Porównanie skuteczności wybranych dwu metod optymalizacji

• Autorzy: Grzyb A. , Kuczek T.

Warianty tytułu

EN

Comparison of effectiveness of two selected optimisation methods

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano dwa stosunkowo nowe algorytmy stosowane do optymalizacji bez ograniczeń funkcji jednej lub wielu zmiennych. Są to algorytmy: ewolucji różnicowej oraz roju cząstek. Przedstawiono w skrócie cechy charakterystyczne algorytmów, najważniejsze informacje dotyczące zasad ich działania. Ponadto opisano sposób ich badania, mający na celu ocenę skuteczności tych algorytmów. Zamieszczono wyniki badań dotyczące kilku wybranych funkcji testowych oraz sformułowano uwagi dotyczące porównania skuteczności badanych metod.

EN

The paper presents two relatively new algorithms used for optimisation without limitations of single- or multi-variable functions. They are algorithms of differential evolution and particle swarm optimisation. The paper describes characteristic features of the two algorithms and provides vital information about their functioning. Moreover, the paper presents methods used to estimate the algorithm effectiveness. The comparison of efficiency was conducted on the basis of several specially selected test functions. The functions can be found in [5]. The optimum point is known for these functions. For each of the functions, numerous optimisations using various sequences of pseudorandom numbers were conducted [1]. The examination results for a few test function are given and the effectiveness of the tested methods is discussed. The algorithm of the differential evolution method is more reliable than that of the particle swarm method because the latter is often ineffective with multi-variable functions.

Słowa kluczowe

PL

optymalizacja; algorytmy genetyczne; algorytm roju cząstek; algorytm różnicowy

EN

optimisation; genetic algorithms; particle swarm optimisation; differential evolution

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 11
• Strony: 1421--1424
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Grzyb A.

autor

Kuczek T.

• Politechnika Krakowska, Instytut Pojazdów Szynowych, ul. Jana Pawła II 37, 31-864 Kraków,

Bibliografia

• [1] Grzyb A.: Ekstrapolacyjny algorytm ewolucyjny. Polioptymalizacja i komputerowe wspomaganie projektowania, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2005.
• [2] Kennedy J. and Eberhart R. C.: Particle swarm optimization. International Conference on Neural Networks, Piscataway, NJ, 1995.
• [3] Koulocheris D., Vrazopoulos H., Dertimanis V.: Optimization Methodology for Tuning Fuzzy Logic Controllers. 15th Triennal Word Congress, Barcelona 2002.
• [4] Pintér J. D.: Global Optimization in Action. Kluwer Academic Publishers. 1996.
• [5] Storn R., Price K.: Differential Evolution - a Simple and Efficient Adaptive Scheme for Global Optimization over Continuous Spaces. Technical Report TR-95 012, ICSI, 1995.
• [6] Wit R.: Metody programowania nieliniowego. WNT Warszawa 1986.