Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wybrane aspekty optymalizacji wielokryterialnej w planowaniu sieci WLAN

Pieprzycki A., Ludwin W.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2018

|

nr 8-9

619--622, CD

PL

Celem artykułu było porównanie trzech wybranych algorytmów optymalizacji wielokryterialnej w planowaniu sieci WLAN standardu 802.11b/g w środowisku wewnątrzbudynkowym z infrastrukturą. Zaproponowano wykorzystanie Metody Unitaryzacji Zerowanej (MUZ) do wyboru algorytmu i parametrów jego działania oraz najlepszego rozwiązania.

EN

The aim of the article was to compare three selected algorithms of multi-criteria indoor WLAN 802.11b/g planning with infrastructure. It has been proposed to use method (MUZ) for both the choice of algorithm and its operating parameters as well as the best solution.

2

Active vibration control with multi-objective control output for typical engineering equipment

Jian X., Tong-Yi Z., Wei H., Ming-Yi H.

Engineering Transactions

|

2017

|

Vol. 65, iss. 3

405--422

EN

In traditional active vibration control, a single-objective control output is often considered and constrained, but in fact some conflicting performance indexes are always emerging simultaneously and a one-sided method for pursuing only one excellent output is adopted, which may sacrifice other control characteristics. In this paper, a novel active vibration control with multi-objective control output was proposed for machinery equipment and sensitive equipment, and the latest artificial intelligence – multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) was utilized, and the active controller was evaluated by the H∞ criterion, meanwhile an active control with a single-objective control output was also carried out for comparison. Numerical studies demonstrated that a pair of conflicting indexes could be balanced well in the proposed strategy, and thus only one blindly pursued control output was effectively overcome.

3

Spare parts allocation optimization in a multi-echelon support system based on multi-objective particle swarm optimization metod

Wang Y., Zhao J., Jia X., Tian Y.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 1

29--36

PL

Optymalizacja alokacji części zamiennych w wieloszczeblowym systemie wspomagania stanowi trudne zagadnienie, które wymaga optymalizacji nieliniowej funkcji celu oraz zmiennych całkowitych. W niniejszej pracy, opracowano wielokryterialny model optymalizacyjny, który maksymalizuje prawdopodobieństwo wsparcia i minimalizuje jego koszty. W celu rozwiązania problemu optymalizacyjnego, wykorzystano ulepszoną metodę wielokryterialnej optymalizacji rojem cząstek (MOPSO). W metodzie tej wykorzystano techniki redukcji wymiarów oraz wielokryterialnej optymalizacji algorytmowej, które mogą poprawić efektywność metody MOPSO. Zasady proponowanej metody zilustrowano przykładem numerycznym.

EN

Spare parts allocation optimization in a multi-echelon support system presents a difficult problem which involves non-linear objective function and integer variables to be optimized. In this paper, a multi-objective optimization model was developed, which maximizes support probability and minimizes support costs. In order to solve the optimization problem, an improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) method was utilized. In this method, techniques of dimensions reduction and rules-based multi-objective optimization were employed, which can improve the efficiency of MOPSO method. A numerical example was given to show the performance of proposed method.