Informacja

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

Wyszukujesz frazę "swarm algorithm" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Simulation on vessel intelligent collision avoidance based on artificial fish swarm algorithm
Autorzy:
Li, W.
Ma, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260153.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
simulation
collision avoidance
artificial fish swarm algorithm
Opis:
TAs the rapid development of the ship equipments and navigation technology, vessel intelligent collision avoidance theory was researched world widely. Meantime, more and more ship intelligent collision avoidance products are put into use. It not only makes the ship much safer, but also lighten the officers work intensity and improve the ship’s economy. The paper based on the International Regulation for Preventing Collision at sea and ship domain theories, with the ship proceeding distance when collision avoidance as the objective function, through the artificial fish swarm algorithm to optimize the collision avoidance path, and finally simulates overtaking situation, crossing situation and head-on situation three classic meeting situation of ships on the sea by VC++ computer language. Calculation and simulation results are basically consistent with the actual situation which certifies that its validity.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2016, S 1; 138-143
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selection of the heat transfer coefficient using swarming algorithms
Autorzy:
Gawrońska, Elżbieta
Dyja, Robert
Zych, Maria
Domek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204686.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
swarm algorithm
ABC algorithm
ACO algorithm
heat transfer coefficient
computer simulation
numerical modelling
Opis:
The article presents the use of swarming algorithms in selecting the heat transfer coefficient, taking into account the boundary condition of the IV types. Numerical calculations were made using the proprietary TalyFEM program and classic form of swarming algorithms. A function was also used for the calculations, which, during the calculation, determined the error of the approximate solution and was minimalised using a pair of individually employed algorithms, namely artificial bee colony (ABC) and ant colony optimisation (ACO). The tests were carried out to select the heat transfer coefficient from one range. Describing the geometry for a mesh of 408 fine elements with 214 nodes, the research carried out presents two squares (one on top of the other) separated by a heat transfer layer with a κ coefficient. A type III boundary condition was established on the right and left of both edges. The upper and lower edges were isolated, and a type IV boundary condition with imperfect contact was established between the squares. Calculations were made for ABC and ACO, respectively, for populations equal to 20, 40 and 60 individuals and 2, 6 and 12 iterations. In addition, in each case, 0%, 1%, 2% and 5% noise of the reference values were also considered. The obtained results are satisfactory and very close to the reference values of the κ parameter. The obtained results demonstrate the possibility of using artificial intelligence (AI) algorithms to reconstruct the IV type boundary condition value during heat conduction modelling.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2022, 16, 4; 325--339
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of electric and magnetic field intensities in proximity of power lines using genetic and particle swarm algorithms
Autorzy:
Król, K.
Machczyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/141588.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
power line
electric field
magnetic field
optimization
genetic algorithm
particle swarm algorithm
Opis:
The paper presents optimization of power line geometrical parameters aimed to reduce the intensity of the electric field and magnetic field intensity under an overhead power line with the use of a genetic algorithm (AG) and particle swarm optimization (PSO). The variation of charge distribution along the conductors as well as the sag of the overhead line and induced currents in earth wires were taken into account. The conductor sag was approximated by a chain curve. The charge simulation method (CSM) and the method of images were used in the simulations of an electric field, while a magnetic field were calculated using the Biot–Savart law. Sample calculations in a three-dimensional system were made for a 220 kV single – circuit power line. A comparison of the used optimization algorithms was made.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2018, 67, 4; 829-843
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Design of a Superconducting Antenna Integrated with a Diplexer for Radio-Astronomy Applications
Autorzy:
Donelli, M.
Febvre, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/309365.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
diplexer
microwave antenna
optimization techniques
particle swarm algorithm
radio astronomy
Opis:
This paper presents the design of a compact frontend diplexer for radio-astronomy applications based on a self complementary Bow-tie antenna, a 3 dB T-junction splitter and two pass-band fractal lters. The whole diplexer structure has been optimized by using an evolutionary algorithm. In particular the problem of the diplexer design is recast into an optimization one by dening a suitable cost function which is then minimized by mean of an evolutionary algorithm namely the Particle Swarm Optimization (PSO). An X band diplexer prototype was fabricated and assessed demonstrating a good agreement between numerical and experimental results.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2014, 3; 113-118
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Constrained optimization of the brushless DC motor using the salp swarm algorithm
Autorzy:
Knypiński, Łukasz
Devarepalli, Ramesh
Le Menach, Yvonnick
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2135734.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
brushless DC motor
constrained optimization
finite element analysis
salp swarm algorithm
Opis:
This paper presents an algorithm and optimization procedure for the optimization of the outer rotor structure of the brushless DC (BLDC) motor. The optimization software was developed in the Delphi Tiburón development environment. The optimization procedure is based on the salp swarm algorithm. The effectiveness of the developed optimization procedurewas compared with genetic algorithm and particle swarmoptimization algorithm. The mathematical model of the device includes the electromagnetic field equations taking into account the non-linearity of the ferromagnetic material, equations of external supply circuits and equations of mechanical motion. The external penalty function was introduced into the optimization algorithm to take into account the non-linear constraint function.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 3; 775--787
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelling Microcystis Cell Density in a Mediterranean Shallow Lake of Northeast Algeria (Oubeira Lake), Using Evolutionary and Classic Programming
Autorzy:
Arif, Salah
Djellal, Adel
Djebbari, Nawel
Belhaoues, Saber
Touati, Hassen
Guellati, Fatma Zohra
Bensouilah, Mourad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174666.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
microcystis cell density
Multiple Linear Regression
Support Vector Machine
Particle Swarm Optimization
Genetic Algorithm
Bird Swarm Algorithm
Opis:
Caused by excess levels of nutrients and increased temperatures, freshwater cyanobacterial blooms have become a serious global issue. However, with the development of artificial intelligence and extreme learning machine methods, the forecasting of cyanobacteria blooms has become more feasible. We explored the use of multiple techniques, including both statistical [Multiple Regression Model (MLR) and Support Vector Machine (SVM)] and evolutionary [Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), and Bird Swarm Algorithm (BSA)], to approximate models for the prediction of Microcystis density. The data set was collected from Oubeira Lake, a natural shallow Mediterranean lake in the northeast of Algeria. From the correlation analysis of ten water variables monitored, six potential factors including temperature, ammonium, nitrate, and ortho-phosphate were selected. The performance indices showed; MLR and PSO provided the best results. PSO gave the best fitness but all techniques performed well. BSA had better fitness but was very slow across generations. PSO was faster than the other techniques and at generation 20 it passed BSA. GA passed BSA a little further, at generation 50. The major contributions of our work not only focus on the modelling process itself, but also take into consideration the main factors affecting Microcystis blooms, by incorporating them in all applied models.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2023, 17, 2; 31--68
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Swarm Behaviour Optimisation Methods Based on an Original Algorithm
Metoda optymalizacji zachowania się roju na podstawie autorskiego algorytmu
Autorzy:
Falkowski, Krzysztof
Duda, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2036929.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
swarms
swarm algorithm
sweep coverage
coverage task
optimisation
optymalizacja
rój
algorytm roju
Opis:
This article presents an authorial swarm algorithm that performs coverage tasks using the Sweep Coverage method. The presented solution assumes stochastic movement of the objects in the swarm which allows them to be simple ones. Our goal was to find an optimal number of objects in the swarm. The main evaluated factors are time and energy consumption. Changing input data allowed us to designate different cases and to examine the influence of varying parameters of a single boid on a whole swarm behaviour.
W artykule przedstawiono metody znalezienia optymalnej wielkości roju dla danego zadania. Głównymi ocenianymi czynnikami są czas i zużycie energii. Autorskie rozwiązanie algorytmiczne pozwoliło na wyznaczenie różnych przypadków i zbadanie wpływu różnych parametrów pojedynczego boida na zachowanie całego roju. Obliczenie efektywności energetycznej pozwoliło na wyznaczenie dodatkowych informacji o optymalizacji liczby boidów w roju. Wyniki pokazują, że można ocenić najlepsze rozwiązania dla określonych założeń. Można znaleźć, jaka liczba boidów wykonałaby zadanie w jak najkrótszym czasie przy założonej energooszczędności. Można również znaleźć grupę z najlepszym czasem do uzyskania wskaźnika efektywności energetycznej, która wykonałaby zadanie przy najlepszej kombinacji najkrótszego czasu i zużytej energii. Dodatkowe testy ze zmieniającymi się zmiennymi pozwoliły określić ich wpływ na wynik. Wykazano, że prędkość i bezpieczna odległość są ze sobą połączone, ale zmiana prędkości jest bardziej znacząca dla mniejszych rojów, gdy zmiana bezpiecznej odległości ma większy wpływ na liczniejsze grupy. Wynika z tego, że dla małych grup lepsze są szybsze boidy, a dla liczniejszych rojów bardziej przydatne byłyby boidy, które mogą poruszać się bliżej. Zmienianie promienia obszaru skanowanego na każdym kroku wpływa na ogólną wydajność, ale prawie nie ma wpływu na efektywność energetyczną roju.
Źródło:
Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa; 2021, 12, 3 (45); 53-70
2081-5891
Pojawia się w:
Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja środowiska symulacyjnego do oceny samoorganizacji trasowania w sieci sensorycznej
The concept of the simulation environment designed to evaluate the self-organizing process of the sensors network routing
Autorzy:
Stankiewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/199141.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Techniki Górniczej KOMAG
Tematy:
trasowanie
samoorganizacja
algorytm roju
sieć sensoryczna
routing
self-organization
swarm algorithm
sensors networks
Opis:
Techniki Internetu Rzeczy (IoT – Internet of Things) oraz komunikacji bezpośredniej Maszyna do Maszyny (M2M - Machine to Machine) coraz mocniej wpływają na strukturę i funkcjonalność systemów sterowania stosowanych w maszynach, kształtując przy tym ideę Przemysłu 4.0 (Industry 4.0). Systemy sterowania zgodne z IoT wykorzystują sieci komunikacyjne, często o dużym stopniu komplikacji, łącząc poszczególne podzespoły, moduły, elementy wykonawcze i sensory. W artykule przedstawiono zagadnienie symulacji samoorganizacji ścieżek komunikacyjnych (trasowanie, routing) w złożonej sieci sensorycznej monitorującej działanie krążników przenośnika taśmowego. Poszczególne sensory tworzące sieć są niezależne i wyposażone w elektroniczny układ pomiarowy oraz transmisyjny MTU (Measuring and Transmitting Unit). W celu utworzenia i optymalizacji ścieżek transmisyjnych, w proponowanej strukturze komunikacyjnej, zaproponowano algorytm klasy SA (Swarm Algorithm) bazujący na zachowaniu roju.
Assumptions of an IoT (Internet of Things) and direct communication M2M (Machine to Machine) got strong influence on the structure and functionality of the control systems of machines, shaping at once an idea of the Industry 4.0 (Industry 4.0). All control systems, in accordance with the IoT, use communication networks, often with a high degree of complexity, combining the various components, modules, actuators and sensors. The paper presents the simulation problem of self-organization communication paths in a complex network of sensory monitoring of operation of the conveyor belt rollers, in which each sensor is equipped with an independent, electronic measuring and transmission unit (MTU). In order to create and optimize the communication structure an algorithm of class SA (Swarm Algorithm), based on the behavior of the swarm, was proposed.
Źródło:
Maszyny Górnicze; 2015, 33, 2; 3-8
0209-3693
2450-9442
Pojawia się w:
Maszyny Górnicze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Allocation of real power generation based on computing over all generation cost: an approach of Salp Swarm Algorithm
Autorzy:
Devarapalli, Ramesh
Sinha, Nikhil Kumar
Rao, Bathina Venkateswara
Knypiński, Łukasz
Lakshmi, Naraharisetti Jaya Naga
García Márquez, Fausto Pedro
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841291.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
economic load dispatch
heuristic algorithms
optimization
Particle Swarm
Algorithm
Salp Swarm Algorithm
ekonomiczna wysyłka ładunku
algorytmy heurystyczne
optymalizacja
rój cząstek
algorytm
Opis:
Economic Load Dispatch (ELD) is utilized in finding the optimal combination of the real power generation that minimizes total generation cost, yet satisfying all equality and inequality constraints. It plays a significant role in planning and operating power systems with several generating stations. For simplicity, the cost function of each generating unit has been approximated by a single quadratic function. ELD is a subproblem of unit commitment and a nonlinear optimization problem. Many soft computing optimization methods have been developed in the recent past to solve ELD problems. In this paper, the most recently developed population-based optimization called the Salp Swarm Algorithm (SSA) has been utilized to solve the ELD problem. The results for the ELD problem have been verified by applying it to a standard 6-generator system with and without due consideration of transmission losses. The finally obtained results using the SSA are compared to that with the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. It has been observed that the obtained results using the SSA are quite encouraging.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 2; 337-349
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A novel variant of the salp swarm algorithm for engineering optimization
Autorzy:
Jia, Fuyun
Luo, Sheng
Yin, Guan
Ye, Yin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23944824.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
salp swarm algorithm
meta-heuristic algorithm
chaos theory
sine-cosine mechanism
quantum computation
optimization design of engineering
Opis:
There are many design problems need to be optimized in various fields of engineering, and most of them belong to the NP-hard problem. The meta-heuristic algorithm is one kind of optimization method and provides an effective way to solve the NP-hard problem. Salp swarm algorithm (SSA) is a nature-inspired algorithm that mimics and mathematically models the behavior of slap swarm in nature. However, similar to most of the meta-heuristic algorithms, the traditional SSA has some shortcomings, such as entrapment in local optima. In this paper, the three main strategies are adopted to strengthen the basic SSA, including chaos theory, sine-cosine mechanism and the principle of quantum computation. Therefore, the SSA variant is proposed in this research, namely SCQ-SSA. The representative benchmark functions are employed to test the performances of the algorithms. The SCQ-SSA are compared with the seven algorithms in high-dimensional functions (1000 dimensions), seven SSA variants and six advanced variants on benchmark functions, the experiment reveals that the SCQ-SSA enhances resulting precision and alleviates local optimal problems. Besides, the SCQ-SSA is applied to resolve three classical engineering problems: tubular column design problem, tension/compression spring design problem and pressure vessel design problem. The design results indicate that these engineering problems are optimized with high accuracy and superiority by the improved SSA. The source code is available in the URL: https://github.com/ye-zero/SCQSSA/tree/main/SCQ-SSA.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2023, 13, 3; 131--149
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
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