Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Evolutionary approach to obtain graph covering by densely connected subgraphs

Stańczak J., Potrzebowski H., Sęp K.

Control and Cybernetics

|

2011

|

Vol. 40, no 3

849-875

EN

This article describes two evolutionary methods for dividing a graph into densely connected structures. The first method deals with the clustering problem, where the element order plays an important role. This formulation is very useful for a wide range of Decision Support System (DSS) applications. The proposed clustering method consists of two stages. The first is the stage of data matrix reorganization, using a specialized evolutionary algorithm. The second stage is the final clustering step and is performed using a simple clustering method (SCM). The second described method deals with a completely new partitioning algorithm, based on the subgraph structure we call α-clique. The α-clique is a generalization of the clique concept with the introduction of parameter α, which imposes for all vertices of the subgraph the minimal percentage (α*100%) of vertices of this subgraph that must be connected with vertices of this α-clique. Traditional clique is an instance of α-clique with α = 1. Application of this parameter makes it possible to control the degree (or strength) of connections among vertices (nodes) of this subgraph structure. The evolutionary approach is proposed as a method that enables finding separate α-cliques that cover the set of graph vertices.

2

Możliwości produkcji biogazu w mikrobiogazowni rolniczej

Kowalczyk-Juśko A., Potrzebowski H.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2011

|

R. 12, nr 10

229-235

PL

Artykuł prezentuje koncepcję produkcji biogazu z surowców i odpadów powstających w rolnictwie w instalacji o małej mocy. Jednostki takie, nazywane mikrobiogazowniami, są w Polsce na etapie wdrażania do praktyki. Mikrobiogazownia przeznaczona jest do produkcji energii elektrycznej i cieplnej w systemie kogeneracji. Paliwem jest biometan, pozyskany z beztlenowego rozkładu substratów celowych i odpadowych z rolnictwa i przemysłu rolno-spożywczego. Opisywana instalacja zapewnia produkcję 180 tys. m³ biogazu w ciągu roku, co pozwala na uzyskanie 1000 MWh energii pierwotnej. Aby zaspokoić zapotrzebowanie biogazowni na substraty proponuje się wykorzystać ok. 600 t kiszonki z kukurydzy, 200 t kiszonki z żyta oraz 200 t kiszonki z traw. Instalacja o podanych parametrach może być dofinansowana w ramach PROW, działanie 3.11. Różnicowanie w kierunku działalności nierolniczej.

EN

The conception of biogas production form agricultural waste raw material within low capacity installations has been presented in the article. Those low capacity units, called biogas micro-plants (BMP), are at present at stage of putting into practice at the moment. System of co-generation is used in BMP fueled by bio-methane from anaerobic digestion purposeful as well as agricultural and food industry bio-wastes. Described power plant has potential to produce 180 thousands cubic meters of biogas per year, what gives an equivalent of 1000 MWh of primary energy. The demand of BMP for raw material as a substrates to biogas production is 600 tons of maize silage, 400 tons of rye and grasses silages. The similar installation could be co-financed by Polish Programme of Rural Development.

3

Evolutionary approach to find kernel and shell structure of a connection graph

Mażbic-Kulma B., Potrzebowski H., Stańczak J., Sęp K.

Total Logistic Management

|

2009

|

no. 2

37-50

EN

The theory of logistic transportation systems deals with models of phenomena connected with movement of goods and persons. The developed model of the transportation system is expected to simulate a real system, but also should help us to solve given transportation tasks. In order to describe transportation system (rail, bus or air), as a routine a connection graph would be used. Vertices of the graph can be train stations, bus stops etc.. The edges show direct connections between vertices. Its direct application can be difficult and computational problems can occur while one would try to organize or optimize such a transportation system. Therefore, a method of aggregation of such graph was introduced, using the general kernel and shell structure and its particular instances: hub-and-spoke and α-clique structured graphs of connections. These structures enable to concentrate and order the transport of goods/persons among vertices. To obtain these desired structures an evolutionary algorithm (EA) was applied. This method enables to reduce the number of analyzed vertices as well as arcs/edges of the graph.

PL

Reguły gospodarki rynkowej i coraz ostrzejsza konkurencja zmuszają przedsiębiorstwa do poszukiwania sposobów obniżenia kosztów działalnosci gospodarczej. Konieczność redukcji kosztów dotyczy m.in. gospodarki transportowej. Znaczenie optymalizacji rozwiązań w sferze transportu w aspekcie kosztowym jest szczegolnie istotne, jeżeli weźmie się pod uwagę znaczny udział kosztów transportu w kosztach logistycznych przedsiebiorstwa. Oczywisty staje się fakt, iż nie jest możliwe funkcjonowanie firm działających na współczesnych globalnych rynkach bez transportu. Zdecydowana większość przedsiębiorstw znajduje się w pewnej odległości od swoich źrodeł zaopatrzenia, co sprawia, że są one zależne od transportu łączącego źrodlo zaopatrzenia z miejscem konsumpcji. Specjalizacja pracy, masowa konsumpcja i ekonomia skali produkcji powodują, że miejsca wytwarzania produktów nie pokrywają się z miejscem, gdzie zgłaszany jest na nie popyt. Stąd też transport staje się niezbędnym narzędziem łączącym nabywców i sprzedawców. W niniejszym artykule przedstawiono narzędzie wspomagające modelowanie systemu transportowego. Jak wiadomo, dokładny model systemu transportowego przedsiębiorstwa trudno jest analizować czy też optymalizować jego działanie. Dlatego jako model sieci transportowej proponujemy strukturę kernel and shell i jej szczególne przypadki: strukturę hub and spoke oraz strukturę α-klikową. Struktury te umożliwiają koncentrację i zarządzanie transportem pomiędzy węzłami. W celu uzyskania tych struktur z wejściowego grafu połączeń stosujemy opracowane przez nas specjalizowane algorytmy ewolucyjne (EA).

4

Evolutionary approach to solve hub-and-spoke problem using α-cliques

Mażbic-Kulma B., Potrzebowski H., Stańczak J., Sęp K.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2008

|

z. 165

121-130

EN

The theory of transportation systems deals with models of phenomena connected with movement of goods and persons. The model of the transportation system should simulate a real system, but should also be a tool that enables to solve given transportation tasks. In order to describe transportation system (rail, bus or air), as a routine a connection graph would be used. Vertices of the graph can be train stations, bus stops or in case of air transport - airports. The edges of the graph show direct connections between vertices. It can be noticed that such a graph can have many vertices as well as many edges. Its direct application can be difficult and computational problems can occur while one would try to organize or optimize such a transportation system. Therefore, a method of aggregation of such a graph was introduced, using the hub-and-spoke structured graph of connections. This structure enables to concentrate and order the transport of goods/persons among vertices. To obtain the hub-and-spoke structure an evolutionary algorithm (EA) was applied. EA divides the connection graph into α-cliques (a generalization of the notion of a clique, which groups into sub-graphs highly connected vertices) and then in each α-clique a vertex with a maximum degree in this sub-graph and a maximal number of connections among other selected hubs is chosen. The α-clique with chosen vertex constitutes a "hub" with point-to-point connections - "spokes". This method enables reducing the number of analyzed vertices as well as arcs of the graph. Examples visualizing functioning of the described algorithms are presented later in this paper.

5

Evolutionary algorithm to find graph covering subsets using α-cliques

Potrzebowski H., Stańczak J., Sęp K.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2006

|

z. 156

351-358

EN

The article describes a new evolutionary based method to divide graph into strongly connected structures we called α-cliques. The α-clique is a generalization of a clique concept with the introduction of parameter a. Using this parameter it is possible to control the degree (or strength) of connections among vertices (nodes) of this sub-graph structure. The evolutionary approach is proposed as a method that enables to find separate a-cliques that cover the set of graph vertices.