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:  dynamic networks
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote The Maximum Parametric Flow in Discrete-time Dynamic Networks
Avesalon N., Ciurea E., Parpalea M.
Fundamenta Informaticae
|
2017
|
Vol. 156, nr 2
125--139
EN
This article states and solves the maximum parametric flow over time problem. The proposed approach consists in repeatedly finding the maximum dynamic flow in discrete dynamic networks, for a sequence of parameter values, in their increasing order. In each of its iterations, the algorithm computes both the maximum flow, by minimizing the transit time (quickest flow), and the new breakpoint for the maximum parametric dynamic flow value function. The dynamic flow is augmented along quickest paths from the source node to the sink node in the time-space network, avoiding the explicit time expansion of the network. The complexity of the algorithm is presented and also an example is given on how the algorithm works.
2
Content available Dynamic network functional comparison via approximate-bisimulation
Donnarumma F., Murano A., Prevete R.
Control and Cybernetics
|
2015
|
Vol. 44, no. 1
99--127
EN
It is generally unknown how to formally determine whether different neural networks have a similar behaviour. This question intimately relates to the problem of finding a suitable similarity measure to identify bounds on the input-output response distances of neural networks, which has several interesting theoretical and computational implications. For example, it can allow one to speed up the learning processes by restricting the network parameter space, or to test the robustness of a network with respect to parameter variation. In this paper we develop a procedure that allows for comparing neural structures among them. In particular, we consider dynamic networks composed of neural units, characterised by non-linear differential equations, described in terms of autonomous continuous dynamic systems. The comparison is established by importing and adapting from the formal verification setting the concept of δ−approximate bisimulations techniques for non-linear systems. We have positively tested the proposed approach over continuous time recurrent neural networks (CTRNNs).
3
Content available Zastosowanie dynamicznego modelu sieciowego w problemie wspomagania żeglugi na drodze wodnej Odry
Wojas W.
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie
|
2013
|
T. 13, z. 2
177--190
PL
Przedstawiono symulacyjno-optymalizacyjny model do rozwiązania problemu wspomagania żeglugi na drodze wodnej Odry w warunkach deficytu wody. Problem sterowania pracą zbiorników retencyjnych w celu zasilania przepływu na drodze wodnej Odry był tematem Centralnego Programu Badawczo-Rozwojowego 11.10 „Gospodarka Wodna”, realizowanym w latach 1989–1990. W problemie tym struktura czasów przepływu przez odcinki systemu wodnego odgrywa podstawową rolę w zarządzaniu zasobami wodnymi. Do konstrukcji modelu symulacyjno-optymalizacyjnego zastosowano sieć dynamiczną. W niniejszej pracy zdefiniowano podstawowe terminy matematyczne, niezbędne do konstrukcji modelu. Sformułowano ogólne zasady konstrukcji symulacyjno-optymalizacyjnych modeli sieciowych alokacji zasobów wód powierzchniowych. Porównano symulacyjno-optymalizacyjny model, oparty na sieci dynamicznej z modelem optymalizacyjnym, sformułowanym w ramach Centralnego Programu Badawczo-Rozwojowego w latach 1989–1990.
EN
This paper presents simulation-optimisation model for the problem of supporting navigation on the Odra River waterway in the period of water shortage. The problem of reservoirs control for flow alimentation on the Odra River waterway was a topic of the Central Research and Development Programme 11.10 “Water Resources Management” realised in 1989/1990. In this problem the structure of transit time in water transhipment through the segments of water system plays a key role in water management. Dynamic network was applied to construct the simulation-optimisation model. In this paper we define basic mathematical terms needed for the construction of the model. General principles of construction of simulation-optimisation network models of surface water resources allocation were formulated. We compared the simulation-optimisation model based on dynamic network with the optimisation model formulated in the framework of the Development Programme 11.10 in 1989/1990.
4
Content available Some examples comparing static and dynamic network approaches in water resources allocation models for the rivers of high instability of flows
Wojas W., Tyszewski S.
Journal of Water and Land Development
|
2013
|
no. 18 [I-VI]
21--27
EN
In this paper the authors compare two mathematical approaches to the problem of determination of optimal water resources allocation. We compare standard static approach based on static network flow model in pure or generalized network with the dynamic approach based on MDGNFM model presented in [WOJAS 2008]. This comparison is done in the framework of three worked examples of water system. We discuss the following aspects: a possibility to guarantee in the model the availability of the water which is allocated to user in analysed time period; the influence of a choice of the length of time step on the final result, a possibility to consider different summary times in water allocation paths. Comparative analysis can recommend the dynamic approach as more appropriate in the case of water systems of high instability of water flows.
PL
W pracy dokonano porównania dwóch matematycznych podejść sieciowych do problemu wyznaczania optymalnych alokacji zasobów wodnych w systemach wodno-gospodarczych. Porównano standardowe podejście statyczne, bazujące na modelu statycznego przepływu w sieci czystej lub uogólnionej, z podejściem dynamicznym, bazującym na modelu MDGNFM zaprezentowanym w pracy WOJASA [2008]. Porównania dokonano na trzech roboczych przykładach systemów wodno-gospodarczych. Omówione zostały następujące aspekty: możliwość zagwarantowania w modelu dostępności przydzielonej użytkownikowi wody w analizowanym okresie; wpływ wyboru długości kroku czasowego na wynik końcowy; możliwość uwzględniania ścieżek o różnych czasach sumarycznych przy rozdziale wody. W wyniku analizy porównawczej za bardziej odpowiednie w przypadku systemów wodno-gospodarczych o dużej zmienności i dynamice przepływów uznano podejście dynamiczne oparte na modelu MDGNFM.
5
Content available remote Sieci zintegrowane
Dwornik B
Geodeta : magazyn geoinformacyjny
|
2003
|
nr 3
12--14
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.