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

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Artificial Bee Colony Algorithm
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Application of artificial bee colony algorithm to auto-tuning of linear-quadratic regulator for PMSM position control
Tarczewski T., Grzesiak L M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2016
|
R. 92, nr 6
57--62
EN
In this paper auto-tuning process of linear-quadratic regulator (LQR) for position control of permanent magnet synchronous motor (PMSM) is presented. The novelty of the proposed solution lies in use of artificial bee colony (ABC) optimization algorithm to calculate gain coefficients of controller. In order to maintain selected state and control variables of drive in a permissible level, the ABC algorithm has been extend for solving constrained optimization problem. Proper operation of auto-tuning procedure was investigated by numerical simulations.
PL
W artykule przedstawiono proces samostrojenia regulatora liniowo-kwadratowego przeznaczonego do regulacji położenia silnika synchronicznego o magnesach trwałych. Oryginalność proponowanego rozwiązania polega na zastosowaniu algorytmu optymalizacyjnego sztucznej kolonii pszczół do wyznaczenia współczynników wzmocnień regulatora. W celu utrzymywania wartości wybranych zmiennych stanu i sygnałów sterujących w dopuszczalnym zakresie, algorytm optymalizacyjny rozszerzono o możliwość rozwiązywania problemów optymalizacyjnych z ograniczeniami. Poprawne działanie algorytmu automatycznego strojenia zostało zbadane w testach symulacyjnych.
2
Content available remote Macromodelling of fermentation process of municipal solid organic waste at biogas plants on the acidogenesis stage
Hural I., Dyvak M., Stakhiv P.
Journal of Applied Computer Science
|
2016
|
Vol. 24, nr 1
17--35
EN
In this work the task of modeling processes of anaerobic microbiological fermentation with keeping the balance on the stages of hydrolysis and acidogenesis was considered. It was proposed and justified to build the model at the stage of acidogenesis in the form of interval difference operator (IDO). The structure identification method of IDO on the principles of honey bee colony functioning in the food search process, which provides the possibility of obtaining simple IDO structures with specified prognostic properties relative to existing methods, was substantiated.
3
Content available remote Improvement of the ACO meta-heuristic by using the method Artificial Bees Colony (ABC)
Younes M., Maamar M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2012
|
R. 88, nr 5b
174-178
EN
This paper sets up an Artificial Bee Colony (ABC) algorithm for evolving ant direction Ant Colony Optimization (ACO) to solve the Economic Power Dispatch (EPD) problem. The method ABC-ACO employs the bee colony to find a suitable and the best values operators to improve the ACO. The feasibility of the proposed approach was tested on IEEE 57-bus system. The proposed approach simulation results, which show the effectiveness and robustness of ABC-ACO, have been compared to those that reported in the literature.
PL
W artykule opisano algorytm mrówkowy Artificial Colony Bees (ABC) zastosowany do analizy ekonomicznej rozsyłu energii. Metodę testowano na IEEE 57-magistrali systemowej. Otrzymane wyniki symulacji wskazują na skuteczność i stabilność systemu ABC-ACO.
4
Content available On the hybridization of the artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization Algorithms
El-Abd M.
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
|
2012
|
Vol. 2, No. 2
147--155
EN
In this paper we investigate the hybridization of two swarm intelligence algorithms; namely, the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO). The hybridization technique is a component-based one, where the PSO algorithm is augmented with an ABC component to improve the personal bests of the particles. Three different versions of the hybrid algorithm are tested in this work by experimenting with different selection mechanisms for the ABC component. All the algorithms are applied to the well-known CEC05 benchmark functions and compared based on three different metrics, namely, the solution reached, the success rate, and the performance rate.
5
Identification of the thermal conductivity coefficient by using the Artificial Bee Colony algorithm
Hetmaniok E., Słota D., Zielonka A.
Hutnik, Wiadomości Hutnicze
|
2012
|
Vol. 79, nr 1
41--44
EN
Aim of this paper is to present the numerical method of identification of the thermal conductivity parameter of a material in course of the ingot cooling. Mathematical model of the direct problem is the heat conduction equation with boundary conditions of the second and third kind. Presented approach is based on application of the Artificial Bee Colony algorithm for minimizing the appropriate functional expressing the error of approximate solution. Proposed procedure is investigated with regard to the velocity of working and the precision of obtained results.
PL
Celem pracy jest prezentacja numerycznej metody identyfikacji współczynnika przewodności cieplnej materiału podczas stygnięcia wlewka. Modelem matematycznym zagadnienia bezpośredniego jest równanie przewodnictwa ciepła z warunkami brzegowymi drugiego i trzeciego rodzaju. Idea metody polega na wykorzystaniu algorytmu kolonii sztucznych pszczół (Artificial Bee Colony algorithm) do minimalizacji odpowiedniego funkcjonału, wyrażającego błąd rozwiązania przybliżonego. Proponowana metoda zbadana została ze względu na szybkość działania oraz dokładność uzyskanych wyników.
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.