Algorytm immunologiczny w optymalizacji wielokryterialnej konstrukcji

• Autorzy: Krenich S.

Warianty tytułu

EN

Immune algorithm for multicriteria design optimization

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje algorytm immunologiczny dla zadań optymalizacji wielokryterialnej. Algorytm oparto o mechanizm swoistej adaptacyjnej reakcji obronnej organizmu człowieka i kręgowców na chorobotwórcze drobnoustroje. Opracowano i zaimplementowano algorytm wielowątkowy, który dla każdego kryterium optymalizacyjnego realizuje niezależne przebiegi, a po ich zakończeniu łączy najlepsze wygenerowane rozwiązania z poszczególnych wątków w nowej populacji. Ogólna idea algorytmu polega na szybkim lokalnym przyroście liczebności komórek (potencjalnych rozwiązań) w najbardziej obiecujących obszarach przestrzeniu rozwiązań. Elementy przeszukiwanej przestrzeni rozwiązań traktowane są jako patogeny, a rozwiązania jako przeciwciała. Wykorzystano selekcję klonalną, operator wiekowania oraz hipermutację niejednorodną odpowiedzialną za dokładne lokalne dostrajanie się algorytmu. Algorytm przetestowano na przykładzie mechanizmu dźwigniowego chwytaka przemysłowego. Problem rozpatrywano jako dwukryterialny, ciągły i całkowitoliczbowy. Uzyskane wyniki wskazują, że algorytm immunologiczny może być efektywnym narzędziem optymalizacji wielokryterialnej problemów nieliniowych z ograniczeniami.

EN

The paper presents an immune algorithm for multi-criteria optimization tasks. The algorithm is based on the mechanism of specific adaptive defense reaction of the human body to pathogens. A multi-thread algorithm was developed and implemented. The algorithm consist in independent runs, separately for each criterion and after their completion combines the best solutions generated from individual threads in the new population. The general idea of the algorithm is based on a fast local increase of cell numbers (potential solutions) in the most promising areas of solution domain. Elements of the search space are regarded as pathogens, and the solutions as antibodies. A clonal selection, aging operator and non-uniform hypermutation are used. The algorithm has been tested on the example of an industrial gripper mechanism. The problem was considered as a two-criteria task for continuous and integer decision variables. The results indicate that the immune algorithm can be an effective tool for nonlinear multi-criteria optimization with constraints.

Słowa kluczowe

PL

algorytm immunologiczny; optymalizacja wielokryterialna; chwytak

EN

immune algorithm; multicriteria design optimization

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 6041--6048
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.. rys., tab., wykr., pełny tekst na CD3

Twórcy

autor

Krenich S.

• Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji, Wydział Mechaniczny, Politechnika Krakowska, Al. Jana Pawła II 37, 31-864 Kraków. Tel. [phone], fax [phone]

Bibliografia

• 1. Cutello V., Morelli G., Nicosia G., Pavone M., "Immune Algorithms with Aging Operators for the String Folding Problem and the Protein Folding Problem", 5th European Conference on Computation in Combinatorial Optimization (EVOCOP), LNCS 3448, str. 80-90.
• 2. De Castro L. N., Timmis J. I., "Artificial Immune Systems as a Novel Soft Computing Paradigm", Soft Computing Journal, Vol. 7, 2003.
• 3. Dipankar Dasgupta (Editor), Artificial Immune Systems and Their Applications”, 1998
• 4. Dipankar Dasgupta, Fernando Nino, Immunological Computation: Theory and Applications”, 2008.
• 5. Gołąb J., Jakóbisiak M., Lasek W., Stokłasa T. (red), Immunologia, PWN, 2012.
• 6. Hofmeyr, S. A., Forrest, S., "Immunity by Design: An Artificial Immune System", Proceedings of 1999 GECCO Conference, 1999.
• 7. Krenich S. Optimal Design of Robot Gripper Mechanism Using Force and Displacement Transmission Ratio. Applied Mechanics and Materials Vol. 613 (2014), pp.117-125.
• 8. Krenich S., Boroń M., Litwin M.: Projekt i analiza chwytaka o strukturze przestrzennej z pozycjonowaniem szczęk i regulacją siły zacisku. Logistyka 6/2011.
• 9. Krenich S., Osyczka A.: Structural optimization of robot grippers using genetic algorithms, In: The 20-th International Congress of Theoretical and Applied Mechanics-ICTAM, 2000, Paper CE3.
• 10. Krenich S., Osyczka A.: Optimization of Robot Grippers Parameters Using Genetic Algorithms. [In:] The 13th CISM-IFToMM Symposium on the Theory and Practice of Robots and Manipulators. July 3-6, 2000, Zakopane, Poland, pp.139-146.
• 11. Krenich S., Parallel Evolutionary Algorithm for Computationally Expensive Single Criteria Design Optimization. Applied Mechanics and Materials Vol. 555 (2014) pp 586-592
• 12. Krenich S.: Multicriteria Design Optimization of Robot Gripper Mechanisms. IUTAM Symposium on Evolutionary Methods in Mechanics. Kluwer Academic Publishers, 2004, pp. 207-218.
• 13. Osyczka A. Evolutionary Algorithms for Single and Multicriteria Design Optimization. Springer Physica-Verlag, Heilderberg, Berlin, 2002.