PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Systemic Evolutionary Algorithm inspired by methods of Quantum computer sciences for the improvement of the accuracy of neural models in electrical engineering and electrical power engineering

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The work contains selected results of research on the application of quantum computer science to a systemic evolutionary algorithm for the purpose of improving accuracy of neural models in electrical engineering and electrical power engineering. Artificial neural networks are used in neural modeling, which networks are designed and taught models of systems using available numerical data. Parameters of neural networks, and especially, elements of weight matrices, biases as well as parameters of activation functions may be improved using evolutionary algorithms. It seems that applying solutions offered by quantum computer science to systemic evolutionary algorithm, and especially, as regards creation of quantum initial population, quantum crossover and mutation operators as well as selection, considerably improves the accuracy of modelling, which was verified in MATLAB and Simulink environment using selected examples such as RP–02 robot’s arm movement, the development of the Polish Electrical Power Exchange (polish: TGEE) system, etc.
Rocznik
Tom
Strony
280--296
Opis fizyczny
Bibliogr. 52 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Siedlce University of Natural Sciences and Humanities
Bibliografia
  • [1] Albert F.Y.C., Koh S.P., Chen C.P., Tiong S.K., Edwin S.Y.S., Optimizing Joint Angles of Robotic Manipulator Using Genetic Algorithm. IACSIT Press, wyd. 2, Singapur 2011.
  • [2] Araujo R. de A., Aranildo Junior R.L., Tiago Ferreira A.E., A Quantum–Inspired Intelligent Hybrid method for stock market forecasting. 2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence), 2008, pp.1348–1355.
  • [3] Bellac L.M., Admission to quantum computer science (in polish: Wstęp do informatyki kwantowej), WN PWN, Warszawa 2011.
  • [4] Embedded MATLAB™ User’s Guide © COPYRIGHT 2007 by The MathWorks, Inc. Natick, MA 01760–2098 (USA).
  • [5] Duda R., The concept of dimension (in polish: O pojęciu wymiaru), Biblioteka matematyczna, PZWSz, Warszawa 1972.
  • [6] Giaro K., Kamiński M., Introduction to quantum computer science (in polish: Wprowadzenie do algorytmów kwantowych), AOW EXIT, Warszawa 2003.
  • [7] Giergiel J., Hendzel Z., Robust algorithms for motion control follower wheeled mobile robots (in polish: Krzepkie algorytmy sterowania ruchem nadążnym mobilnych robotów kołowych), Materiały: Warsztaty mobilnych robotów, IPPT PAN, Warszawa, 1997, 65–72.
  • [8] Greenberg Y.S., Kochmanski M., Basics of quantum computing. Elementary introduction. (in polish: Podstawy informatyki kwantowej. Elementarne wprowadzenie). Wyd. URz., Rzeszów 2011.
  • [9] Han K., Kim J., Genetic quantum algorithm and its application to combinatorial optimization problem, Evolutionary Computation, 2000. Proceedings of the 2000 Congress on, 2000, Vol. 2, pp. 1354–1360.
  • [10] Helt P., Parol M., Piotrowski P., Methods of artificial intelligence in the electric power engineering (in polish: Metody sztucznej inteligencji w elektroenergetyce). OW PW. Warszawa 2000.
  • [11] Heller M., Elements of quantum mechanics for philosophers (in polish: Elementy mechaniki kwantowej dla filozofów), OBI, Wyd. DT Biblios, Kraków 2011.
  • [12] Hervensalo M., Quantum algorithms (in polish: Algorytmy kwantowe), WSiP, Warszawa 2004.
  • [13] Hendzel Z., Żylski W., The burly observer generalized speed mobile robot pie (in polish: Krzepki obserwator uogólnionych prędkości mobilnego robota kołowego), Materiały VI Krajowej Konferencji Robotyki, Wrocław 1998.
  • [14] Ho S.L., Yang S., Ni P., Huang J., A Quantum–Inspired Evolutionary Algorithm for Multi–Objective Design, IEEE Transactions on Magnetics, 2013, Volume: 49, Issue 5, pp. 1609–1612.
  • [15] Korbicz J., Artificial neural networks and their application in electrical and power engineering (in polish: Sztuczne sieci neuronowe i ich zastosowanie w elektrotechnice i energetyce). Przegląd Elektrotechniczny nr 9/2009, s. 194–200.
  • [16] Kaczorek T., Dzieliński A., Dąbrowski W., Łopatka R., Fundamentals of control theory (in polish: Podstawy teorii sterowania). WNT, Warszawa 2007.
  • [17] Kwaśnicka H., Evolutionary computing in artificial intelligence (in polish: Obliczenia ewolucyjne w sztucznej inteligencji), PWr., Wrocław 1999.
  • [18] Kasabov N., Neuro–, Genetic–, and Quantum Inspired Evolving Intelligent Systems, 2006 International Symposium on Evolving Fuzzy Systems, 2006, pp. 63–73.
  • [19] Kłopotek M.A., Technical application of evolutionary strategies (in polish: Techniczne zastosowanie strategii ewolucyjnych). IPI PAN, Warszawa 1999.
  • [20] Li J., Li J., Next–Day Electricity Price Forecasting Based on Support Vector Machines and Data Mining Technology. Proceedings of the 27th Chinese Control Conference, Kunming, Yunnan, China 2008, pp. 630–633.
  • [21] Liao G., Using chaotic quantum genetic algorithm solving environmental economic dispatch of Smart Microgrid containing distributed generation system problems, Power System Technology, POWERCON, 2010 International Conference on, 2010, pp. 1–7.
  • [22] Liu Yuanyuan Y., Li M., A bidding method of power market based on immune genetic algorithm, 2008 27th Chinese Control Conference, 2008, pp. 28–32.
  • [23] Michalewicz Z., Genetic Algorithms + Data Structures = Programs evolutionary (in polish: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne). WNT, Warszawa 1999.
  • [24] Narayanan A., Moore M., Quantum–inspired genetic algorithms, Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation, pp. 61–66, IEEE, 1996.
  • [25] Osowski S., Neural networks for information processing (in polish: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji), PW, Warszawa 2000.
  • [26] Pittenger A.O., An Introduction to Quantum Computing Algorithms, Birkhauser, Boston 2000.
  • [27] Sawerwain M., Wisniewska J., Quantum computing. Selected circuits and algorithms (in polish: Informatyka kwantowa. Wybrane obwody i algorytmy), WN PWN SA, Warszawa 2015.
  • [28] Szkodny T., Kinematics of industrial robots (in polish: Kinematyka robotów przemysłowych). Wyd. PŚ., Gliwice 2013.
  • [29] Susskind L., Friedeman A., Quantum mechanics. theoretical minimum (polish: Mechanika kwantowa. Teoretyczne minimum), Prószyński i S–ka, Warszawa 2016.
  • [30] Tadeusiewicz R., Sztuczne sieci neuronowe, AOW RW, Warszawa 1993.
  • [31] Tadeusiewicz R., Szaleniec M., Lexicon neural networks (in polish: Leksykon sieci neuronowych). Wyd. Fundacji „Projekt Nauka”, Wrocław 2015.
  • [32] Tchórzewski J., The possibility of quantum computing to improve the accuracy of modeling. Part 1. Quantum evolutionary algorithm (in polish: Możliwości informatyki kwantowej do poprawy dokładności modelowania. Część 1. Kwantowy algorytm ewolucyjny). Poznan University of Technology. Academic Journal. Wyd. PP, Poznań 2016.
  • [33] Tchórzewski J., Wołynka Ł., The possibility of quantum computing to improve the accuracy of modeling. Part 2. Quantum evolutionary algorithm motion robot PR–02 (in polish: Możliwości informatyki kwantowej do poprawy dokładności modelowania. Część 2. Kwantowy algorytm ewolucyjny ruchu robota PR–02). Poznan University of Technology. Academic Journal. Wyd. PP, Poznań 2016.
  • [34] Tchórzewski J., Chyży E., Researching the Development of the Electrical Power System Using Systemically Evolutionary Algorithm. International Journal of Soft Computing and Software Engineering [JSCSE], Vol. 6, No. 1, pp. 1–10, 2016.
  • [35] Tchórzewski J., Ruciński D., Modeling neural safe development TGE using DAM quotations (in polish: Modelowanie neuronalne bezpiecznego rozwoju TGEE z wykorzystaniem notowań RDN), Rozdział w książce pt. Wymiary zarzadzania ryzykiem w obrocie gospodarczym. Wydawnictwo CeDeWu, Warszawa 2016.
  • [36] Tchórzewski J., Ruciński D., Quantum Inspired Evolutionary Algorithm to Improve Parameters of Neural Models on Example of Polish Electricity Power Exchange. EPNet 2016 Electric Power Network, Xplore Digital Library.
  • [37] Tchórzewski J., The development of the power system in terms of control theory and systems (in polish: Rozwój systemu elektroenergetycznego w ujęciu teorii sterowania i systemów). OW PWr. Wrocław 2013.
  • [38] Tchórzewski J., Systemic Evolution Algorithms for the design of the development of the electricity market, 10th International Conference on the European Energy Market, EEM 2013, IEEE Xplore Digital Library, 2013, pp. 1–8.
  • [39] Tchórzewski J., Jurkowski B., The condition and the possibility of implementing quantum information on the example of a quantum evolutionary algorithm (in polish: Stan i możliwości implementacyjne informatyki kwantowej na przykładzie kwantowego algorytmu ewolucyjnego), [w:] Postępy w Elektrotechnice Stosowanej. Materiały VII Ogólnopolskiej Konferencji Naukowo–Technicznej PES–7. OW PTETiS. Wydz. Elektryczny PW, Ośrodek Promocji Badań z/z Energoelektroniki PW. PS Sekcja IEEE. Warszawa– Kościelisko 2009.
  • [40] Tchórzewski J., Wąsowski A., System SAE evolutionary algorithm in generating the electricity market (in polish: Systemowy algorytm ewolucyjny SAE w generowaniu rozwoju rynku energii elektrycznej). Materiały V Międzynarodowej Konferencji Naukowo–Technicznej ENERGETYKA. PWr., Wrocław 2008.
  • [41] Tchórzewski J., Systemic Method of Structure and Parameters Researching for Beginning Population Building of Evolving Algorithm SAE on the Example of Electricity Market, Polish Journal of Environmental Studies, Vol. 17, No 2A, 2008, pp. 86–89.
  • [42] Tchórzewski J., Owczarczyk P., Model and Implementation of Quantum Neural Network for Transfer Knowledge about Electricity Market, Studia Informatica, Vol 3–4 (7) 2007, AP, Siedlce 2007.
  • [43] Tchórzewski J., Owczarczyk P., Model and implementation of quantum neural networks for processing the knowledge of the electricity market (in polish: Model i implementacja kwantowej sieci neuronowej do przetwarzania wiedzy o rynku energii elektrycznej). Computer Application in Electrical Engineering, Politechnika Poznańska, Poznań 2007.
  • [44] Tchórzewski J., Systemowy Algorytm Ewolucyjny SAE. Bio–Algorithms and Med–Systems. Journal Edited by Collegium Medicum. Vol. 1, No. 1/2/2005, UJ Kraków 2005, pp. 61–64.
  • [45] Tchórzewski R.J, Ruciński A., Model and implementation of a system of evolutionary algorithm to search for a new system state electricity grid (in polish: Model i implementacja systemowego algorytmu ewolucyjnego do poszukiwania nowego stanu systemu elektroenergetycznej sieci przesyłowej). Studia Informatica, Systemy i technologie informacyjne. UPH, Siedlce 2005, nr 1 (5), s. 59–67.
  • [46] Tchórzewski J., System testing the correctness of the development of the control system on the example of the development of power transmission network (in polish: Systemowe badanie prawidłowości rozwoju systemu sterownia na przykładzie rozwoju elektroenergetycznej sieci przesyłowej). Rozprawa naukowa nr 58. AP. Siedlce 1997.
  • [47] Tchórzewski J., Cybernetics and systems development life (in polish: Cybernetyka życia i rozwoju systemów). Monografie nr 22. Wyd. WSRP w Siedlcach. Siedlce 1992.
  • [48] Tchórzewski J., Engineering systems development (in polish: Inżynieria rozwoju systemów). Monografie nr 18. Wyd. WSRP w Siedlcach. Siedlce 1990.
  • [49] Węgrzyn S., Klamka J., i inni, Nano and quantum computing systems (in polish: Nano i kwantowe systemy informatyki), Wyd. PŚ, Gliwice 2004.
  • [50] Wierzchoń S., Kłopotek M., Cluster analysis. Monografie. Wyd. IPI PAN. Warszawa 2015.
  • [51] Zieliński J. [red.], Intelligent systems in management. Theory and practice (in polish: Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka). WN PWN. Warszawa 2000.
  • [52] Żurada J., Barski M., Jędruch W., Artificial neural networks. Fundamentals of theory and application (in polish: Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy teorii i zastosowania), PWN, Warszawa 1996.
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-8ee53cac-facd-415b-872a-52e9f3b360bc
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.