Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

The optimization of cut-off grades by means of memetic algorithms

Cetin Erhan, Dalgic Abdurrahman

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2022

|

T. 38, z. 1

107--122

EN

Cut-off grades optimization is a fundamental issue for mineral deposits. A cut-off grade is any grade that is used to separate two courses of action; to mine or not to mine, to process or to dump. In order to achieve the maximum discounted cash flow, generally a decreasing order of cut-off grades schedule takes place. Variable mining costs are applied to the extracted material, not to all of the depletion rate as some of the depletion can be left in-situ. Because of access constraints, some of the blocks that have an average grade less than the determined cut-off grade are left in-situ, some of them are excavated and dumped as waste material. The probability density function of an exponential distribution is used to find the portion of the material below the cut-off used that is left in situ. The parts of a mineral deposit that are excavated but will be dumped as waste material and tailings of ore incur some additional cost of rehabilitation. The method of memetic algorithms is a very robust optimization tool. It is a step further from the genetic algorithms. The crossover, mutation and natural selection behavior of the method ensures it escape from a local optimum point, and a further local search improves the optimum further. This paper describes the general problem of cut-off grades optimization, outlines the use of memetic algorithms in cut-off grades optimization and further extension of the method including partial depletion rates and variable rehabilitation cost. This paper is the first application of memetic algorithms to cut-off grades optimization in this context.

PL

Optymalizacja wartości granicznej (brzeżnej) jest fundamentalną kwestią dla złóż kopalin. Wartość graniczna jest to ocena, która służy do oddzielenia dwóch kierunków działania; wydobywać lub nie wydobywać, przetwarzać lub składować. Aby osiągnąć maksymalny zdyskontowany przepływ pieniężny, na ogół ma miejsce malejąca kolejność harmonogramu wartości granicznej. Do wydobytego surowca stosuje się zmienne koszty, a nie do całego wskaźnika zubożenia (sczerpania), ponieważ część surowca można pozostawić in situ. Ze względu na ograniczenia dostępu do surowca mineralnego, niektóre bloki, które mają średnią wartość mniejszą niż określona wartość graniczna, są pozostawiane na miejscu (in situ), niektóre z nich są wydobywane i składowane jako materiał odpadowy. Funkcja gęstości prawdopodobieństwa rozkładu wykładniczego jest stosowana do znalezienia części materiału poniżej wartości granicznej, która pozostaje na miejscu. Części złoża mineralnego, które są wydobywane, ale będą składowane jako surowiec odpadowy jak również odpady rudy, wiążą się z dodatkowymi kosztami rekultywacji. Metoda algorytmów memetycznych jest bardzo solidnym narzędziem optymalizacyjnym. Jest o krok dalej od algorytmów genetycznych. Zachowanie krzyżowania, mutacji i selekcji naturalnej tej metody, zapewnia jej odejście z lokalnego punktu optymalnego, a dalsze lokalne poszukiwania jeszcze bardziej poprawiają optimum. W artykule opisano ogólny problem optymalizacji wartości granicznej, przedstawiono zastosowanie algorytmów memetycznych w optymalizacji wartości granicznej oraz dalsze rozszerzenie metody o współczynniki częściowego ubytku i zmienne koszty rekultywacji. Niniejszy artykuł jest pierwszym zastosowaniem algorytmów memetycznych do optymalizacji wartości granicznej dla złóż kopalin.

2

Underwater Acoustic Sensor Node Scheduling using an Evolutionary Memetic Algorithm

Sivakumar V., Rekha D.

Journal of Telecommunications and Information Technology

|

2018

|

nr 1

88--94

EN

Underwater Acoustic Sensor Networks (UWASNs) play an important role in monitoring the aqueous environment which has created a lot of interest for researchers and scientists. Utilization of underwater acoustic sensor node (UASN) scheduling for transmission remains, due to the limited acoustic bandwidth available, a challenge in such an environment. One of the methods to overcome this problem is to efficiently schedule UASN data using time division multiple access (TDMA) protocols the parallel transmissions, simultaneously avoiding interference. The paper shows how to optimize the utilization of acoustic sensor node bandwidth by maximizing the possible node transmissions in the TDMA frame and also by minimizing the node's turnaround wait time for its subsequent transmissions by using an evolutionary memetic algorithm (MA). The simulation of MA-TDMA proves that as the size of the network increases, every node in UWASN transmits with an average minimal turnaround transmission time. It also proves that as the TDMA cycle repeats, the overall network throughput gets maximized by increasing the possible node transmissions in the MA-TDMA frame.

3

Topology optimization of carbon based flat structures using parallel computing

Kuś W., Mrozek A.

Computer Methods in Materials Science

|

2016

|

Vol. 16, No. 3

163--168

EN

The optimization algorithms based on global techniques like evolutionary algorithms tend to be time consuming due to a very high number of objective function evaluations. The computational effort can be reduced when the parallel approach is used. The paper is devoted to parallel versions of optimization algorithm developed for a multicore computer, manycore coprocessor and a supercomputer. The idea of dividing tasks between available cores is described. The optimization of carbon based flat structures problem is used as a test problem in the paper. The paper is focused mainly on the efficiency and scalability of the proposed algorithms.

PL

W artykule przedstawiono metodę oraz algorytm równoległej optymalizacji mimetycznej w zastosowaniu do optymalizacji płaskich struktur atomowych opartych na węglu. W artykule wykorzystano trzy rodzaje zasobów obliczeniowych, typowy komputer wieloprocesowy z wieloma rdzeniami, superkomputer IBM BlueGene/Q oraz koprocesor Intel PHI. Obliczenia przeprowadzono dla problemu optymalizacji rozkładu atomów węgla przy użyciu funkcji celu związanej z energią struktury. W pracy porównano skalowalność przedstawionego algorytmu optymalizacji dla różnych platform sprzętowych.

4

An agent-oriented hierarchic strategy for solving inverse problems

Smołka M., Schaefer R., Paszyński M., Pardo D., Álvarez-Aramberri J.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2015

|

Vol. 25, no. 3

483--498

EN

The paper discusses the complex, agent-oriented hierarchic memetic strategy (HMS) dedicated to solving inverse parametric problems. The strategy goes beyond the idea of two-phase global optimization algorithms. The global search performed by a tree of dependent demes is dynamically alternated with local, steepest descent searches. The strategy offers exceptionally low computational costs, mainly because the direct solver accuracy (performed by the hp-adaptive finite element method) is dynamically adjusted for each inverse search step. The computational cost is further decreased by the strategy employed for solution inter-processing and fitness deterioration. The HMS efficiency is compared with the results of a standard evolutionary technique, as well as with the multi-start strategy on benchmarks that exhibit typical inverse problems’ difficulties. Finally, an HMS application to a real-life engineering problem leading to the identification of oil deposits by inverting magnetotelluric measurements is presented. The HMS applicability to the inversion of magnetotelluric data is also mathematically verified.

5

A study on meme propagation in multimemetic algorithms

Nogueras R., Cotta C.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2015

|

Vol. 25, no. 3

499--512

EN

Multimemetic algorithms (MMAs) are a subclass of memetic algorithms in which memes are explicitly attached to genotypes and evolve alongside them. We analyze the propagation of memes in MMAs with a spatial structure. For this purpose we propose an idealized selecto-Lamarckian model that only features selection and local improvement, and study under which conditions good, high-potential memes can proliferate. We compare population models with panmictic and toroidal grid topologies. We show that the increased takeover time induced by the latter is essential for improving the chances for good memes to express themselves in the population by improving their hosts, hence enhancing their survival rates. Experiments realized with an actual MMA on three different complex pseudo-Boolean functions are consistent with these findings, indicating that memes are more successful in a spatially structured MMA, rather than in a panmictic MMA, and that the performance of the former is significantly better than that of its panmictic counterpart.

6

Application of an memetic algorithm to placement of sensors for active noise-vibration control

Wrona S., Pawełczyk M.

Mechanics and Control

|

2013

|

Vol. 32, no. 3

122--128

EN

For successful active control of a vibrating structure it is essential to appropriately place sensors. One of the most important criteria is to make the system observable, so any control objectives can be achieved. In this paper the observability-oriented placement of sensors is undertaken. First, a theoretical model of a fully clamped plate is presented. Optimization criterion based on maximization of observability of the system is developed. A memetic algorithm is used to find the optimal solution. Obtained results are compared with those obtained by the genetic algorithm.The configuration is also validated experimentally.

PL

W celu skutecznej aktywnej redukcji drgań i hałasu konstrukcji konieczne jest odpowiednie rozmieszczenie czujników. Jednym z najważniejszych kryteriów jest uczynienie obiektu obserwowalnym, aby jakiekolwiek cele sterowania mogły zostać osiągnięte.W pracy podjęte zostało zagadnienie rozmieszczenia czujników w oparciu o analizę obserwowalności. Zaprezentowany został model teoretyczny płyty o brzegach całkowicie utwierdzonych. Wyprowadzone zostało kryterium optymalizacji w oparciu o maksymalizacje miary obserwowalności. Do znalezienia rozwiązania optymalnego zastosowano algorytm memetyczny. Otrzymane wyniki zostały porównane z wynikami uzyskanymi za pomocą algorytmu genetycznego. Wyznaczone rozmieszczenie czujników zostało zweryfikowane eksperymentalnie.

7

Controllability-oriented placement of actuators for active noise-vibration control of rectangular plates using a memetic algorithm

Wrona S., Pawełczyk M.

Archives of Acoustics

|

2013

|

Vol. 38, No. 4

529--536

EN

For successful active control with a vibrating plate it is essential to appropriately place actuators. One of the most important criteria is to make the system controllable, so any control objectives can be achieved. In this paper the controllability-oriented placement of actuators is undertaken. First, a theoretical model of a fully clamped rectangular plate is obtained. Optimization criterion based on maximization of controllability of the system is developed. The memetic algorithm is used to find the optimal solution. Obtained results are compared with those obtained by the evolutionary algorithm. The configuration is also validated experimentally.

8

Równoległy heurystyczny algorytm dla rozwiązywania problemu trasowania pojazdów z oknami czasowymi

Nalepa J., Czech Z.

Studia Informatica

|

2012

|

Vol. 33, nr 1

91-106

PL

W niniejszej pracy został przedstawiony równoległy heurystyczny algorytm dla rozwiązywania problemu trasowania pojazdów z oknami czasowymi. W pierwszej fazie jest minimalizowany rozmiar floty, a w drugiej fazie całkowita przebyta odległość. Celem pracy jest porównanie jakości rozwiązań otrzymanych za pomocą algorytmu sekwencyjnego oraz równoległego w pierwszej fazie. Przeanalizowany został wpływ zróżnicowania populacji i generowania rozwiązań potomnych na jakość rozwiązań wraz z przyspieszeniami dla algorytmu memetycznego drugiej fazy. Jakość rozwiązań jest oceniana na podstawie najlepszych obecnie znanych wyników dla problemów testowych Gehringa i Hombergera.

EN

The following article presents a parallel heuristic algorithm to solve the vehicle routing problem with time windows (VRPTW). The fleet size is minimized in the first phase and the traveled distance in the second one. The objective is to compare the accuracy of solutions obtained by the sequential and the parallel heuristics in the first phase. The influence of the population diversification and child generation on the accuracy is analyzed together with the speedups for the memetic algorithm in the second phase. The accuracy of solutions is defined as their proximity to the best known solutions of Gehring and Homberger’s benchmarking tests.

9

On difficulties in identification of simple linear-bilinear time-series models using memetic algorithm

Maliński Ł.

Selected Engineering Problems

|

2012

|

nr 3

129--138

EN

The new approach to identification of linear-bilinear time-series models has been recently proposed. It is based on separated identification of linear and bilinear parts of the model and exploits the advantages of Memetic Algorithms Therefore, simple survey tests have been performed for different sets of time-series and some difficulties have been recognized. The results of the tests and possible explanations of problem are presented on following pages.

10

A memetic algorithm combined particle swarm optimization with simulated annealing and its application on multiprocessor scheduling problem

Zhao F., Tang J.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 11a

292-296

EN

A memetic algorithm, which combines globe search with local search strategies, is presented to deal with the multiprocessor scheduling problem(MSP). During the processes, an improved particle swarm optimization is employed to execute the globe search optimization, and the simulated annealing is adopted to improve the quality of the selected candidates based on a certain strategy. Simulations show that the proposed method performs well on the globe exploration. Experimental results based on MSP show that the algorithm achieved an efficient makespan.

PL

Przedmiotem artykułu jest algorytm memetyczny do optymalizacji szeregowania zadań w systemie wieloprocesorowym (ang. Multiprocessor Scheduling Problem), łączący w sobie strategie wyszukiwania globalnego i lokalnego. W celu optymalizacji wyszukiwania globalnego zastosowano ulepszoną metodę optymalizacji PSO (ang. Particle Swarm Optimization) oraz algorytm symulowanego wyżarzania (ang. Simulated Annealing) w celu poprawy jakości wybranych elementów.

11

A neural-network controlled dynamic evolutionary scheme for global molecular geometry optimization

Styrcz A., Mrozek J., Mazur G.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2011

|

Vol. 21, no 3

559-566

EN

A novel, neural network controlled, dynamic evolutionary algorithm is proposed for the purposes of molecular geometry optimization. The approach is tested for selected model molecules and some molecular systems of importance in biochemistry. The new algorithm is shown to compare favorably with the standard, statically parametrized memetic algorithm.

12

Tuning Of Belief Network-Based Diagnostic Model

Cholewa W., Chrzanowski P., Rogala T.

Diagnostyka

|

2010

|

nr 1(53)

19-22

EN

This paper presents a multi-stage diagnostic Belief Network Based Model (BNBM). Proposed model allows for application of acquired knowledge from data training, domain experts and domain literature. This feature is its special advantage. A general model structure, selected issues with its identification and application were shown as well. Described BNBM model consists of three stages: preliminary data processing, equalization and balance of additional variables and belief network. Tuning of BNBM model with using memetic algorithm as global optimization method with local optimization was proposed.

PL

W artykule opisano wielostopniowy model diagnostyczny bazujący na sieci przekonań. Przedstawiono ogólną strukturę modelu oraz omówiono problemy związane z jego identyfikacją oraz strojeniem. Szczególną zaletą proponowanego modelu jest to, że pozwala on na stosowanie wiedzy pozyskanej zarówno z danych uczących jak i artykułowanej bezpośrednio przez specjalistów i literaturę rozpatrywanej dziedziny. Opisany model diagnostyczny składa się ze stopnia wstępnego przetwarzania, stopnia uzgadniania oraz stopnia w postaci sieci przekonań. Dla przyjętej ogólnej postaci modelu omówiono procedurę strojenia z użyciem algorytmu genetycznego. Z uwagi na wady i zalety tego algorytmu dokonano modyfikacji procedury strojenia poprzez zastosowanie algorytmu memetycznego. Określono kierunki dalszych prac badawczych.

13

Analysis of distance between vehicle routing problem solutions generated by memetic algorithms

Kubiak M.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2006

|

z. 156

223-236

EN

This paper focuses on analysis of distance between solutions of the capacitated vehicle routing problem generated by memetic algorithms with different crossover operators. The goal of the analysis is to see what are relative positions of such solutions in search spaces and if different algorithms explore different parts of these spaces. In the described memetic algorithms five different crossover operators are used. The conducted computational experiment shows that solutions generated by the algorithms have very similar, very good quality. From the distance analysis it appears that there are two types of instances of the considered problem: 10 instances have very similar solutions, concentrated in small regions of spaces ('big valleys'), while other 12 have good solutions which reside in different parts of search spaces, implying wide and flat regions of good solutions.

14

Algorytm memetyczny do rozwiązywania uogólnionego zagadnienia podziału grafu

Kadłuczka P.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2001

|

T. 5, z. 1/2

311-318

PL

W artykule zaprezentowano algorytm memetyczny (ang. memetic algorithm - MA) dla uogólnionego zagadnienia podziału grafu (GGP). MA jest heurystyką do rozwiązywania kombinatorycznych problemów optymalizacyjnych, bazującą na populacji, bliską algorytmom genetycznym (GAs). Inspirację zaczerpnięto z pojęcia meme, które określa jednostkę informacji powielającą się samoistnie przy wymianie idei między ludźmi. MA odzwierciedla kulturową ewolucję, w odróżnieniu od biologicznej. Memetyczna ewolucja może występować w kombinacji z algorytmami genetycznymi, strategiami przeszukiwania lokalnego, takimi jak przeszukiwanie lokalnego sąsiedztwa lub symulowane wyżarzanie. Metoda ta okazała się efektywnym podejściem do rozwiązywania różnych problemów optymalizacji kombinatorycznej : TSP, QAP, NK Landscapes i innych. W artykule podjęto próbę zaadaptowania tej metody łącznie z algorytmem genetycznym dla uogólnionego zagadnienia podziału grafu. GGP polega na podziale zbioru wierzchołków nieskierowanego, ważonego grafu na m. rozłącznych podzbiorów, tzw. punktów skupienia, w celu optymalizacji funkcji celu, przy równoczesnym ograniczeniu ich rozmiaru. Zagadnienie to jest z jednej strony NP--trudne, a z drugiej modeluje wiele ważnych praktycznych sytuacji decyzyjnych (np. problemy przechowywania i przetwarzania dużych programów komputerowych w rozproszonych systemach obliczeniowych lub systemach wieloprocesorowych). Na wstępie przedstawiono model matematyczny zagadnienia, będącego uogólnieniem klasycznego zagadnienia podziału grafu (GP). Kolejny rozdział zawiera opis algorytmu memetycznego, użytych mechanizmów włączonych do bazowego algorytmu genetycznego. Następnie przedstawiono wyniki badań komputerowych powyższego algorytmu dla zadań testowych w zestawieniu z wynikami uzyskanymi za pomocą algorytmu genetycznego i hybrydowego oraz wynikające z nich wnioski.

EN

The paper considers the memtic algorithm (MA) for generalized graph partitioning problem (GGP). MAs are population based heuristic for combinatorial optimization problems closely related to genetic algorithms (GAs). They are inspired by the notion of a meme, defined as a unit of information that reproduces itself when people exchange ideas. Thus, memetic algorithms resemble the cultural evolution instead of the biological evolution. Memetic evolution can be combined with GAs, local search approaches as: the neighbour search or simulated annealing. The method was proved to be efficient while solving various combinatorial optimisation problems: TSP, QAP, NK Landscapes and other. This paper presents a new algoritm combining the MA and GA aproaches that is used for solving a generalized graph partitioning problem. GPP consists in partitioning the nodes of a weighted graph into m disjoint subsets of bounded size, such that an objective function connected with the weights of the graph edges is maximized. This a NP-hard problem that models many important practical decision problems (e.g. processing large computer programs in distributed or multiprocesor computing systems). The paper is organized as folows: first section defines the mathematiac model of the problem beinng the generalisation of the classical graph partitioning problem. Next sections describe the memetic algorithm and the mechanisms introduced to basic GA. Final section present the results of computer experiments and compares them with the results obtained by application of genetic and hybrid algorithms.