PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 10

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Optimization with evolutionary algorithms. Calculation procedure and applications
Bochenek R., Jeżowski J.
Chemical and Process Engineering
|
2008
|
Vol. 29, z. 1
179-189
EN
Evolutionary/genetic algorithms have become a popular optimization method due to its power in solving real life problems. The paper presents detailed optimization algorithm applied in solver GenCom. Some applications are also presented, illustrating GenCom potential in solving chemical engineering problems. Finally, suggestions are made on setting parameters and selecting options of the method.
PL
Algorytmy ewolucyjne/genetyczne stają się popularną metodą optymalizacji dzięki skuteczności w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów. Przedstawiono szczegółowy algorytm optymalizacyjny zastosowany w programie GenCom. Opisano niektóre możliwości zastosowania do rozwiązywania problemów z zakresu inżynierii chemicznej oraz przedstawiono zalecenia dotyczące wyboru wartości parametrów i opcji metody.
2
Stochastyczne metody optymalizacji w inżynierii chemicznej i procesowej. II. Przykłady zastosowania
Jeżowski J. M., Bochenek R., Jeżowska A., Poplewski G., Słoma R.
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
|
2005
|
Nr 3
3-8
PL
Artykuł jest kontynuacją pracy [1]. Przedstawiono w nim problemy optymalizacyjne z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej rozwiązane przy użyciu metod stochastycznych opisanych w [1]. Były to nieliniowe problemy zawierające tylko zmienne ciągłe lub też zarówno zmienne dyskretne i ciągłe. We wszystkich przypadkach uzyskano wyniki uważane w literaturze za rozwiązanie globalnie optymalne.
EN
The paper presented is a continuation of the work [1]. In this part, optimization problems typical for chemical and process engineering, solved by stochastic methods described in [1] are presented. The nonlinear problems comprising only continuous or both discrete and continuous variables have been treated. In all cases, the results obtained are considered in professional literature as globally optimum solutions.
3
Stochastyczne metody optymalizacji w inżynierii chemicznej i procesowej. I. Podstawy, algorytmy, implementacja komputerowa
Jeżowski J. M., Bochenek R., Jeżowska K., Poplewski G., Słoma R.
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
|
2004
|
Nr 6
3-7
PL
Artykuł stanowi pierwszą część pracy poświęconej zastosowaniu optymalizacji stochastycznej w inżynierii chemicznej i procesowej. Omówiono w nim podstawy trzech popularnych metod stochastycznych: symulowanego wyżarzania, algorytmów genetycznych adaptacyjnego przeszukiwania losowego. Przedstawiono też podstawowe informacje dotyczące programu komputerowego OPTY-STO opracowanego przez autorów.
EN
In the first part of the paper a use of stochastic optimization in chemical and process engineering is presented. The bases of three popular methods as simulated annealing, genetic algorithms and adaptive random seeking are discussed. Main information dealing with the OPTY-STO software elaborated by the paper authors is given.
4
Optymalizacja parametryczna sieci wymienników ciepła z zastosowaniem algorytmów genetycznych
Bochenek R., Jeżowski J.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2004
|
T. 25, z. 3/1
721-726
PL
Praca dotyczy optymalizacji parametrów sieci wymienników ciepła (SWC) o ustalonej strukturze przy zastosowaniu algorytmów genetycznych (AG). Sformułowano model matematyczny sieci wymienników ciepła, w którym zmiennymi decyzyjnymi są powierzchnie wymienników ciepła i natężenia przepływu strumieni w rozgałęzieniach. Przedstawiono przykład zastosowania opracowanej metody.
EN
The paper deals with parameter optimisation of heat exchanger network (HEN) with fixed topology. Mathematical model of HEN has been developed that involves beat transfer areas and flow-rates of branches in splitters as decision variables. The example of application is presented.
5
Modele optymalizacyjne sieci wymienników ciepła z uwzględnieniem segmentacji strumieni
Wałczyk K., Jeżowski J., Bochenek R., Jeżowska A.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2004
|
T. 25, z. 3/3
1753-1758
PL
Praca dotyczy optymalizacji wymienników ciepła (SWC) o ustalonej strukturze. Opracowano oryginalny model optymalizacyjny SWC uwzględniający wpływ temperatury na wartości ciepła właściwego (Cp), poprzez tzw. segmentację. Model ten został zaimplementowany w programie komputerowym do optymalnej modyfikacji SWC.
EN
The work deals with optimisation of heat exhanger network (HEN) of fixed structure. An optimisation model of HEN has been developed. The model accounts for temperature influence on heat capacity (Cp) values by the so called stream segmentation. The model has been coded into a software for optimal retrofitting of HENs.
6
Kodowanie i optymalizacja struktury systemów technologicznych w strategiach stochastycznych
Bochenek R., Jeżowski J.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2004
|
T. 25, z. 3/1
715-720
PL
Podano ogólny algorytm opracowanego programu optymalizacyjnego. Wyjaśniono zasady kodowania struktur sieci wymienników ciepła (SWC) dla stochastycznych strategii optymalizacyjnych - algorytmów genetycznych (AG) i symulowanego wyżarzania (SW). Opisano sposób modyfikacji struktur przy pomocy operatorów genetycznych mutacji i krzyżowania. Zamieszczono przykład zastosowania opracowanej koncepcji kodowania struktur do problemu optymalnej modyfikacji SWC.
EN
A general algorithm of the developed optimization program is given. Rules of coding structures of the heat exchanger networks (HENs) in stochastic optimization strategies (genetic algorithms - GA and simulated annealing - SA) are explained. A method for modifying structures by genetic crossover and mutation operator is described. An example of applying the developed concept of coding structures for HEN retrofit is given.
7
Zastosowanie algorytmów genetycznych do optymalizacji systemów technologii chemicznej
Bochenek R., Jeżowski J., Słoma R.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2001
|
T. 22, z. 3B
247--252
PL
Opracowano uniwersalną metodę optymalizacji matematycznej opartą na metodyce algorytmów genetycznych (AG). Metoda może być stosowana do rozwiązywania problemów nieliniowych ze zmiennymi ciągłymi i dyskretnymi oraz ograniczeniami równościowymi i nierównościowymi. W pracy pokazano przyklad jej zastosowania do problemu optymalizacji ciągu technologicznego wytwarzającego N produktów w M etapach.
EN
A general optimisation method has been developed based on genetic algorithm (GA). The method can be applied for solving nonlinear problems with mixed-integer variables and with both equality as well as inequality constraints. An example is presented of method application for batch plant producing N products in M stages.
8
Rozszerzona metoda optymalizacji według strategii adaptacyjnego przeszukiwania losowego
Jeżowski J., Bochenek R., Słoma R., Jeżowska A., Poplewski G.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2001
|
T. 22, z. 3C
567--572
PL
Praca dotyczy optymalizacji matematycznej przy zastosowaniu metody stochastycznej znanej pod nazwą adaptacyjnego przeszukiwania losowego (APL). Opisano w niej rozszerzenia i modyfikacje algorytmu Luusa-Jaakoli (LJ) z artykułu [1]. Wyniki obliczeń testowych świadczą, że zaproponowane modyfikacje zwiększają znacznie niezawodność obliczania optimum globalnego.
EN
The work deals with mathematical optimisation with the use of stochastic method commonly referred to as adaptive random search (ARS). Extensions and modifications of the algorithm presented first in [1] by Luus and Jaakola have been developed. Results of tests proved that these modifications increase largely reliability of obtaining global optimum.
9
Optymalizacja metodą adaptacyjnego przeszukiwania losowego w projektowaniu procesów. I. Opis metody optymalizacji
Jeżowski J., Bochenek R.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2000
|
T. 21, z. 3
443-463
PL
Projektowanie procesów technologicznych jest związane z optymalizacją. Najczęściej stosuje się metody deterministyczne optymalizacji matematycznej (programowanie matematyczne), głównie rzutowania gradientu lub sekwencyjnego programowania wypukłego. Omówiono zastosowanie metody stochastycznej z klasy algorytmów adaptacyjnego przeszukiwania losowego (APL). W pierwszej części pracy przedstawiono analizę metod APL proponowanych w literaturze oraz tzw. algorytm M-LJ opracowany przez autorów. Umożliwia on rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych nieliniowych ze zmiennymi zarówno ciągłymi, jak i dyskretnymi. Przedstawiono przykłady zastosowania algorytmu M-LJ do rozwiązywania szeregu problemów projektowania optymalnych procesów wchodzących w zakres zainteresowań inżynierii chemicznej i procesowej. Pokazano, że umiejętne sformułowanie problemu umożliwia, z zastosowaniem prostej metody M-LJ, obliczenie optimum globalnego z dużą niezawodnością.
EN
Designing chemical engineering processes is inherently connected with mathematical optimization. Most often deterministic optimization approaches (mathematical programming) are employed such as generalized gradient projection or sequential quadratic programming. This two-part paper shows application of stochastic approach from the class of adaptive random search (ARS) algorithms. In the first part analysis of ARS methods suggested in the literature is given as well as the so-called M-LJ algorithm developed by the authors. This algorithm allows solving mixed-integer non-linear problems (MINLP). In the second part (1) of this work examples of M-LJ method application are presented for several problems from chemical and process engineering. It has been shown that with proper model formulation the use of very simple M-LJ algorithms allows locating global optimum with high reliability.
10
Optymalizacja metodą adaptacyjnego przeszukiwania losowego w projektowaniu procesów. II. Przykłady zastosowań w inżynierii procesowej
Bochenek R., Jeżowski J.
Inżynieria Chemiczna i Procesowa
|
2000
|
T. 21, z. 3
465-487
PL
Przedstawiono przykłady zastosowania algorytmu M-LJ do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych z zakresu inżynierii procesowej. Przykłady dotyczą problemów nieliniowych ze zmiennymi ciągłymi lub ciągłymi i dyskretnymi. Pokazano, że prosty algorytm M-LJ może być z powodzeniem zastosowany w różnorodnych problemach praktycznych wchodzących w zakres zainteresowań inżynierii procesowej. Rozwiązano wiele problemów optymalizacji rozważanych w literaturze, stosując oryginalne sformułowania modeli optymalizacyjnych, zapewniające dużą niezawodność wyznaczania optimum globalnego.
EN
A detailed analysis of stochastic optimization method called adaptive random search (ARS) was given in part I[1]. Also, a detailed description of the M-LJ algorithm developed by the authors was presented. The algorithm accounts for mixed integer nonlinear programming problems. The examples solved are nonlinear problems with continuous or mixed integer variables. It is shown that simple ARS method is able to solve practical problems of process engineering. Many optimization problems from the literature were solved here by using novel formulations that allowed reaching high robustness in respect of determining global optimum.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.