PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 9

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Solving scheduling problems with integrated online sustainability observation using heuristic optimization
Burduk Anna, Musiał Kamil, Balashov Artem, Batako Andre, Safonyk Andrii
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2022
|
Vol. 70, nr 6
art. no. e143830
EN
The paper deals with the issue of production scheduling for various types of employees in a large manufacturing company where the decision-making process was based on a human factor and the foreman’s know-how, which was error-prone. Modern production processes are getting more and more complex. A company that wants to be competitive on the market must consider many factors. Relying only on human factors is not efficient at all. The presented work has the objective of developing a new employee scheduling system that might be considered a particular case of the job shop problem from the set of the employee scheduling problems. The Neuro-Tabu Search algorithm and the data gathered by manufacturing sensors and process controls are used to remotely inspect machine condition and sustainability as well as for preventive maintenance. They were used to build production schedules. The construction of the Neuro-Tabu Search algorithm combines the Tabu Search algorithm, one of the most effective methods of constructing heuristic algorithms for scheduling problems, and a self-organizing neural network that further improves the prohibition mechanism of the Tabu Search algorithm. Additionally, in the paper, sustainability with the use of Industry 4.0 is considered. That would make it possible to minimize the costs of employees’ work and the cost of the overall production process. Solving the optimization problem offered by Neuro-Tabu Search algorithm and real-time data shows a new way of production management.
2
Content available Skuteczność nowoczesnych algorytmów optymalizacji czerpiących inspirację z procesów naturalnych
Klawikowska Zuzanna, Puchalski Bartosz
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
|
2020
|
Nr 71
35--40
PL
Ze względu na nieistnienie uniwersalnego algorytmu optymalizacji rozwiązującego wszystkie problemy naukowotechniczne opracowywanie nowych i wydajniejszych obliczeniowo algorytmów optymalizacyjnych wciąż jest popularnym zadaniem. Przeglądając literaturę z dziedziny optymalizacji można zauważyć trend tworzenia „wymyślnych” algorytmów opartych na procesach naturalnych. W artykule sprawdzono skuteczność nowopowstałych algorytmów meta-heurystycznych zainspirowanych życiem owadów i zwierząt – czarnych wdów (algorytm BWO) oraz szarego wilka (algorytm GWO). Skuteczność działania wybranych algorytmów porównano z klasycznym algorytmem quasi-Newtonowskim BFGS oraz strategią ewolucyjną CMA-ES, które charakteryzują się solidnym uwarunkowaniem matematycznym. W celach porównawczych wykorzystano 3 wybrane funkcje testowe. W ramach badań sprawdzono również wpływ liczby zmiennych decyzyjnych na czas uzyskiwania rozwiązania.
EN
Due to the lack of a universal optimization algorithm which solves all scientific and technical problems, developing new and more computationally efficient optimization algorithms is still a popular challenge. Reviewing the literature on optimization there is a trend to create "fancy" algorithms based on natural processes. The article examines the effectiveness of newly developed meta-heuristic algorithms inspired by insects and animals - black widows (BWO algorithm) and grey wolf (GWO algorithm). The effectiveness of the selected algorithms was compared with the classical quasi-Newtonian BFGS algorithm and the evolutionary strategy CMA-ES, which are characterized by a solid mathematical background. Three selected benchmark functions were used for comparison purposes. The study also included a test of the influence of the number of design variables on the time complexity.
3
Content available Harmonogramowanie przedsięwzięć budowlanych z zastosowaniem algorytmów metaheurystycznych
Hejducki Z., Podolski M.
Zeszyty Naukowe / Wyższa Szkoła Oficerska Wojsk Lądowych im. gen. T. Kościuszki
|
2012
|
Nr 4
68-79
PL
Przedstawiono badania autorów nad warunkami zastosowania algorytmów metaheurystycznych w metodach sprzężeń czasowych. Przeprowadzono analizę eksperymentalną z zastosowaniem tych algorytmów: przeszukiwania z zabronieniami, symulowanego wyżarzania, przeszukiwania genetycznego oraz algorytmu B&B. Użycie algorytmów metaheurystycznych, które są obecnie stosowane w rozwiązywaniu problemów teorii szeregowania zadań, pozwala na uzyskiwanie lepszych rozwiązań suboptymalnych niż otrzymywane obecnie algorytmem B&B. Doskonalenie metodyki harmonogramowania robót budowlanych z zastosowaniem metod sprzężeń czasowych (ang. TCM) 1, 7, 891013 jest podstawowym kierunkiem badań autorów. W szczególności opracowywane są problemy harmonogramowania procesów budowlanych o charakterze liniowym z uwzględnieniem optymalizacji czasowo-kosztowej.
EN
The paper presents the authors' research on the application of metaheuristic algorithms in Time Coupling Methods (TCM). The experimental analysis of algorithms: tabu search, genetic search, simulated annealing and B&B algorithm was conducted in the paper. The application of these algorithms, which are currently used to solve job scheduling problems, allows one to obtain better suboptimal solutions than with the currently used B&B algorithm. The main branch of the authors' research is developing the methodology of construction works scheduling with the application of TCM 17,8,9 1013. The problems of scheduling linear construction works using time-cost optimisation are worked out.
4
Content available remote Clustering based population size reduction method for evolutionary algorithms
Dziedzic M.
Czasopismo Techniczne. Automatyka
|
2012
|
R. 109, z. 1-AC
81--92
EN
Nowadays, due to the growing dimensionality of optimisation problems, numerous studies are dedicated to reduction of metaheuristics computational requirements. Reducing size of the population during optimisation process is one of the promising research trends in the field of Evolutionary Algorithms. The purpose of this paper is to clarify the subject in form of a survey of population size reduction methods already proposed and to present preliminary results of a new method based on the clustering technique. Introduced method was implemented in the framework of Differential Evolution algorithm and verified on a set of real-parameter benchmark functions.
PL
Obecnie, ze względu na ciągły wzrost wymiarowości problemów optymalizacyjnych, liczne prace poświęcone są zmniejszeniu zapotrzebowania metaheurystyk na zasoby obliczeniowe. Jednym z obiecujących kierunków badań w przypadku algorytmów ewolucyjnych jest redukcja liczności populacji w trakcie procesu optymalizacji. Niniejszy artykuł ma na celu przybliżenie tej tematyki w formie przeglądu dotychczas zaproponowanych metod oraz prezentację wstępnych wyników autorskiej metody opartej na technice klasteryzacji. Przedstawiona metoda została zaimplementowana w strukturę algorytmu ewolucji różnicowej i zweryfikowana za pomocą standardowego zestawu funkcji rzeczywistych wielu zmiennych.
5
Content available Metody sztucznej inteligencji w syntezie systemów typu kompleks zasobów i operacji
Drabowski M., Wantuch E.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2011
|
T. 15, z. 2
127-138
PL
Celem wysoko-poziomowej syntezy złożonych systemów przetwarzania, a także wytwarzania (systemów typu kompleks zasobów i operacji) jest znalezienie rozwiązania optymalnego, które dla przyjętych kryteriów optymalnosei będzie spełniało wymagania i ograniczenia narzucone przez zadaną specyfikację projektowanego systemu. Ponieważ problemy syntezy i ich optymalizacje są obliczeniowo NP-zupełne, zastosowano do ich rozwiązania wybrane metody sztucznej inteligencji i niektóre wyniki obliczeń tych metod są prezentowane w niniejszej pracy.
EN
The goal of this synthesis is to find an optimum solution satisfying the requirements and constraints enforced by the given specification of the system. The partition of the functions between hardware and software is the basic problem of synthesis. Such partition is significant, because every computer system must be realized as result of hardware implementation for its certain tasks. Due to the fact that synthesis problems and their optimizations are NP-complete we suggest meta-heuristic approaches.
6
Content available Comparison of algorithms for simultaneous localization and mapping problem for mobile robot
Jeżewski S., Łaski M., Nowotniak R.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
2010
|
T. 14, z. 3/1
439-452
EN
This paper presents a comparison of selected algorithms for simultaneous localization and mapping (SLAM) problem in mobile robotics. Results of four general metaheuristics, Simple Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Quantum-Inspired Genetic Algorithms and Genetic Algorithm with Quantum Probability Representation, have been compared to results of classical, analytic method in this field, Iterative Closes Points algorithm. In the experiments the same objective function, drawn from Iterative Closest Points algorithm, has been used. Two situations have been considered: local and global localization problems of mobile robot. Both problems are import and often critical for successful navigation of robot in environment.
PL
W artykule zostało przedstawione porównanie wybranych algorytmów w zadaniu lokalizacji w przestrzeni robota mobilnego. Poddane analizie zostały wyniki uzyskane przez cztery ogólne metaheurystyki przeszukiwania: klasyczny algorytm genetyczny, metoda roju cząstek oraz dwa kwantowo inspirowane algorytmy genetyczne. Wyniki zostały porównane z klasyczną, analityczną metodą Iterative Closest Points, wykorzystywaną często do rozwiązywania rozważanego w artykule problemu. We wszystkich eksperymentach została wykorzystana taka sama funkcja celu, utworzona przy wykorzystaniu algorytmu Iterative Closest Points. Rozważono dwa warianty zagadnienia lokalizacji: problem lokalizacji lokalnej oraz globalnej. Obydwa zagadnienia mają krytyczne znaczenie w prawidłowym funkcjonowaniu autonomicznego robota mobilnego.
7
Metaheurystyki w szeregowaniu zadań uwarunkowanych czasowo
Ocetkiewicz K.M.
Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne
|
2008
|
T. 16
391-396
PL
W artykule tym zbadano zastosowanie algorytmów metaheurystycznych w problemach szeregowania zadań uwarunkowanych czasowo. Porównano wyniki algorytmu genetycznego, ewolucji różnicowej oraz symulowanego wyżarzania, z reprezentacjami rozwiązania: permutacyjną, opartą o priorytety reguł i kodowaniem przedziałowym, osiągnięte w rozwiązywaniu NP-trudnego problemu 1 | Pi = ai + bisi | [suma]WiCi, Gdzie to możliwe, wyniki porównano z rozwiązaniami optymalnymi.
EN
This article investigates the usefulness of metaheuristics in scheduling deteriorating jobs. Results in solving the NP-hard problem 1 | Pi = ai + bisi | ?WiCi of genetic algorithm, differential evolution and simulated annealing for the following representations of solution: permutation-based encoding, priority rule-based encoding and subrange encoding were compared. Where applicable, results were also compared to the optimal solutions.
8
Content available remote Wirtualne laboratoria optymalizacji heurystycznej : wykorzystanie algorytmów mrówkowych
Szewczak M., Trojanowski K.
Studia Informatica : systems and information technology
|
2003
|
Vol. 2(2)
87--100
PL
W życiu codziennym spotykamy się z różnego rodzaju problemami heurystycznymi. Do ich rozwiązania możemy stosować istniejące już deterministyczne metody optymalizacji. Istnieje jednak wiele zdarzeń kombinatorystycznych o niezwykle wysokiej złożoności obliczeniowej, dla których deterministyczne metody rozwiązania nie są do zaakceptowania, ponieważ ich złożoność i koszt obliczeniowy przekracza możliwości obliczeniowe najszybszych nawet komputerów. Wtedy dla inżyniera, pragnącego w rozsądnym czasie znaleźć rozwiązanie jeżeli nie optymalne, to przynajmniej suboptymalne, odpowiednim narzędziem stają się metody heurystyczne. Szukanie rozwiązania za ich pomocą sprowadza się do wygenerowania i zastosowania zbioru reguł kierujących procesem przeszukiwania przestrzeni rozwiązań. Istnieje kilka różnych paradygmatów pozwalających na generowanie szeregu algorytmów heurystycznych. Paradygmaty te nazywane są metaheurystykami, ponieważ nie definiują konkretnych algorytmów ale opisują ogólne podejścia. W ramach takiego podejścia istnieje możliwość szerokiego wariantowania poszczególnych reguł, co w rezultacie prowadzi do różnych algorytmów należących jednak do wspólnej rodziny (zob. np. [13]). [...]
9
Content available remote Możliwości wykorzystania algorytmów opartych na ewolucji populacji do problemów szeregowania zadań
Forkiewicz M.
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
|
2000
|
nr 15
51-58
PL
Zaprezentowano i porównano algorytmy: ewolucyjny, uczenia populacji i kolo-nii mrówek. Przedstawiono możliwości ich zastosowania do problemów szeregowania zadań deterministycznych oraz wyniki eksperymentu dla wybranego problemu
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.