Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 11

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In this study, cost optimization of a 4-storey school building is carried out. For the optimization, ACDOS (Automated Cost and Design Optimization of Structures) program – which is a computing platform created by the authors – is used. The Rao-1 algorithm is the optimization method used. As a result, a cost analysis of the RC building was performed and 12% cost savings were achieved.
EN
Background: In this study, the food delivery problem faced by a food company is discussed. There are seven different regions where the company serves food and a certain number of customers in each region. The time of requesting food for each customer varies according to the shift situation. This type of problem is referred to as a vehicle routing problem with time windows in the literature and the main aim of the study is to minimize the total travel distance of the vehicles. The second aim is to determine which vehicle will follow which route in the region by using the least amount of vehicle according to the desired mealtime. Methods: In this study, genetic algorithm methodology is used for the solution of the problem. Metaheuristic algorithms are used for problems that contain multiple combinations and cannot be solved in a reasonable time. Thus in this study, a solution to this problem in a reasonable time is obtained by using the genetic algorithm method. The advantage of this method is to find the most appropriate solution by trying possible solutions with a certain number of populations. Results: Different population sizes are considered in the study. 1000 iterations are made for each population. According to the genetic algorithm results, the best result is obtained in the lowest population size. The total distance has been shortened by about 14% with this method. Besides, the number of vehicles in each region and which vehicle will serve to whom has also been determined. This study, which is a real-life application, has provided serious profitability to the food company even from this region alone. Besides, there have been improvements at different rates in each of the seven regions. Customers' ability to receive service at any time has maximized customer satisfaction and increased the ability to work in the long term. Conclusions: The method and results used in the study were positive for the food company. However, the metaheuristic algorithm used in this study does not guarantee an optimal result. Therefore, mathematical models or simulation models can be considered in terms of future studies. Besides, in addition to the time windows problem, the pickup problem can also be taken into account and different solution proposals can be developed.
EN
In this paper,we proposed a modified meta-heuristic algorithm based on the blind naked mole-rat (BNMR) algorithm to solve the multiple standard benchmark problems. We then apply the proposed algorithm to solve an engineering inverse problem in the electromagnetic field to validate the results. The main objective is to modify the BNMR algorithm by employing two different types of distribution processes to improve the search strategy. Furthermore, we proposed an improvement scheme for the objective function and we have changed some parameters in the implementation of the BNMR algorithm. The performance of the BNMR algorithm was improved by introducing several new parameters to find the better target resources in the implementation of a modified BNMR algorithm. The results demonstrate that the changed candidate solutions fall into the neighborhood of the real solution. The results show the superiority of the propose method over other methods in solving various mathematical and electromagnetic problems.
EN
The present study aimed at routing vehicles from a depot in two-level supply chain with a meta-heuristic algorithm. This study is an analytical type of research. The issue of routing which includes time, travel duration dependent on the day, has first been introduced by Mandraki and Duskin. They proposed the issue of time-dependent Travelling Salesman Problem (TSP), such that their simplified issue was a VRP issue and service should be provided to all customers, and each customer should only be visited by one vehicle. Mathematical modeling was used as a research tool, and in the examined problem, there are a number of demand points with simultaneous delivery and return. This demand should pass the depot which should be selected from among candid points, and it should be determined that the construction of depot in each of these locations has a specific fixed cost. In order to send service from depot to the demand points, vehicles with special carrying capacity, fixed using costs, and overhead carrying costs. Given that solving the problem is time-consuming, the MOPSO meta-heuristic algorithm was used in order to solve the problem. The obtained results were fully presented, and in different repetitions it was observed that the second vehicle has the highest load carrying.
EN
Underground spaces having features such as stability, resistance, and being undetected can play a key role in reducing vulnerability by relocating infrastructures and manpower. In recent years, the competitive business environment and limited resources have mostly focused on the importance of project management in order to achieve its objectives. In this research, in order to find the best balance among cost, time, and quality related to construction projects using reinforced concrete in underground structures, a multi-objective mathematical model is proposed. Several executive approaches have been considered for project activities and these approaches are analyzed via several factors. It is assumed that cost, time, and quality of activities in every defined approach can vary between compact and normal values, and the goal is to find the best execution for activities, achieving minimum cost and the maximum quality for the project. To solve the proposed multi-objective model, the genetic algorithm NSGA-II is used.
PL
Pomysł stworzenia bezpiecznej przestrzeni ma na celu zmniejszenie lub wyeliminowanie skutków zniszczenia i promieniowania, ze względu na bombardowanie klasyczne lub jądrowe i inne ataki. W przypadku ataków lotniczych zwykle używa się bomb z ogromnym potencjałem wybuchu i siłą niszczycielską, a zatem zderzenie tych bomb z celami powstaje bardzo wysoki poziom energii kinetycznej. Ta energia kinetyczna rozchodzi się jako ciśnienie i ciepło w środowisku, co może zakłócić i zniszczyć cel. Czasem ochrona przed bombardowaniami w budynkach i obiektach jest zapewniona przez modernizację zapobiegającą bezpośredniemu uderzeniu. Odbywa się to w przypadku ważnych miejsc, takich jak stanowiska dowodzenia i kluczowe elementy infrastruktury. Jednakże, w innych przypadkach, jest to nieuzasadnione z ekonomicznego punktu widzenia, dlatego też zamiast tego często wykorzystuje się podziemne lub częściowo podziemne bezpieczne przestrzenie (Movahedinia [5]). Zarządzanie projektem to zorganizowany system służący do zarządzania zasobami, dzięki czemu projekt może być ukończony zgodnie z określoną wizją w zakresie jakości, czasu i kosztu (Burke [7]). Projekty budowlane, podobnie jak inne działania i projekty, posiadają swoje własne ograniczenia. W odniesieniu do zarządzania projektem, są to tradycyjnie ograniczenia zakresu, czasu i kosztu. Te trzy czynniki są również określane jako trójkąt zarządzania projektem, w którym każde ograniczenie określa jedną stronę trójkąta. Podobnie jak w geometrii, jeśli jedna strona ulegnie zmianie, inne strony również się zmieniają; w zarządzaniu projektem, zmiany jednego czynnika wpływają również na inne czynniki. Trójkąt zarządzania projektem można również stosować w relacjach czasu, kosztu i jakości (Clements i Gido [8]). Oznacza to, że każdy projekt posiada trzy ograniczenia, którymi są czas, koszt i zakres. Ogólnie rzecz biorąc, kwestia równoważenia kosztu, czasu i jakości jednocześnie stara się uwzględnić trzy ważne czynniki w zarządzaniu projektem. Łatwo zrozumieć, że kwestia ta ma charakter wieloczynnościowy i może być przedstawiana w postaci modeli o wielu celach (Shuquan i Kongguo [11]). Struktura takiego modelu zawiera wiele opcji dla każdego działania, a model próbuje wybrać te z minimalnym koszem i czasem oraz najwyższą maksymalną jakością, lecz w tym przypadku mamy do czynienia z równoważeniem selekcji, ponieważ wysoka jakość i szybkość mają swoją cenę, a wykonanie kosztownego projektu może nie być możliwe. Badanie to ma na celu modelowanie problemu równoważenia kosztu, czasu i jakości w formie problemu o wielu celach, a następnie jego rozwiązanie za pomocą meta-heurystycznych algorytmów.
EN
This work presents an improvement of the approximation scheme for the Monge–Kantorovich (MK) mass transfer problem on compact spaces, which is studied by Gabriel et al. (2010), whose scheme discretizes the MK problem, reduced to solve a sequence of finite transport problems. The improvement presented in this work uses a metaheuristic algorithm inspired by scatter search in order to reduce the dimensionality of each transport problem. The new scheme solves a sequence of linear programming problems similar to the transport ones but with a lower dimension. The proposed metaheuristic is supported by a convergence theorem. Finally, examples with an exact solution are used to illustrate the performance of our proposal.
EN
This paper is about a possible determination process of the scalar Jiles-Atherton hysteresis model parameters. A newly developed particle behaviour based metaheuristic algorithm, the so-called Weighted Attraction Method is used to find an approximation to the model parameters. The paper shortly discuss phenomena of magnetic hysteresis, the equations of the Jiles-Atherton hysteresis model, and the applied optimization method, thereafter the identification process, and the effectiveness of the optimization process is presented.
PL
W artykule opisano możliwy proces wyznaczania parametrów skalarnego modelu histerezy Jilesa-Athertona. Nowo opracowany model opiera się na algorytmie metaheurystycznym. Metoda Weighted Attraction Method jest używana do wyznaczenia przybliżonych parametrów modelu. W artykule krótko omówiono zjawisko histerezy magnetycznej, równania modelu histerezy Jilesa-Athertona i zastosowanej metody optymalizacji, a następnie zaprezentowano proces identyfikacji i skuteczności procesu optymalizacji.
PL
W artykule przedstawiono możliwość zastosowania algorytmu roju cząstek do rozwiązywania problemu układania tras pojazdów. Przedstawiony algorytm zaimplementowano w autorskiej aplikacji komputerowej i testowano na przykładzie wieloszczeblowego systemu dystrybucji.
EN
The paper presents the possibility of using the Particle Swarm Optimization algorithm for solving The Vehicle Routing Problem. Algorithm presented in the article was implemented in author’s computer application and tested on multi-level distribution systems.
PL
W pracy zaprezentowano meta-heurystyczny algorytm poszukiwania równowagi zastosowany do rozwiązania problemu optymalizacji wielostanowego szeregowo-równoległego systemu zasilania energią. Założono że krzywa wahań obciążenia jest wokół wartości zerowej. Określono minimalne koszty inwestycyjne konfiguracji systemu do otrzymania satysfakcjonującej niezawodności. Rezultaty poszukiwania równowagi porównano z wynikami metody wykorzystującej algorytmy genetyczne.
EN
In this study, the meta-heuristic harmony search algorithm was introduced and applied to solve a redundant optimization problem presented by multi-state series-parallel systems. We supposed variation of the load cumulative demand curve null. The proposed meta-heuristic determines the minimal investment-costs system configuration to satisfy reliability constraints. A universal generating function technique is applied to evaluate system availability. The results obtained by HS are compared to those obtained by genetic algorithm.
PL
W artykule zaproponowano model matematyczny problemu harmonogramowania projektu z ograniczoną dostępnością zasobów RCPSP (ang. Resource-Constrained Project Scheduling Problem), który uwzględnia system kamieni milowych. Dla części zadań (związanych z kamieniami milowymi) określono nieprzekraczalne terminy ich zakończenia. Opracowano funkcję celu, która uwzględnia terminy realizacji wszystkich tych czynności. Dla zdefiniowanego problemu przetestowano skuteczność działania algorytmów) genetycznych i symulowanego wyżarzania.
EN
In article is proposed mathematical model for Resource-Constrained Project Scheduling Problem with milestones. For some activities (related to the milestones), unsurpassable term of completion is determinate. We have defined objective function, taking into consideration the observance of the times of completion of all these activities. For defined problem we have tested effectiveness of genetic and simulated annealing algorithms.
EN
This paper presents the idea of a meta-heuristics algorithm called Evolutionary Controlled Clustering Algorithm (ECCA) designed for implementation in simulation optimization. The method focuses on localization of function optima neighborhoods. A Evolutionary Algorithm (EA) with soft selection and gene injection is used for finding basin of attraction. It operates over nodes of a grid created in a continuous parameter space. ECCA manipulates the grid density as well as the simulation accuracy. Clustered data is used for identification of the basin of attraction. Later, surrogate optimization is applied for local optima search. ECCA was optimized for operation in an uncertain and dynamically changing environment of simulation data. It was tested on the design of the shape of waveguide transition. The computer program can be executed concurrently on a multi-processor machine or on a grid of computers.
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.