Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 6

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Searching for the best optimizer for an automated CAD system
EN
It is recommend not to exceed the abstract length more than four lines. It is recommend not to exceed the abstract length more than four lines. It is recommend not to exceed the abstract length more than four lines. It is recommend not to exceed the abstract length more than four lines.
2
Content available remote A brief review on hybrid energy storage systems for microgrid application
EN
Microgrids are a local group of loads and energy that may or may not be connected to the traditional grid. Microgrids are particularly useful for improving the process and stability of the local electric grid and providing efficient, low-cost, clean energy.In case the central grid is down, microgrids can keep the power flowing by disconnecting or islanding from it. The microgrid’s generators and energy storage systems, then serve the microgrid’s customers until power is restored on the central grid. Energy storage systems (ESS) in microgrid are used to convert energy from one form to another that can be stored more easily and economically. A single energy storage system cannot be used for fulfilling the power needs due to limited capability, power density, energy and dynamic response and cost. Thus, hybrid energy store systems come into play. A hybrid energy storage system (HESS) has two or more energy storage systems to achieve appropriate power performance. Various configurations of hybrid energy storage systems have been proposed by researchers. A comparison has been drawn among some of such systems.
PL
Mikrosieci to lokalna grupa obciążeń i energii, które mogą, ale nie muszą być podłączone do tradycyjnej sieci. Mikrosieci są szczególnie przydatne do poprawy procesu i stabilności lokalnej sieci elektrycznej oraz dostarczania wydajnej, taniej i czystej energii. W przypadku awarii centralnej sieci mikrosieci mogą utrzymać przepływ energii, odłączając się od niej lub tworząc wyspę. Generatory mikrosieci i systemy magazynowania energii obsługują następnie klientów mikrosieci do czasu przywrócenia zasilania w sieci centralnej. Systemy magazynowania energii (ESS) w mikrosieciach służą do przekształcania energii z jednej formy w inną, która może być magazynowana łatwiej i taniej. Pojedynczy system magazynowania energii nie może być wykorzystany do zaspokojenia zapotrzebowania na moc ze względu na ograniczone możliwości, gęstość mocy, energię i reakcję dynamiczną oraz koszty. W grę wchodzą zatem hybrydowe systemy magazynowania energii. Hybrydowy system magazynowania energii (HESS) ma dwa lub więcej systemów magazynowania energii, aby osiągnąć odpowiednią wydajność energetyczną. Badacze zaproponowali różne konfiguracje hybrydowych systemów magazynowania energii. Dokonano porównania między niektórymi takimi systemami
PL
W pracy przedstawiono porównanie dotychczas opracowanych algorytmów dotyczących problemu szeregowania zadań z ruchomymi realizatorami i kryterium w postaci średniego czasu przepływu. Algorytmy porównano pod względem osiąganej wartości kryterium oraz pod względem czasu działania. W pracy porównano algorytm symulowanego wyżarzania, algorytm ewolucyjny, dwa algorytmy hybrydowe oraz algorytm deterministyczny.
EN
In the paper a comparison of heuristic algorithms for solving a task scheduling problem with moving executors and mean flow criterion is presented. The following algorithms are considered in this paper: evolutionary algorithm, simulated annealing algorithm, two hybrid algorithms and a deterministic algorithm. All algorithms are compared with respect to a value of performance index and execution time.
PL
W pracy przedstawiono wyniki estymacji parametrów modelu matematycznego transformatora jednofazowego otrzymane przy użyciu dwu różnych metod minimalizacji funkcji celu. W obliczeniach zastosowano algorytm deterministyczny bazujący na metodzie sekwencyjnego programowania kwadratowego - SQP (ang. Sequential Quadratic Programming) oraz algorytm ewolucyjny - AE (ang. Evolutionary Algorithm) z kodowaniem rzeczywistym. Parametrów poszukiwano w stanach nieustalonych na podstawie modelu obwodowego analizowanego układu. Dokonano porównania wyników obliczeń oraz kosztów obliczeniowych. Przedstawiono problemy związane z zastosowaniem obydwu metod w estymacji parametrów analizowanego układu.
EN
The paper presents results of estimation of non-linear parameters of one-phase, low-power transformer with ferromagnetic core. The estimation is performed by using three different methods to minimize an objective function. In order to calculate parameter estimates the evolutionary algorithm, deterministic algorithm and hybrid algorithm are used. The deterministic algorithm is based on Sequental Quadratic Programming (SQP). Estimation of parameters is performed in the current transient state on the basis of equvalent reluctance network transformer model.
EN
The paper focuses on the presentation and comparison of the three most popular approaches to the optimal design: the genetic algorithm, application of the artificial neural networks and the classical deterministic optimization. These methods are used to solve a very classical test problem of pure optimal shape design by moving the nodes of the finite element grid. The obtained results are compared.
6
Content available remote Job scheduling in multiprocessor system - demonstration tool
EN
The paper describes a program whose goal is to present various algorithms of job scheduling in multiprocessor systems. The program offers a clear presentation of selected deterministic scheduling algorithms. It. enables the user to obtain a job schedule for a given set of jobs on a certain numbers of processors in the graphic form of Gantt's diagram. Each algorithm is provided with a description of the both problem and successive algorithm steps.
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.