Adaptive random search optimization procedures in solver OPTI-STO

• Autorzy: Jeżowski J. , Jeżowska A.

Warianty tytułu

PL

Procedury optymalizacji stochastycznej według adaptacyjnego przeszukiwania losowego w programie OPTI-STO

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper addresses adaptive random search optimization algorithms available in software called OPTI-STO. In particular, we present several extensions and modifications of the Luus-Jaakola (LJ) algorithm. They are aimed at improving a reliability of solving nonlinear programming problems. The results of the tests are given in the paper to show the performance of the modifications.

PL

Praca dotyczy algorytmów optymalizacji stochastycznej realizowanych według strategii adaptacyjnego przeszukiwania losowego dostępnych w programie OPTI-STO. Opisano rozszerzenia i modyfikacje algorytmu Luusa-Jaakoli (LJ). Ich celem jest zwiększenie niezawodności rozwiązywania problemów nieliniowych. Przedstawiono też wyniki obliczeń testowych ilustrujące efektywność opracowanych modyfikacji.

Słowa kluczowe

PL

algorytm Luusa-Jaakoli; modyfikacje algorytmu LJ; optymalizacja matematyczna; program komputerowy OPTI-STO

• Wydawca: Komitet Inżynierii Chemicznej i Procesowej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Inżynieria Chemiczna i Procesowa
• Rocznik: 2003
• Tom: T. 24, z. 2
• Strony: 261--279
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz.

Twórcy

autor

Jeżowski J.

• Zakład Inżynierii i Sterowania Procesami Chemicznymi, Politechnika Rzeszowska

autor

Jeżowska A.

• Zakład Inżynierii i Sterowania Procesami Chemicznymi, Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

• [1] JEZOWSKI J., POPLEWSKI G., JEZOWSKA A., Optymalizacja metodą symulowanego wyiarzania w inżynierii chemicznej i procesowej I. Algorytm optymalizacji z zastosowaniem melody simpleksów i sy¬mulowanego wyiarzania, Inż. Chem. Proc., 2003, 24, 17.
• [2] JEZOWSKI J., POPLEWSKI G., JEZOWSKA A., Optymalizacja metodą symulowanego wyiarzania w inżynierii chemicznej i procesowej II. Przyklady zastosowania i dobór wartości parametrów, Inż. Chem. Proc., 2003, 24, 63.
• [3] LuusR., JAAKOLAT.H.I., AIChE J., 1973, 19,760.
• [4] JEZOWSKI J., BOCHENEK R., Inz. Chem. Proc., 2000,21,443.
• [5] BOCHENEK R., JEZOWSKI J., Inz. Chem. Proc, 2000,21,465.
• [6] MICHINEV I., STOYANOV S., KEIL F.L., HUNG., J. Ind. Chem., 2000, 28, 231.
• [7] FLOUDAS C.A., PARDALOS P.M., A Collection of Test Problems for Constrained Global Optimization Algorithms, Lecture Notes in Computer Science, 455, Springer Verlag, 1990.
• [8] BROOKE A, KENDRICKP., MEERAUS A.,J4 Users Guide. Release 2.25, The Scientific Press Series 1992.
• [9] MICHALEWICZ Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996.
• [10] Luus R., Private commumication to J. Jezowski.
• [11] Salcedo R. L., GONCALVES M. J., FEYO DE AZEVEDO S., Computers chem. Engng, 1990,14,1111.
• [12] HAAS A., ACM Trans, on Mathematical Software, 1987, 13, 368.
• [13] Luus R., HUNG.J., Ind. Chem., 1998,26, 281.
• [14] Luus R., HARTIG F, KEILF.J., Hung. J. Ind. Chem., 1995, 23, 55.
• [15] WANG B.C., Luus R., Int. J. Numerical Methods in Engng, 1987, 11, 1235.