Optimal location of buoys in automatic radar navigational system

• Autorzy: Praczyk T.

Warianty tytułu

PL

Optymalne rozmieszczenie pław w automatycznym systemie nawigacji radarowej

• Konferencja: Logistyka, Systemy Transportowe i Bezpieczeństwo w Transporcie - LOGITRANS 2009 (VI ; 15-17.04.2009 ; Szczyrk, Polska)
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper is devoted to construction of a system to coastal navigation. To fix position the system uses the information about buoys surrounding a ship. Accuracy of the system is influenced on location of buoys on the given area of the sea. The paper suggests using genetic algorithms to arrange the buoys. The solution proposed was tested and results of the tests are presented at the end of the paper.

PL

Artykuł poświęcony jest konstrukcji automatycznego, zapasowego systemu nawigacji radarowej. Jedna z koncepcji wspomnianego systemu zakłada wykorzystanie systemu pław do wyznaczenia pozycji jednostki. Dokładność takiego systemu zależy od rozmieszczenia pław na akwenie. W artykule zaproponowano algorytmy genetyczne do określenia optymalnej lokalizacji pław.

Słowa kluczowe

EN

optimization; genetic algorithms; radar navigation

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2009
• Tom: nr 3
• Strony: CD--CD
• Opis fizyczny: -pełny tekst, Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Praczyk T.

• Polish Naval Academy,

Bibliografia

• [1] Alden M., Van Kesteren A. & Miikkulainen R. 2002. Eugenic Evolution Utilizing a Domain Model. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO-2002), San Francisco, CA, Morgan Kaufmann.
• [2] Arabas J. Lectures on evolutionary algorithms. WNT. Warsaw, 2001.
• [3] Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Addison Wesley, Reading, Massachusetts. 1989.
• [4] Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan. 1975.
• [5] Polani D. & Miikkulainen R. 2000. Eugenic Neuro-Evolution for Reinforcement Learning. In Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2000), Las Vegas, NV.
• [6] Praczyk T., Application of neural networks and radar navigational aids of shore area to positioning, Computational Methods in Science and Technology, CMST 12(2) pp 53-59, 2006
• [7] Praczyk T., Artificial neural networks application in maritime, coastal, spare positioning system, Theoretical and Applied Informatics, vol. 18(2006) No.3 pp. 175-188, 2006
• [8] Praczyk T., Automatic radar navigational system, Theoretical and Applied Informatics, vol. 18(2006), pp. 91-108, 2006
• [9] Praczyk T., Application of bearing and distance trees to the identification of landmarks of the coast, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, Volume 17, number 1, str. 87-98. 2007.
• [10] Praczyk T., Detection of self navigational aids on radar image using ideas from immune systems, Archives of Control Science, Volume 17(LIII), 2007, No. 3, pages 241-259.
• [11] Prior J. W. 1998. Eugenic Evolution for Combinatorial Optimization. Master’s thesis, The University of Texas at Austin. TR AI98-268.
• [12] Syswerda G. Uniform Crossover in Genetic Algorithms. In Proceedings of the 3rd International Conference on genetic Algorithms. Morgan Kaufmann, 1989.
• [13] Whitley D. A Genetic Algorithm Tutorial. http://citeseer.ist.psu.edu