Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Samoadaptacyjna optymalizacja genetyczna

Smoliński A.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej

|

2016

|

Nr 10

35--50

PL

W artykule przedstawiono nowe podejście do adaptacyjnych Algorytmów genetycznych. Koncepcja samoadaptacyjnej optymalizacji genetycznej opiera się na wprowadzeniu meta-algorytmu, w ramach którego poszczególne algorytmy genetyczne (z różnymi operatorami oraz parametrami) rywalizują między sobą. Artykuł zawiera wstępne badania, ukazujące działanie różnych modyfikacji algorytmów genetycznych na wybranych problemach. Przeprowadzone eksperymenty wskazują, że użycie strategii samoadaptacji w proponowanym zakresie może przynieść obiecujące rezultaty. Opisywane w niniejszym dokumencie prace ukazują porównanie modyfikacji takich jak: reprezentacja numeryczna chromosomów, nieporządne algorytmy genetyczne, mutacja nierównomierna czy elitarność. Wyniki różnych podejść zostały również porównane do klasycznego podejścia (reprezentacja binarna, jednopunktowe krzyżowanie).

EN

This paper presents a new way of adaptive in genetic algorithms. Concept of self-adaptive genetic optimization was based on meta-algorithm, where different operators with different parameters competitive with each other. The paper contains preliminary research, showing how the various genetic algorithms modification react with different problems. Conducted experiments suggest that developed selfadaptive strategy for real problem optimization using genetic algorithms may return promising results. Described research compare genetic modification as: chromosome numeric representation, messy genetic algorithms, uneven mutation and elitism. The results of different approach have been also compared to result of classic genetic algorithm (with binary representation, one-point crossing).

2

Computing strategy adaptation for genetic algorithms

Smoliński A.

Journal of Theoretical and Applied Computer Science

|

2015

|

Vol. 9, nr 3

9--16

EN

The article presents the results of comparative tests of different modification calculation strategy genetic algorithms. It compared the 5 popular adaptation for 5 the features representing different classes of problems. The results in-dicate that various modifications in the different issues under consideration. These tests allow you to create a genetic strategy that will automatically adapt to the problem. Were compared with each other classic genetic algorithm, and such modifications as messy genetic algorithms, uneven mutation, elit-ism and floating-point gene representation.

3

A Clustering Based Archive Multi Objective Gravitational Search Algorithm

Abbasian M. A., Nezamabadi-pour H., Amoozegar M.

Fundamenta Informaticae

|

2015

|

Vol. 138, nr 4

387--409

EN

Gravitational search algorithm(GSA) is a recent createdmetaheuristic optimization algorithm with good results in function optimization as well as real world optimization problems. Many real world problems involve multiple (often conflicting) objectives, which should be optimized simultaneously. Therefore, the aim of this paper is to propose a multi-objective version of GSA, namely clustering based archive multi-objective GSA (CA-MOGSA). Proposed method is created based on the Pareto principles. Selected non-dominated solutions are stored in an external archive. To control the size of archive, the solutions with less crowding distance are removed. These strategies guarantee the elitism and diversity as two important features of multi-objective algorithms. The archive is clustered and a cluster is randomly selected for each agent to apply the gravitational force to attract it. The selection of the proper cluster is based on the distance between clusters representatives and population member (the agent). Therefore, suitable trade-off between exploration and exploitation is provided. The experimental results on eight standard benchmark functions reveal that CA-MOGSA is a well-organized multi-objective version of GSA. It is comparable with the state-ofthe- art algorithms including non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II), strength Pareto evolutionary algorithm (SPEA2) and better than multi-objective GSA (MOGSA), time-variant particle swarm optimization (TV-PSO), and non-dominated sorting GSA (NSGSA).

4

Humanizm architektury

Włodarczyk J. A.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach

|

2013

|

nr 5

27-36

EN

That’s what is seems to be objective, not always for obvious can be considered. Architecture is for people, of cource,but in practice we often design it, we architects, for themselves, their splendor and their own pleasure. How is this it? Let’s try to explain this problem yourself. In the present essay, the author tries to look at the problem of humanism architecture by dichotomous values understood phenomena such as modernism and tradition, and the legacy of antiquity and regionalism, or folklore, also elitism and egalitarianism, ethics and aesthetics; finally order (harmonious) and its antagonists, or chaos / anarchy and order total, or hyper-order.

PL

To, co jest zda się obiektywne, nie zawsze za oczywiste można uważać. Niby architektura jest dla ludzi, a w praktyce projektujemy ją, my architekci, dla siebie, własnego splendoru i własnej przyjemności. Jak to z tym jest?, spróbujmy sobie ten problem wyjaśnić. W przedstawionym eseju autor próbuje spojrzeć na problem humanizmu architektury poprzez dychotomicznie rozumiane wartości zjawisk jak modernizm a tradycja, a w niej spuściznę antyku oraz regionalizm, czyli ludowość, dalej elitaryzm i egalitaryzm, etyka i estetyka; wreszcie ład (harmonijny) i jego antagoniści, czyli chaos/ anarchia i ład totalny, czyli hiper-ład.

5

Nieklasyczne podejście ewolucyjne do problemu szeregowania zadań w systemach produkcyjnych

Jardzioch A., Skobiej B.

Logistyka

|

2013

|

nr 5

281--287, CD 2

PL

W artykule zaprezentowano nieklasyczne podejście ewolucyjne, oparte na algorytmie genetycznym, do rozwiązania problemu szeregowania zadań w systemie produkcyjnym. Optymalizację szeregowania przeprowadzono względem możliwego do uzyskania zysku, z obliczaniem kar za opóźnienia. Zaproponowane podejście obejmuje permutacyjne kodowanie chromosomów, elitaryzm, brak genetycznego operatora rekombinacji, zastosowanie mutacji heurystycznej oraz zmiennej w czasie mutacji zamiennej (ang. swap mutation). Przeprowadzono badania dla 9 losowych zleceń dla których metodą całkowitego przeszukania permutacyjnego obliczono optymalne szeregowanie pod względem zysku. Uzyskane wyniki porównano z innymi metodami szeregowania.

EN

This article shows how a non-classical evolutionary approach, based on a genetic algorithm, can be used to solve the problem of task scheduling in production systems. The optimization of scheduling was done to maximize possible profit, including the calculation of delay penalties. The approach encompasses permutation encoding, elitism, lack of the genetic recombination operator, the use of heuristic mutation as well as time-variant swap mutation. For nine random orders optimal scheduling was determined using exhaustive search method. The results of the optimization were compared to those obtained with other methods of scheduling.

6

An empirical investigation on elitism in multiobjective genetic algorithms

Parks G., Jianping L., Balazs M., Miller I.

Foundations of Computing and Decision Sciences

|

2001

|

Vol. 26, No. 1

51-74

EN

This paper describes an investigation of the efficacy of various elitist selection strategies in a multiobjective Genetic Algorithm implementation, with parents being selected both from the current population and from the archive record of nondominated solutions encountered during search. The algorithm is tested both on a mathematical test function and a difficult real-world problem. It is concluded that, because the archive of nondominated solutions is inherently diverse, it is possible to improve the search performance of the algorithm through the use of strongly elitist selection strategies exploiting the archive (archive elitism) and the use of high selection pressures without the population suffering premature convergence. Archive elitism serves to maintain diversity in the population.