Zastosowanie algorytmów koewolucyjnych do modelowania wybranych parametrów palnika energetycznego

• Autorzy: Wójcik W. , Kalita M. , Golec T. , Smolarz A.

Warianty tytułu

EN

Coevolutionary algorithms applying in modeling of set parameters of power burner

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Poniższy artykuł przedstawia próbę zastosowania algorytmu koewolucyjnego będącego częścią eksperymentalnego układu regulatora pracy palnika energetycznego. W pracy zaproponowano przedstawiono wyniki symulacji zastosowanej metody. Wyniki badań pokazują, jaki wpływ na kluczowe parametry pracy algorytmu ma ewolucja współdziałających gatunków.

EN

The paper below presents an attempt to implement coevolutionary algorithm that is a part of experimental power burner controler. In the article results of used method simulation are shown. Outcomes show what kind of influence do cooperative species have on algorithm operations key parameters.

Słowa kluczowe

PL

algorytmy koewolucyjne; sterowanie kotłem energetycznym

EN

coevolutionary algorithms; power boiler controlling

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 7
• Strony: 244--246
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Wójcik W.

autor

Kalita M.

autor

Golec T.

autor

Smolarz A.

• Politechnika Lubelska, Katedra Elektroniki, ul. Nadbystrzycka 38A, 20-618 Lublin,

Bibliografia

• [1] Arabas J., Wykłady z algorytmów ewolucyjnych, WNT,Warszawa, 2001
• [2] Goldberg D. E., Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 2003
• [3] Michalewicz Z., Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, WNT, Warszawa, 1996
• [4] Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L., Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, PWN, Warszawa-Łódź, 1997
• [5] Smolarz A., Neuronowy regulator pracy wirowego palnika pyłowego, Politechnika Lubelska, Praca Doktorska, Lublin 2003
• [6] Wójcik W., Kalita M., Smolarz A., Pilek B., Controlling combustion process in power boiler by genetic algorithm and neural network; Wilga 2004
• [7] Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W., Dziagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji. Zastosowania, PWN, Warszawa 2002
• [8] Gwiazda T. D., Wirtualne Branżowe Systemy Wspomagania Decyzji oparte o Algorytmy Ewolucyjne, Warszawa 2005
• [9] Miikkulainen R., Stanley K. O., Competitive Coevolution through Evolutionary Complexification, 2004
• [10] Wiegand R. P., An Analysis of Cooperative Coevolutionary Algorithms, 2003
• [11] Ficici S.G., Solution Concepts in Coevolutionary Algorithms, 2004
• [12] Potter M. A., The Design and Analysis of a Computational Model of Cooperative Coevolution, 1997
• [13] Hillis D., Co-evolving parasites improves simulated evolution as an optimization Procedure, 1990.
• [14] Gromaszek K., Kotyra A., Wójcik W., Algorytm optymalizacji stanu ustalonego systemu sterowania, Przegląd Elektrotechnikczny, 2008.
• [15] Smolarz A., Kalita M., Wójcik W., Wpływ doboru operatora selekcji na pracę genetycznego sterownika kotła energetycznego, Przegląd Elektrotechnikczny, 2008
• [16] Wójcik W., Światłowodowy układ do monitorowania procesu spalania, PAK 2007 nr 11, s. 24-28
• [17] Wójcik W., Smolarz A., Stabilizacja emisji NOx z pojedynczego palnika pyłowego z wykorzystaniem NPC i neuronowej metody estymacji parametrów spalania. PAK 2007 nr 11, s. 20-23