast-induced ground vibrations, are considered one of the most dangerous problems. In this study, artificial intelligence was supposed to predict the intensity of blast-induced ground vibration, which is represented by the peak particle velocity (PPV). Accordingly, an artificial neural network was designed to predict PPV at the Coc Sau open pit coal mine with 137 blasting events were collected. Aiming to optimize the ANN model, the modified version of the particle swarm optimization (MPSO) algorithm was applied to optimize the ANN model for predicting PPV, called the MPSO-ANN model. For the comparison purposes, two forms of empirical equations, namely United States Bureau of Mining (USBM) and U Langefors - Kihlstrom, were also developed to predict PPV and compared with the proposed MPSO-ANN model. The results showed that the proposed MPSO-ANN model provided a better performance with a mean absolute error (MAE) of 1.217, root-mean-squared error (RMSE) of 1.456, and coefficient of determination (R2) of 0.956. Meanwhile, the empirical models only provided poorer performances with an MAE of 1.830 and 2.012, RMSE of 2.268 and 2.464, and R2 of 0.874 and 0.852 for the USBM and U Langefors – Kihlstrom empirical models, respectively.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2021, 2; 79--90
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary algorithms and boundary element method in generalized shape optimization
Algorytmy ewolucyjne i metoda elementów brzegowych w uogólnionej optymalizacji kształtu
Autorzy:
Burczyński, T.
Kokot, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/279253.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
evolutionary algorithms
genetic algorithms
generalized shape optimization
topology optimization
Opis:
The coupling of modern, alternative optimization methods such as evolutionary algorithms with the effective tool for analysis of mechanical structures - BEM, gives a new optimization method, which allows one to perform the generalized shape optimization (simultaneous shape and topology optimization) for elastic mechanical structures. This new evolutionary method is free from typical limitations connected with classical optimization methods. In the paper, results of researches on the application of evolutionary methods in the domain of mechanics are presented. Numerical examples for some optimization problems are presented, too.
Połączenie nowoczesnych algorytmów optymalizacji, jakimi są algorytmy ewolucyjne, z metodą elementów brzegowych pozwala opracować alternatywną metodę optymalizacji sprężystych układów mechanicznych w zakresie uogólnionej optymalizacji kształtu (połaczenie optymalizacji kształtu z optymalizacją topologiczną). Metoda ta jest pozbawiona wad związanych z typowymi klasycznymi metodami optymalizacji (ciągłość funkcji celu, wyznaczanie gradientu funkcji itp.), co znacznie rozszerza możliwości jej zastosowań. W artykule przedstawiono proponowaną metodę optymalizacji wraz z przykładami optymalizacji wybranych układów mechanicznych.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2003, 41, 2; 341-364
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Asymptotic guarantee of success for multi-agent memetic systems
Autorzy:
Byrski, A.
Schaefer, R.
Smołka, M.
Cotta, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201942.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
computational multi-agent systems
asymptotic analysis
global optimization
parallel evolutionary algorithms
Markov chain modeling
Opis:
The paper introduces a stochastic model for a class of population-based global optimization meta-heuristics, that generalizes existing models in the following ways. First of all, an individual becomes an active software agent characterized by the constant genotype and the meme that may change during the optimization process. Second, the model embraces the asynchronous processing of agent’s actions. Third, we consider a vast variety of possible actions that include the conventional mixing operations (e.g. mutation, cloning, crossover) as well as migrations among demes and local optimization methods. Despite the fact that the model fits many popular algorithms and strategies (e.g. genetic algorithms with tournament selection) it is mainly devoted to study memetic algorithms. The model is composed of two parts: EMAS architecture (data structures and management strategies) allowing to define the space of states and the framework for stochastic agent actions and the stationary Markov chain described in terms of this architecture. The probability transition function has been obtained and the Markov kernels for sample actions have been computed. The obtained theoretical results are helpful for studying metaheuristics conforming to the EMAS architecture. The designed synchronization allows the safe, coarse-grained parallel implementation and its effective, sub-optimal scheduling in a distributed computer environment. The proved strong ergodicity of the finite state Markov chain results in the asymptotic stochastic guarantee of success, which in turn imposes the liveness of a studied metaheuristic. The Markov chain delivers the sampling measure at an arbitrary step of computations, which allows further asymptotic studies, e.g. on various kinds of the stochastic convergence.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2013, 61, 1; 257-278
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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