Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: artifictial immune systems

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Porównanie algorytmów optymalizacji bazujących na sztucznych systemach immunologicznych

Kornak S., Sokołowski A.

Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska

2010

nr 1

93-108

Ogólnym celem przedstawionych w artykule badań było przeprowadzenie prób zastosowania sztucznych systemów immunologicznych do optymalizacji wybranej funkcji wielomodalnej. Rozpatrywano algorytmy CLONALG i opt-aiNET. Testy skoncentrowano na określeniu wpływu wartości parametrów algorytmów na szybkość wyznaczania maksymalnych i średnich dopasowań sieci. W efekcie wskazano wartości, które uznać można za zbliżone do optymalnych.

The paper shows the results of research on application of artificial immune systems for optimization of multimodal function. The two algorithms have been tested, namely CLONALG algorithm and opt-aiNET algorithm. The tests were focused on determination of influence of algorithm parameters on effectiveness of optimum estimation. As the result of the conducted research, the set of near-optimal parameters for considered algorithms has been determined.

Testy sztucznych systemów immunologicznych w zadaniach optymalizacji

Jezierski Ł., Sokołowski A.

Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska

2009

nr 1

169-188

Celem przedstawionych badań było przeprowadzenie prób zastosowania sztucznych systemów immunologicznych do optymalizacji wybranych funkcji wielomodalnych. Jednocześnie dążono do określenia wpływu wartości parametrów systemów na szybkość wyznaczania maksymalnych i średnich dopasowań sieci. Ponadto celem było porównanie wyników testów algorytmów CLONALG i opt-aiNET do wyników uzyskanych z zastosowaniem algorytmów genetycznych.

The comparative tests of CLONALG i opt-aiNET algorithms are presented in the paper. The algorithms are based on artificial immune systems. Four different multimodal functions were considered in the research. The algorithms were compared in light of calculation repeatability, number of parameters and calculation time. For the comparison, genetic algorithms were applied, as well. As the result of the research, the set of near-optimal parameters for algorithm simulation has been determined.