PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2005 | z. 150 | 5--174
Tytuł artykułu

Symulacja komputerowa w analizie i projektowaniu złożonych systemów sterowania

Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Eksperyment symulacyjny wykonywany za pomocą komputera stanowi obecnie jedno z podstawowych narzędzi wykorzystywanych we wszystkich dziedzinach nauki. Rozwój technik symulacyjnych jest wynikiem upowszechnienia sie i ogromnego postępu w dziedzinie sprzętu obliczeniowego i oprogramowania oraz rosnących potrzeb aplikacyjnych stawianych przez badaczy, inżynierów , ekonomistów, itd. Symulacja obejmuje bardzo szeroka game problemów, począwszy od modelowania, przez optymalizację po systemy wspomagania decyzji i specjalizowane oprogramowanie. Jest to wyraźnie widoczne, gdy przeglądamy literaturę poświęconą tej tematyce. prace różnych autorów dotyczą zazwyczaj wybranych zagadnień i koncentruja się na pewnych problemach. Wiele z nich poświęconych jest modelowaniu i komputerowej realizacji modeli systemów z wybranych dziedzin. Omawiane sa metody projektowania i rozwiązywania modeli - ich graficzne reprezentacje, techniki identyfikacji i oceny wrażliwości, metody numeryczne.Uwaga zwrócona jest na zasady projektowania eksperymentu i metody weryfikacji wyników. znaczna część pozycji literaturowych dotycz projektowanai układów sterowania, których zadaniem jest wyznaczanie decyzji gwarantujących pożadane działanie systemu w warunkach ciągłych zmian zachodzących w jego otoczeniu. Symulacja jest jednym z podstawowych narzędzi wykorzystywanych przy ich budowie, szczególnie gdy mamy do czynienia z problemami złożonymi, inmspirowanymi rzeczywistościa, których nie można rozwiązać stosując metody formalne. potwierdzają to m.in. wypowiedzi przedstawicieli różnych ośrodków naukoeych w kraju, zebrane w opracowaniu [46] pod redakcją W. Findeisena: "W świetle odpowiedzi respondentów i naszym własnym przekonaniu nie ulega wątpliwości, że w rozwiązaniu konkretnych problemów w dziedzinie automatyki i technik informacyjno-decyzyjnych coraz więcej miejsca zajmują metody komputerow i symulacyjne."Za istotny trend rozwojowy w dziedzinie sterowania złożonymi systemami należy uznać rozwój metod decyzyjnych wykorzystujących modele procesów, gdzie wielkości sterujące są wyznaczane przez poprzez wykonanie eksperymentu symulacyjnego. Tego typu podejście, zwane często układem symulator-optymalizator, wymaga stosowania skutecznych i odpornych metod optymalizacji. W większości przypadków są to proste techniki działające sposobem tzw. "brutalnej siły" lub bardziej finezyjnie rozwiązania polegające na imitacji pewnych zjawisk zachodzących w rzeczywistych systemach biologicznych, chemicznych, fizycznych i in. Ostatnio obserwuje się intensywne wykorzystanie symulacji komputerowej do tworzenia nowych algorytmów numerycznych rozwiązujących trudne, źle uwarunkowane zadania. Osobnym zagadnieniem jest realizacja symulatorów i eksperymentu symulacyjnego w komputerze. Od wielu lat rozwijane są specjalizowane jezyki symulacyjne, pakiety oprogramowania i środowiska do badań. Niniejsza praca nie obejmuje oczywiście całego spektrum zagadnień dotyczących symulacji komputerowej. Uwaga autorki koncentruje sie na układach sterowania złożonymi systemami fizycznymi oraz na metodach ich projektowania i weryfikacji. Eksperyment symulacyjny wykonywany w komputerze jest tu postrzegany jako podstawowe narzędzie wspomagajace proces projektowania oraz/lub element składowy zaprojektowanego przeznaczonego do wdrozenia układu sterowania. W prezentowanym ujeciu system złożony to taki, który składa się z wielu powiazanych wzajemnie podsystemów, wyposażonych w lokalne jednostki zarzadzające. Główna ideą, która przyswiecała autorce było opracowanie jednolitej metodyki projektowania i analizy układów sterowania dla złożonych systemów i jej praktyczne zastosowanie do rozwiazania przykładowych zadań. Sformułowanie zaleceń dla projektanta poprzedziły rozdziały poswięcone omówieniu struktur sterowania i mechanizmów decyzyjnych oraz sposobów ich realizacji komputerowej. Rozdział pierwszy stanowi wprowadzenie w obszar rozważanych zagadnień. Złożoność problematyki jest sygnalizowana przy okazji omawiania wybranych systemów fizycznych reprezentujacych różne dziedziny. Rozważane są struktury sterowania z decydentem centralnym oraz takie, w których podsystemy znajduja sie pod kontrolą wielu równoległych jednostek decyzyjnych. Szczególna uwaga poświecona jest układom hierarchicznym i metodom koordynacji. Metody symulacji, sposoby jej realizacji w sieci maszyn lub w maszynach wieloprocesorowych oraz srodowiska oprogramowania do symulacji stanowią przedmiot rozważań prowadzonych w roździałach drugim i trzecim. Przedstawiono ujednolicony opis symulatorów systemów ciągłych, dyskretnych i zdarzeń dyskretnych, omówiono etapy tworzenia modeli symulacyjnych. Uwaga została skupiona na technikach rozproszenia eksperymentu symulacyjnego. W roździale czwartym, odwołując się do idei analizy systemowej, autorka przedstawia proponowana przez siebie metodykę projektowania układów sterowania złożonymi systemami. Rozdiał szósty ilustruje zastosowanie proponowanej metodyki projektowej do rozwiazania praktycznego problemu. Rozważane jest zadanie sterowania systemem kilku zbiorników retencyjnych w czasie powodzi. Rozdział kończy prezentacja środowiska do badań symulacyjnych. Drugim obszarem, w którym autorka prowadzi intensywne prace badawcze są sekwencyjne i rozproszone systemy oprogramowania do wykonywania eksperymentów symulacyjnych. Rezultatem tych prac są specjalizowane pakiety do symulacji dedykowane konkretnym zastosowaniom oraz uniwersalne środowiska do badań różnych systemów fizycznych. Pierwsze wersje tych narzędzi były wykonane przez autorkę, następnie pod jej kierunkiem, przez zespoły badawcze złożone z pracowników, doktorantów i studentów Instytutu Automatyki i Informatyki Stosowanej PW. W rozdziale piątym przedstawiono jedną z wykonanych aplikacji - heterogeniczbne, sekwencyjne i równoległe środowiska komputerowe do symulacji złożonych systemów CSA&S (Complex Systems Analysis % Simulation). Dodatki A iB są poświęcone technikom stochastycznego poszukiwania i optymalizacji do rozwiązywania zadań , w których wskaźniki oceniające działanie systemu są wyznaczane na podstawie eksperymentu symulacyjnego. W dodatku A prezentowane są różne podejścia, od klasycznych technik gradientu stochastycznego, po metody wykorzystujące heurystyki. Na zakończenie przedstawiony jest opis dwóch, wykonanych przez autorkę, aplikacji pokazujących zastosowanie układu symulacja-optymalizacja do podejmowania decyzji w fizycznych systemach. W dodatku B omówiono biblioteke metod optymalizacji globalnej z graficznym środowiskiem do badania efektywności tych metod - GOOL (Global Object-oriented Optimization Library) wykonaną pod kierunkiem autorki. Pracę kończy rozdział podsumowujący prezentowane wyniki oraz propozycje dalszych badań w dziedzinie symulacji komputerowej i dedykowanych jej systemów informatycznych.
EN
This monograph is concerned with computational research for complex systems. It presents a summary of the authors experience with the development of methods for optimisation, control and simulation of real-life large scale systems. The principal objective is to present basic ideas related to computer-based anaslysis and design of complex systemswhich provide a precise tool enabling us to investigate the system. The second is the application of parallel techniques to simulation and optimisation. The current trends and needs in complex systems optimisation and control are discussed.The first two chapters present an overview of basic concepts and issues related to control structures and decision mechanism. Attention is focused on hierarchical methods with iterative and periodic coordination. Sequential and parallel versions of two basic representatives of hierachical optimisation techniques - Direct Method and Price Method are described. Simulation results of the application of the Price Method to portfolio selection are discussed. The second group mof methods concidered are stochastic search optimisation techniques. A review is made on stochastic alorithms that optimise the performance of complex systems by using simulation to evaluate the objective value.The focus is set on algorithms designed to search the global minimum (maximus). The main objective is to present the advantages and disadvantages of the approaches considered based on numerical results for two real-life problems; price optimisation and calculation of coordinating parameters for reservoir operators at times of flood. The program GOOL (Global Object-oriented Optimisation Library) consisting of a graphical software environment for optimisation process visualisation and a library of methods, is presented in Appendix. Simulations are experiments performed with a mathematical model over time. Because of the complexity of the systems taken into consideration, simulations require significant execution time. Other problems addressed in this monograph are concerned with the implementation of parallel and distributed simulation and the design of software environments which provide a framework for simulation experiments performed on parallel computers and computers networks. Different simulation techniques, including conservative and optimistic protocols for calculation process synchronization are reviewed. Particular attention is paid to the effectiveness of the proposed mechanisms. A comparative study performed for two practical applications- an assembly line and computere network - is discussed. the investigations in the field of parallel and distributed simulation led to the general purpose software environment for asynchronous parallel simulation: CSA&S/PV (Complex Systems Analysis & Simulation?Parallel Version). The system functionality together with several case studies results are described. The author`s own experience, gained by designing and testing decision mechanisms for complex real-life systems, led to a generalisation and formalisation which is described in this work. Based on the methodology of systems analysis the author formulated the methodology of computer-based analysis and design of control structures and decision mechanisms for complex systems. Computer simulation plays the major role in this approach. Computer-based analysis allows the complexity of phenomena in a real system , system-environment interactions and its mathematical model to coped with. The proposed methodology was verified via the development of methods for controlling the upper Vistula and Dunajec river-basin reservoir systems during flood period. Three types of control systems based on on-line forecasting and optimisation have been developed and investigated: centralized, decentralized, hierarchical. Particular attention was focused on a hierchical control structure with periodic coordination. The benefits of developing sophisticated control structures with respect to quality of inflow forecasting available and delays involved in data transmission and computation time were considered. The whole proces of control structures and algorithms development is described in this work. An open architecture software package FC-MWS (Flood Control Multireservoir Water Systems) for computer-based analysis and design of control structures and decision mechanisms for flood operation in multireservoir systems is presented in the final of the last chapter.
Wydawca

Rocznik
Tom
Strony
5--174
Opis fizyczny
Bibliogr. 214 poz., schem., wykr., tab.
Twórcy
  • Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych, Politechnika Warszawska
Bibliografia
  • [1] Aarts, E.H.L., Lenstra, J.K., Local Search in Combinatorial Optimization, J. Wiley & Sons Ltd., 1997 .
  • [2] Ali, M.M., Storey, C., Modified Controlled Random Search Algorithms, International Journal of Computer Mathematics, Vol. 54, pp. 229-235, 1995.
  • [3] Ali, M.M., Torn, A., Viitanen, S., A Numerical Comparison of Some Modified Controlled Random Search Algorithms, Journal of Global Optimization, Vol. 11, pp. 377-385, 1997.
  • [4] April, J., Glover, F., Kelley, J.P., Laguna, M., Practical Introduction to Simulation Optimization, Proc. of the 2003 Winter Simulation Conference, USA, pp. 71-78, 2003.
  • [5] Arabas, J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT, Warszawa, 2001.
  • [6] Augustin, D.C, Fineberg, M.S., Johnson, B.B., Lineberger, R.N., Sansom, F.J., Strauss, J.C., The Sci Continuous System Simulation Language, Simulation, No 9. pp. 281-303, 1967.
  • [7] Arabas, P., Hierarchiczna struktura w systemie obrony przeciwrakietowej; mechanizmy decyzyjne i badania symulacyjne, Praca doktorska, WEiTI, PW, Warszawa, 2004.
  • [8] Balchen, J.G., Ljungquist, D., Strang, S., State-space predictive control, Chemical Engineering Science, Vol. 47, No 4, pp.787-807, Pergamon Press, 1992.
  • [9] Ball, D., Hoyt, S., The Adaptive Time-Warp Concurrency Control Algorithm, Proc. SCS Multiconference on Distributed Simulation, Vol. 22, No 1, pp. 174-177, USA, 1990.
  • [10] Banks, J., Burnette, B., Rose. J.D., Kozloski, H., SIMAN V and CINEMA V, John Wiley, New York, 1994.
  • [11] Banks, J. (ed.), Handbook of Simulation, Wiley, New York, 1998.
  • [12] Belanger, R., MODSIM II: The HIGH-Level Object Oriented Language, CACI Prouducts Company, La Jolla, CA, 1993.
  • [13] Berman, F., Fox, G., Hey, T. (eds.), Grid Computing: Making the Global Infrastructure a Reality, Wiley, 2003.
  • [14] Bertsekas, D.P., Tsitsiklis, J.N., Some Aspects of Parallel and Distributed Iterative Algorithms - A Survey, Automatica, Vol. 27, No 1, pp. 3-21, 1990.
  • [15] Bertsekas, D.P., Gallager, R ., Data Networks, Pentice-Hall Inter. Inc, New Jersey, 1992.
  • [16] Bertsekas, D.P., Nonlinear Programming. Athena Scientific, Belmont, Massachusetts, 1995.
  • [17] Bhatt, S., et al., Parallel Simulation ,Techniques for Large-Scale Networks. IEEE Communications, Vol. 36(8), pp. 42-47, 1998.
  • [18] Bolek, P., Woźniak, A. Optymalizacja globalna metodą brutalnej siły, Materiały konferencyjne KAEiOG'99, str. 17-26, Potok Złoty, 1999.
  • [19] Brdys, M., Malinowski, K. (ed.), Computer Aided Control System Design: Methods, Tools and Related Topics, World Scientific, 1994.
  • [20] Brown, Ch., UNIX Distributed Programming, Prentice Hall Int., 1994.
  • [21] Bryant, R.E., Simulation of Packet Communication Architecture Computer Systems, MIT-LCS-TR-188, Massachusetts Institute of Technology, 1977.
  • [22] Bubnicki, Z., Podstawy informatycznych systemów zarządzania, Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 1993.
  • [23] Byers, J.W., Horn, G., Luby, M., FLID-DL: Congestion Control for Layered Multicast, Sel. Areas in Communications, Vol. 20, No 8, pp. 1558-1570, 2002.
  • [24] Cai W. and S.J. Turner, An Algorithm for Distributed Discrete-Event Simulation - the “Carrier Null Message” Approach, Proc. SCS Multiconference on Distributed Simulation, Vol. 22, pp. 3-8, 1990.
  • [25] Cavalli, E., EXBIL: A Financial Statement Knowledge-Based System. 9th Polish-Italian and 5th Polish-Finnish Symposium on “Systems Analysis & Decision Support in Economics and Technology”, Radziejowice, 1993.
  • [26] Cellier, F.E., Simulation Software Features, Proceedings of IMACS, Nantes, Francja, 1983.
  • [27] Cellier, F.E., Continuous System Modeling, Springer-Verlag, 1991.
  • [28] Chen, G., Szymański B.K., Lookback: A New Way of Exploiting Paralelism in Discrete Event Simulation, Proc. 16th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, Washington DC, IEEE CS Press, pp. 153-162, 2002.
  • [29] Chen, G., Szymański B.K., Four Types of Lookback, Proc. 17th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 3-10.
  • [30] Cox, E., The Fuzzy Systems Handbook: A Practitioner's Guide to Building, Using & Maintaining Fuzzy Systems, Second Edition, Morgan Kaufmann PubIishers, 1999.
  • [31] Das, S.R. and R.M. Fujimoto, Adaptive Memory Management and Optimism Control in Time Warp, Proc. of the ACM Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, 1994.
  • [32] Davis, L., Principe, J.C., Simulated Annealing Like Convergence Theory for the Simple Genetic Algorithm, Proc. of the 4-th International Conference on Genetic Algorithms, pp. 174-181, Morgan Kaufmann Publishers, CA, 1991.
  • [33] Dekkers, A. and E. Aarts, Global Optimzation and Simulated Annealing, Mathematical Programming, Vol. 50, pp. 367-393, 1991.
  • [34] Dickens, P.M., Reynolds, P.F., SRADS with Local Rollback, Proc. of the SCS Multiconference on Distributed Simulation, Vol. 22(1), pp. 161-164, 1990.
  • [35] Duch, W., Korbicz, J., Rutkowski, L. i R. Tadeusiewicz, Sieci neuronowe Tom 6, z serii Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000, Akademicka Oficyna Wyd. EXIT, 2000.
  • [36] Dutta, D., Herath, S. and K. Musiake, A Mathematical Model for Flood Loss Estimation, Journal of Hydrology, Vol. 277, pp. 24-49, 2003.
  • [37] Dygas, M., Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych do wyceny towarów i uslug, Praca magisterska, IAiIS PW, Warszawa, 2004. dawnicza EXIT, Warszawa, 2003
  • [38] Eiben, A.E., Aarts, E.H.L., Van Hee, K.M., Global Convergence of Genetic Algorithms: On Infinite Markov Chain Analysis, Proc. of the 1st International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN), Lecture Notes in Computer Science, Vol. 496, pp. 4-12, Springer Verlag, 1991.
  • [39] Ferenci, S.L., Perumalla, K.S., Fujimoto, R.M., An Approach for Federating Parallel Simulators, Proc. of 14th Workshop on Parallel and Distributed Simulation (PADS 2000), Bologna, 2000.
  • [40] Ferscha, A., Parallel and Distributed Simulation of Discrete Event Systems in “Parallel and Distributed Computing Handbook” (ed. A.Y. Zomaya), pp. 1003-1039, McGraw-Hill, New-York, 1995.
  • [41] Findeisen, W., Wielepoziomowe układy sterowania, PWN, Warszawa, 1974.
  • [42] Findeisen, W., Szymanowski, J., Wierzbicki, A., Teoria i metody obliczeniowe optymalizacji, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, 1980.
  • [43] Findeisen, W., Bailey, F.N., Brdyś, M., Malinowski, K., Woźniak, A., Control and Coordination in Hierarchical Systems, J. Wiley, London, 1980.
  • [44] Findeisen, W., (praca zbiorowa) Analiza systemowa - podstawy i metodologia, PWN Warszawa, 1985.
  • [45] Findeisen, W. Struktury sterowania dla złożonych systemów, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 1997.
  • [46] Findeisen, W. (ed.), Automatyka i systemy informacyjno-decyzyjne. Kierunki badań i rozwoju. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2001.
  • [47] Fleischmann, J., Wisley, P.A., A Comparative Analysis of Periodic State Saving Techniques in Time Warp Simulators, Proc. of the 9th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 50-58, 1995.
  • [48] Fleming, W., Functions of Several Variables, Springer-Verlag, New York, 1977.
  • [49] Fujimoto R.M., Parallel Discrete Event Simulation, Communication of the ACM, No 33(10) 30-53, 1990.
  • [50] Gafni, A., Rollback Mechanisms for Optimistic Distributed Simulation, Proc. SCS Multiconference on Distributed Simulation, SCS, 1988.
  • [51] Goldberg, D.E., Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning Addison-Wesley, Reading, 1989.
  • [52] Golub, G., Ortega J.M., Scientific Computing. An Introduction with Parallel Computing, Academic Press Ltd., 1993.
  • [53] Ghosh, S., Lee T.S. Modeling and Asynchronous Distributed Simulation, IEEE Press, New York, 2000.
  • [54] Goulermas, Y., K3SL Programming Manual KSS Internal Document, 2001.
  • [55] Grela, J., Próba oceny wpływu zbiorników retencyjnych na kształtowanie się fal powodziowych w rejonie Krakowa, Monografie Komitetu Gospodarki Wodnej PAN, No 10, 1995
  • [56] Griewank, A.O., Generalized Descent for Global Optimization, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 34, No 2, pp. 11-39, 1981.
  • [57] Grzebielec, J., Komputerowa symulacja algorytmu sterowania ruchem w sieci komputerowej metodą cen ze sprzężeniem zwrotnym. Raport Nr 02-17. IAiIS PW, Warszawa, 2002.
  • [58] Gutenbaum, J., Modelowanie matemaryczne systemów, Akademickn Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2003.
  • [59] Haimes, Y.Y., Hierarchical Analyses of Water Resources Systems, Mc Graw-Hill, Nowy Jork, 1978.
  • [60] Haimes, Y.Y., Li, D., Hierarchical Multiobjective Analysis for Large-Scale Systems. Review and Current Status, Automatica, Vol. 24, No 1, pp. 53-69, 1988.
  • [61] HLA (High Level Architecture). Strona www http://www.dmso.mil/public/transition/hla/.
  • [62] Horst R., Pardalos, P.M. (eds.). Handbook of Global Optimization, Kluwer Academic Publishers, 1995.
  • [63] IEEE Std 1278.1-1995, IEEE Standard for Distributed Interactive Simulation - Application Protocols, IEEE, New York, 1995.
  • [64] IMiGW Kraków, Scenariusz powodzi, Kraków, 1982.
  • [65] Iwachnienko, A.G., Łapa, W.G., Priedskazanie słuczjnych priocesow, Naukowa Dumka, Kijów, 1971.
  • [66] Jajuga, K., Jajuga, T., Inwestycje. lnstrumenty finansowe. Ryzyko finansowe. Inżynieria finansowa, PWN, 1998.
  • [67] Jamshidi, M., Herget, C.J. (eds.), Recent Advanced in Computer-Systems Engineering, Elsevier, Amsterdam, 1993.
  • [68] Jasper, K., Gurtz, J., Lang, H., Advanced Flood Forecasting in Alpine Watersheds by Coupling Meterological Observations and Forecasts with a Distributed Hydrological Model, Journal of Hydrology, No 267, pp. 40-52, 2002.
  • [69] Jefferson, D.R., Virtual time, ACM Tranasctions on Programming Languages and Systems, Vol. 7, No 3, pp. 404-425, 1985.
  • [70] Jefferson D.R., Sowizral, H., Fast Concurrent Simulation Using the Time Warp Mechanism, Proc. SCS Distributed Simulation Conference, pp. 63-69, California, 1985.
  • [71] Kamola, M., Algorithms for Optimization Problems with Implicit and Feasibility Constraints, Praca doktorska, IAiIS PW, Warszawa, 2004.
  • [72] Karbowski, A., Synteza struktur i mechanizmów sterowania falą powodziową w systemach wielozbiornikowych, Praca doktorska, WE PW, Warszawa, 1989.
  • [73] Karbowski, A., FC-ROS - Decision Support System for Reservoir Operators, Environmental Software, Vol. 6, Nr 1, pp. 1-5, 1991.
  • [74] Karbowski, A., Optimal Control of Single Retention Reservoir During Flood; Analytical Solution of Deterministic, Continuous - Time Problems, Journal of Optimization Theory and Applications, No 69(1), 55-81, 1991.
  • [75] Karbowski, A., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Distributed Global Optimization in Complex Control Systems: Case Study Results, Proceedings of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics ISIE'96, Vol. 1, pp. 272-276, Warsaw, 1996.
  • [76] Karbowski, A., Ocena możliwości wykorzystania pakietu CSA&S na podstawie rozwiązania prostych zadań optymalizacji bez ograniczeń i algebry liniowej, Raport PATIA, IAilS PW, Warszawa 1996.
  • [77] Karbowski, A., Metody uwzględniania ryzyka w zadaniach optymalizacji reguł decyzyjnych, Materialy konferencyjne KAEiOG'99, "Algorytmy Ewolucyjne i Optymalizacja Globalna", str. 373-395, 1999.
  • [78] Karbowski, A., Niewiadomska-Szynkiewicz, E. (ed.), Obliczenia równolegle i rozproszone, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2001.
  • [79] Karbowski, A., Chądzyński, T., FC-ROS 2000 - A Hybrid Software Environment for Operational Reservoir Control During Flood, Proc. 5th Inter. Conf. of Hydro-Science & Engineering ICHE 2002, Warszawa, 2002.
  • [80] Karbowski, A., Malinowski, K., Niewiadomska-Szynkiewicz E., A Hybrid Analytic/Rule-Based Approach to Real-Time Flood-Control in a Reservoir, Decision Support System, Elsevier, No 38, pp. 599-610, 2005.
  • [81] Kelley, J.E., The Cutting Plane Method for Solving Convex Programs, Journal of the SIAM 8, 1960.
  • [82] Kheir, N.A., Systems Modeling and Computer Simulation, Marcel Dekker, Inc., New York, 1996.
  • [83] Kirkpatrick, S., Gelatt C.D. and M.P. Vecchi, Optimization by Simulated Anne aling, Science 220, pp. 671-680, 1983.
  • [84] Korbicz, J., Kościelny, J.M., Kowalczuk, Z., Cholewa, W., Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania, WNT, 2002.
  • [85] Kozielski, S., Szczerbiński, Z., Komputery równoległe: architektura, elementy oprogramowania, WNT, 1994.
  • [86] Kreutzer, W., Hopkins, J., van Mierlo, M., SimJava - A Framework for Modeling Queueing Networks in Java, Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference, pp. 483-488, Atlanta, 1997.
  • [87] Krzysztofowicz, R., Probabilistic Flood Forecast: Bounds and Approximations, Journal of Hydrology, No 268, pp. 41-55, 2002.
  • [88] Laguna, M., Marti, R., Neural Network Prediction in a System for Optimizing Simulations, IIE Transactions, Vol. 34, No 3, pp. 273-282, 2002.
  • [89] Laguna, M., Marti, R., Scatter Search: Methodology and Implementations in C, Kluwer Academic Publishers, Boston, 2002.
  • [90] Lin, Y.B., et al., Selecting the Checkpoint Interval in Time Warp Simulation, Proc. of the 7th Workshop on Parallel and distributed Simulation, pp. 3-10, 1993.
  • [91] Lin, Y.B., Preiss, B.R., Optimal Memory Management for Time Warp Parallel Simulation, ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, Vol. 1, No 4, pp. 283-307, 1991.
  • [92] Low, S., Lapsey, D.E., Optimization Flow Control I: Basic Algorithm and Convergence, IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 7, No 6, pp. 861-874, 1999.
  • [93] Luenberger, D.G., Investment Science, Oxford University Press, New York-Oxford, 1998.
  • [94] Malinowski, K., Karbowski, A., Niewiadomska, E., Komputerowo generowane wielowariantowe propozycje dla operatorskiego sterowania zbiornikiem retencyjnym podczas powodzi, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, seria Automatyka, z. 89, Gliwice, 1988.
  • [95] Malinowski, K., Żelaziński, J., Reservoir Systems: Operational Flood Control in "System & Control Encyclopedia, Supplement", Pergamon Press, Vol. 1, pp. 495-503, 1990.
  • [96] Malinowski, K., Practical Issues of Coordination and Control and Optimization of Large-Scale Stochastic Systems, in Stochastic Large-Scale Engineering Systems, S.G. Tzafestas and R. Watanabe (eds.), Marcel Dekker, New York, 1992.
  • [97] Malinowski. K., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Predictive and Hierarchical Control of a Flood in Multireservoir System; A Comparative Study in Integrated Computer Applications in Water Supply, B. Coulbeck (ed.), Vol. 1, John Wiley & Sons Inc., Wielka Brytania, 1993.
  • [98] Malinowski, K., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Analysis of Impact of Decision Delay in Reservoir System Control, Proceedings 10th International Conference on Systems Engineering, Coventry, 1994.
  • [99] Malinowski, K., Repetitive Optimization for Predictive Control of Dynamic Systems under Uncertainty in "Control Applications of Optimization", R. Bulirsch and R. Kraft (eds.), Birkhäuser Publishers, Vol. 5, 1994.
  • [100] Malinowski, K., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Computer-Based Analysis of Complex Systems; Basic Concepts and Software Environments, Proceedings IFAC/IFORS/IMACS Symposium "Large Scale Systems: Theory and Applications", Vol. 1, pp. 141-145, London, 1995.
  • [101] Malinowski, K., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Repetitive Optimization and Periodic Coordination in Operational Flood Control, Proceedings IFAC/IFORS/IMACS Symposium "Large Scale Systems: Theory and Applications", Vol. 2, pp. 729-735, London, 1995.
  • [102] Malinowski, K., Analiza i projektowanie sterowania dla złożonych systemów. Zadania i struktury sterowania, materiały do wykładu pt. "Sterowanie i symulacja systemów", IAiIS PW, 1997.
  • [103] Malinowski, K., PriceStarat 4.0 Initial Research Paper, KSS Internal Document, 2000.
  • [104] Malinowski, K., Optimization Network Flow Control and Price Coordination with Feedback: Proposal of a New Distributed Algorithm, Computer Communications, No 25, pp. 1028-1036, Elsevier, 2002.
  • [105] Markowitz, H.M., Portfolio Selection - Efficient Diversification of Investments, Yale University Press, New Haven, 1959.
  • [106] Mateuszczyk, B., Interfejs graficzny biblioteki ASim/Java, Praca magisterska, IAiIS PW, Warszawa, 2003.
  • [107] Mayne, D.Q., Decentralized Control of Large Scale Systems in "Directions in Large Scale Systems", Y.C. Ho and S.K. Mitter (eds.), New York, 1976.
  • [108] Mehl, H., Speedup of Conservative Distributed Discrete-Event Simulation Methods by Speculative Computing, Advances in Parallel and distributed Simulation, Vol. 23, No 1 , pp. 163-166, SCS Simulation Series, 1991.
  • [109] Mesarovic, M.D., Theory of Hierarchical Multilevel Systems, Academic Press, 1970.
  • [110) Meewella, C.C., Mayne, D.Q., An Algorithm for Global Optimization of Lipschitz Continuous Functions, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 57, No 2, pp. 307-332, 1988.
  • [111] Meewella, C. C., Mayne, D.Q., Efficient Domain Partitioning Algorithms for Global Optimization of Rational and Lipschitz Continuous Functions, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 61, No 2, pp. 247-270, 1989.
  • [112] Michalewicz, Z., Algorytmy generyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, 1996.
  • [113] Misra, J., Distributed Discrete-Event Simulation, Computing Surveys, Vol. 18, No 1, 1986.
  • [114] Mohan, C., Shanker, K., A Controlled Random Search Technique for Global Optimization using Quadratic Approximation, Asia-Pacific Journal of Operational Research, Vol. 11, pp. 93-101, 1994.
  • [115] Moussa, R., Analytical Hyami Solution for the Diffusive Wave Flood Routing Problem with Lateral Inflow, Hydrological Processes, Vol. 10, pp. 1209-1227, 1996.
  • [116] Murray-Smith, D..J., Continuous System Simulation, Chapman & Hall, 1995.
  • [117] Murthy, D.N.P, Page, N.W., Rodin, E.Y, Mathematical Modelling. A Tool for Problem Solwing in Engineering, Physical, Biological and Social Sciences, Pergamon Press, 1990.
  • [118] Najgebauer, A., Informatyczne systemy wspomagania decyzji w sytuacjach konfiiktowych. Modele, metody i środowiska symulacji interaktywnej, Dodatek do Biuletynu Wojskowej Akademii Technicznej, Warszawa, 1999.
  • [119] Napiórkowski, J.J., Linear Theory of Open Channel Flow, in J.P. O'Kane (ed.) in "Advances in Theoretical Hydrology. A Tribute to James Dooge", Elsevier, pp. 3-15, 1992.
  • [120] Napiórkowski, J.J. (ed.), Modelling and Control of Floods, Monografia E-3 (365), Instytut Geofizyki PAN, 2003.
  • [121] Nelder, J.A., Mead, R., A Simplex Method for Function Minimization, Computer Journal, Vol. 7, pp. 308-313, 1965.
  • [122] Nicol, D.M., The Cost of Conservative Synchronization in Parllel Discrete-Event Simulation, ACM, No 40, pp. 304-333, 1993.
  • [123] Nicol, D.M., Fujimoto, R., Parallel Simulation Today, Annals of Operations Research, Vol. 53, pp. 249-285, 1994
  • [124] Nicol, D.M., Reynolds, P.F., Optimal Dynamic Remaping of data Parallel Computations, IEEE Trans. Comp., C-39, pp. 206-219, 1990.
  • [125] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Karbowski, A., Two-level Structure for Flood Control; Theoretical and Practical Aspects, Systems Analysis Modelling, Simulations, No 8(2), pp. 837-847, 1991.
  • [126] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Karbowski, A., Malinowski, K., FC-VS - A Decision Support System for Flood Control in Multireservoir System, Environmental Software, 7, pp. 217-228, 1992.
  • [127] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Malinowski, K., Decision and Transmission Delays in Control of Complex Systems; Case Study Results, Archives of Control Sciences, Vol. 3(XXXVIII), No 1-2, pp. 35-50, 1994.
  • [128] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Pośnik, P., Bolek, P., Malinowski, K. Software Environment for Complex Systems Analysis and Simulation, Proceedings IFAC/IFORS/IMACS Symposium "Large Scale Systems: Theory and Applications", Vol. 1, pp. 146-152, London, UK, 1995.
  • [129] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Komputerowa analiza złożonych układów sterowania, Praca doktorska, WEiTI, PW, 1995.
  • [130] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Zbiorniki kaskady Soły i Świnnej Poręby w systemie ochrony przeciwpowodziowej Krakowa, Materiały konferencyjne, Kraków, 1995.
  • [131] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Analiza symulacyjna wpływu zbiorników kaskady Soły i Świnnej Poręby na sytuację powodziową Krakowa, Monografie Komitetu Gospodarki Wodnej PAN, No 10, str. 103-117, 1995.
  • [132] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Program CSA&S - system komputerowy do symulacją procesu zarządzania gospodarką wodną, Materiały konferencyjne "Strategia Rozwoju Gospodarki Wodnej", tom 2, str. 285-293, Zakopane, maj 1995.
  • [133] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Malinowski, K., Karbowski, A., Predictive Methods for Real Time Control of Flood Operation of a Multireservoir System - Methodology and Comparative Study, Water Resources Research, Vol. 32, No 9, pp. 2885-2895, 1996.
  • [134] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Methodology and Software Environment for Distributed Simulation, Proceedings MMAR97, Międzyzdroje, 1997.
  • [135] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Warchoł, M., Żmuda, M., Software Environment for Distributed Simulation of Complex Systems, Proceedings IFAC/IFORS/IMACS Symposium "Large Scale Systems: Theory and Applications", Patras, Greece, 1998.
  • [136] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Synchronous and Asynchronous Distributed Simulation - Methods and Tools, ASIS, Krnov, 1998.
  • [137] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Parallel Global Optimization for Optimal Flood Control, Acta Geophysica Polonica, Vol. XLVII, No 1, pp. 93-109, 1999.
  • [138] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Comparative Study of Global Optimization Methods, Wydawnictwo Komputerowej Szkoly Polsko-Japońskiej, 1999.
  • [139] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Bolek, P., Śliwiński, R., Środowisko graficzne do badania metod optymalizacji globalnej, Materiały konferencyjne KAEiOG'99, str. 235-244, Potok Złoty, 1999.
  • [140] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Przegląd metod optymalizacji globalnej, Materiały konferencyjne KAEiOG'99, str. 393-372, Potok Złoty, 1999.
  • [141] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Flood Control Simulation, Proceedings of the 13th European Simulation Multiconference ESM'99 "Modelling and Simulation: a Tool for the Next Millenium", SCS Series, Vol. 1, pp. 623-628, Warszawa, 1999.
  • [142] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Żmuda, M., Parallel Simulation of Complex Systems, Software Environment and Applications, Proceedings of the 13th European Simulation Multiconference ESM'99 "Modelling and Simulation: a Tool for the Next Millenium", SCS Series, Vol. 1, pp. 52-57, Warszawa, 1999.
  • [143] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Development of Flood Control Methodologies Based on Computer Simulation, Proceedings of Advanced Simulation Technologies Conference ASTC 2000, SCS Series, Waszyngton, 2000.
  • [144] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Decision Delays in Operations of Water Reservoir During Flood, Proceedings MMAR2000, Międzyzdroje, 2000.
  • [145] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Malinowski, K., Computer-Based Analysis and Design of Complex Control Systems, Systems Analysis Modelling, Simulations (SAMS), Gordon & Breach Science Publishers, Vol. 41, pp. 149-167, 2001.
  • [146] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Parallel and Distributed Simulation; Methodology, Tools and Applications in "Advances in Multi-Agent Systems", Shaefer R. and S. Sędziwy (eds.), Wydawnictwo Umwersytetu Jagiellońskiego, 2001.
  • [147] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Application of Hierarchical Optimization Method to Calculate an Investing Strategy, Proceedings 15th European Simulation Multiconference "Modelling and Simulation 2001" (ESM2001), SCS Series, pp. 714-718, Praga, 2001.
  • [148] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Malinowski, K., K3SL Programming Manual; SLR - Successive Linearisation-Relaxation, KSS Internal Document 2001.
  • [149] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Malinowski, K., K3SL: SLR, SLP, SQP Optimisation Methods. Test Results, KSS Internal Document, 2001.
  • [150] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Decision Delays in Predictive Conrrol of Retention Reservoir under Uncertainty, Acta of Geophysica Polonica, Vol. 50, No 3, pp. 479-496, 2002.
  • [151] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Software Environment for Simulation of Flood Control in Multiple-Reservoir Systems, Proc. 5th International Conference of Hydro-Science & Engineering ICHE 2002, Warszawa, 2002.
  • [152] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Computer-Based Analysis and Design of Control Mechanisms for Flood Operation in Multireservoir Systems in E-3 (365) "Modelling and Control of Floods", J. Napiórkowski (ed.), pp. 97-117, lnstytut Geofizyki PAN, 2003.
  • [153] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Żmuda, M., Malinowski, K., Application of Java-Based Framework to Parallel Simulation of Large-Scale Systems, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, Vol. 13, No 4, pp. 537-547, University of Zielona Góra Press, 2003.
  • [154] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Żmuda, M., CSA&S/PV: Parallel Framework for Complex Systems Simulation, Lecture Notes in Computer Science No 2658, pp. 991-1001, Springer, 2003, Petersburg, 2003.
  • [155] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Application of Parallel Price Method to Optimal Portfolio Selection, Proceedings of IEEE International Conference MMAR2003, Vol. 1, pp. 283-288, Międzyzdroje, 2003.
  • [156] Niewiadornska-Szynkiewicz, E., FC-MWS: A Software Environment for Flood Operation in Multiple Reservoir Systems, Acta of Geophysica Polonica, Vol. 50, No 3, pp. 479-496, 2004.
  • [157] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Sikora, A., A Sim/Java: A Java-Based Library for Distributed Simulation, Journal of Telecommunications and lnformation Technology, No 3, pp. 12-17, NIT, Warsaw, 2004.
  • [158] Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Computer Simulation of Flood Operation in Multireservoir Syscems, Simulation, Vol. 80, No 2, pp. 101-116, 2004.
  • [159] NS-2 (network simulator). Strona http://www.isi.edu/nsnam/ns/ns-documentation.html.
  • [160] Okruszko, T., Tyszewski, S., Using an Optimization Model in Management of Water Resources in the Middle Biebrza River Basin, Preprints Symposium "Conservation and Management of Fens", Warsaw, 1994.
  • [161] OMNeT++ (Objective Modular Network Testbed in CC++)
  • [162] Palaniswamy, A.C., Wilsey, P.A., An Analytical Comparison of Periodic Checkpointing and Incremental State Saving, Proc. of the 7th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 127-134, 1993.
  • [163] Piela, L., Kostrowicki, J. and H.A. Scheraga , The Multiple-Minima Problem in the Conformational Analysis of Molecues. Deformation of the Potential Energy Hypersurface by the Diffusion Equation Method, The Journal of Physical Chemistry, No 93, pp. 33-39, 1989.
  • [164] Pierwozwanski, A.A., Matematiczeskije modeli w uprawleni Proizwodstwom, Nauka, Moskwa, 1975.
  • [165] Pondarzewski, A., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Żmuda, M., Środowisko do obliczeń rozproszonych i symulacji ; Instrukcja obsługi i zastosowania, Raport IAiIS PW, Nr 99-55, 1999.
  • [166] Pośnik, P. CSA&S/MS-Windows program do analizy złożonych systemów w środowisku MS-Windows, Praca magisterska IAiIS PW, 1994.
  • [167] Preiss, B.R., Loucks, W.M., Macintyre, I.D., Effects of the Checkpoint Interwal on Time and Space in Time Warp, ACM Trans. on Modeling and Computer Simulation, Vol. 4, pp. 223-253, 1994.
  • [168] Press, W.H., Teukolsky, S.A., Vettering, T.W. and B.P. Flannery, Numerical Recipes in C, Cambridge University Press, 1992.
  • [169] Price, W.L., Global Optimization Algorithms for a CAD Workstation, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 55, No 1, pp. 133-146, 1987.
  • [170] Pritsker, A.B., The GASP IV Simulation Language, John Wiley, New York, 1974.
  • [171] Publicewicz, M., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., GOOL - biblioteka metod optymalizacji globalnej. Opis systemu, Raport IAiIS PW 2003.
  • [172] Publicewicz, M., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., GOOL - Global Optimization Object-Oriented Library, Materiały konferencyjne KAEiOG'2003, str. 173-182, Łagów, 2003.
  • [173] Pyrka, T., Chmielnicki, T., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., System oprogramowania FP-SSZ (Fala Powodziowa - System Sterowania Zbiornikami). Instrukcja obsługi, Raport WS PW Nr 02-01, Warszawa, 2002.
  • [174] RiverWare. Strona http://cadswes.colorado.edu/riverware/.
  • [175] Raporty z tematu PR-7.05.08, Instytut Automatyki PW, lata 1981-1985.
  • [176] Reiher, P.L., Jefferson, D., Dynamic Load Management in the Time Warp Operating System, Trans. Soc. Comp., Simul., No 7, pp. 91-100, 1990.
  • [177] Reiher, P.L., Fujimoto, R.M., Bellenot, S., Jefferson, D., Cancellation Strategies in Optimistic Execution Systems, Proc. of the SCS Multiconference on Distributed Simulation, Vol. 22(1), pp. 112-121, 1990.
  • [178] Roberts, P.D., Lin, J., Potential for Hierarchical Optimising Control in the Process Industry, Proc. of European Control Conference ECC 91, pp. 213-217, 1991.
  • [179] Romeijn, H.E., Smith, R.L., Simulated Annealing for Constrained Global Optimization, No 5, pp. 101-126, 1994.
  • [180] Rubinstein, R.Y., Melamed, B., Modern Simulation and Modeling, John Wiley & Sons, Inc., USA, 1998.
  • [181] Russell, E.C., SIMSCRIPT II.5 and SIMGRAPHICS Tutorial, Proc. of the Winter Conference, USA, 1993.
  • [182] Sadecki, A., Algorytmy równolegle optymalizacji i badanie ich efektywności, systemy rownoległe z rozproszoną pamięcią, Studia i Monografie, z. 126, Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej, 2001.
  • [183] Samir, A., Arafeh, Hierarchical Control of Power Distribution Systems, IEEE Transaction on Automatic Control, Vol. AC-23, No 2, 1978.
  • [184] Schriber, T.J., Perspective on Simulation Using GPSS, Proc. of the Winter Conference, USA, 1993 .
  • [185] Schaefer, R., Podstawy genetycznej optymalizacji globalnej, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków, 2002.
  • [186] Sikora, A., ASim/Java - Środowisko do rozproszonej symulacji systemów, Praca magisterska, IAiIS PW, Warszawa, 2002.
  • [187] Simon, H., Price Management, North-Holland, 1989.
  • [188] Smith, A.F., Boyd, D., Flood Forecasting on the Grand River, Preprints of Workshop "Coping with Floods: a Civics Perspective", Polish Environmental Partnership Foundation, Kraków, 1998.
  • [189] Sokol, L.M., Briscoe, D.P., Wieland, A.P., MTW: A Strategy for Scheduling Discrete Simulation Events for Concurrent Execution, Proc. SCS Multiconference on Distributed Simulation, Vol. 19, pp. 34-42, 1988.
  • [190] Soliman, H.M., On the Selection of the State Saving Strategy in Time Warp Parallel Simulation Transactions of The Society for Computer Simulation, Vol. 16, No 1, pp. 32-36, 1999.
  • [191] Spall, J.C., Introduction to Stochastic Search and Optimization, John Wiley & Sons, New Jersey, 2003
  • [192] Stachurski, A., wierzbicki, A., Podstawy optymalizacji, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 1999.
  • [193] Steinbach, M.C., Markowitz Revisited: Mean-Variance Models in Financial Portfolio Analysis, SIAM Review, vol. 43, No 1, pp. 31-85, 2001.
  • [194] Steinman, J.S., SPEEDES: A Multiple-Synchronization Environment for Parallel Discrete Event Simulation, International Journal on Computer Stmulation, Vol. 2, No 3, PP· 251-286, 1992.
  • [195] Steinman, J.S., Breathing Time Warp, Proc. of the 7th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, pp. 109-118, IEEE Computer Society Press, CA, 1993.
  • [196] Synaps, Inc., Epogy 2003. User's Guide, Atlanta, 2003.
  • [197] Szymański, B.K., Saife, A., Sastry, A., Liu, Y., Madnani, K., Genesis: A System for Large-Scale Parallel Network Simulation, Proc. 16th Workshop on Parallel and Distributed Simulation, IEEE CS Press, 2002.
  • [198] Szymkat, M., Komputerowe wspomaganie w projektowaniu układów regulacji, WNT Warszawa, 1993.
  • [199] Świątkowski, P., CSA&S/UNIX program do analizy złożonych systemów w środowisku UNIX, Praca magisterska IAiIS PW, 1995.
  • [200] Thampapillai, D.J., Musgrave, W.F., Flood Damage Mitigation: A Review of Structural and Nonstructural Measures and Alternative Decision Frameworks, Water Resources Research, VoL 21, No 4, pp. 411-424, 1985.
  • [201] Törn, A., Zilinskas, A., Global Optimization, Springer, 1989.
  • [202] Urbanowicz, G., Wykorzystanie optymalizacji hierarchicznej w planowaniu portfela inwestycyjnego, Praca magisterska, IAiIS PW, Warszawa, 2004.
  • [203] von Neuman, J., Morgenstern, O., Theory of Games and Economic Behaviour, Princeton University Press, Princeton, N.J., 1944.
  • [204] Warchoł, M., Wyznaczanie sterowań na podstawie prognoz wielowariantowych, Praca doktorska, WEiTI PW, Warszawa 2002.
  • [205] Wardi, Y., Stochastic Algorithms with Armijo Stepsizes for Minimization of Functions, Journal of Optimization Theory and Applications, No 64(2), pp. 399-417, 1990.
  • [206] Wierzbicki, A., Models and Sensitivity of Control sSystems, Elsevier, 1984.
  • [207] Wind, H.G., Nierop, T.M., Blois, C.J., de Kok, J.L., Analysis of Flood Damages from the 1993 and 1995 Meuse Floods, Water Resources Research, Vol. 35, No 11, pp. 3459-3465, 1999.
  • [208] Włodarczyk, M., Niewiadomska-Szynkiewicz, E., Metody hierarchiczne w zadaniach optymalizacji inwestycji, Materiały konferencyjne KAEiOG'2000, Lądek Zdrój, 2000.
  • [209] Wojdat, P., Realizacja i badanie algorytmu sterowania przepływami FLID-DL w sieciach IP w środowisku CSA&S, Praca dyplomowa inżynierska, IAiIS PW, Warszawa, 2004.
  • [210] Yan, D., Mukai, H., Optimization Algorithm with Probabilistic Estimation, Journal of Optimization Theory and Applications, No 79(2), pp. 345-371, 1993.
  • [211] Yang, R., Douglas, B., Simple Genetic Algorithm with Local Tuning: Efficient Global Optimizing Technique, Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 98, No 2, pp. 449-465, 1998.
  • [212] Zeigler, B.P., Praehofer, H., Kim, T.G., Theory of Modeling and Simulation, Academic Press, 2000.
  • [213] Żelaziński, J., Prognoza hydrogramu odpływu jako podstawa sterowania zbiornikiem retencyjnym podczas powodzi, Praca doktorska, IMiGW, Warszawa, 1987.
  • [214] Żmuda, M., Równoległa wersja metody cen, Raport PATIA, IAiIS PW, Warszawa, 1997.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-PWA6-0019-0004
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.