The paper presents some selected results of research on applications of arificial intelligence to the optimization of main ship design parameters and hull shape coefficients with the ship transport efficiency as an objective function. Basics of ship transport formulation are concisely discussed, together with examples for different approaches to optimization. An example of neutral network use for the determination of ship transport efficency is given with an assessment of its ability for data generalization. Moreover, two optimization procedures are praesented: one using genetic algorithms and the other with simulated annealing approach. Both procedures lead to the improvement of ship transport efficiency.
PL
W artykule zaprezentowano wybrane wyniki badań nad zastosowaniem metod sztucznej inteligencji do optymalizacji parametrów projektowych statku oraz współczynników kształtu kadłuba. Jako funkcję celu proponuje się zastosowanie wskaźnika sprawności transportowej. Podstawowe zależności i sformułowanie tego wskaźnika zostały zwięźle przedstawione, z egzemplifikacjami różnego podejścia do optymalizacji. Zaprezentowano przykład zastosowania sieci neuronowej do wyznaczania sprawności transportowej oraz ocenę zdolności sieci do uogólnienia wyników. Ponadto przedstawiono dwie procedury optymalizacyjne prowadzące do zwiększenia wskaźnika sprawności transportowej statku: jedną z zastosowaniem algorytmów genetycznych, a drugą z użyciem metod symulowanego wyżarzania.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.