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:  strategia ewolucyjna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Zastosowanie hybrydowej metody ewolucyjnej do optymalizacji strategii rozwoju sieci dystrybucyjnych
Filipiak S.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2017
|
R. 93, nr 1
324--328
PL
Artykuł przedstawia zastosowanie hybrydowej metody ewolucyjnej do optymalizacji rozwoju sieci dystrybucyjnych energii. Zaproponowana metoda bazuje na algorytmie genetycznym współpracującym ze strategią ewolucyjną. W artykule zawarto koncepcję opracowanej metody oraz opis proponowanych algorytmów a także przedstawiono obliczenia opracowaną metodą dla wybranej elektroenergetycznej sieci dystrybucyjnej.
EN
The article represents to optimization of development of electric power nets the use of hybrid evolutionary method. Proposed method applies co-operation of genetic algorithms with evolutionary strategy algorithm. The article contains the results and description of calculations for chosen the electric power nets.
2
Content available The proposal of a evolutionary strategy generating the data structures on a horizontal tree for test
Żukowicz M., Markiewicz M.
Management Systems in Production Engineering
|
2016
|
nr 3 (23)
145--149
EN
The aim of the article is to present a mathematical definition of the object model, that is known in computer science as TreeList and to show application of this model for design evolutionary algorithm, that purpose is to generate structures based on this object. The first chapter introduces the reader to the problem of presenting data using the TreeList object. The second chapter describes the problem of testing data structures based on TreeList. The third one shows a mathematical model of the object TreeList and the parameters, used in determining the utility of structures created through this model and in evolutionary strategy, that generates these structures for testing purposes. The last chapter provides a brief summary and plans for future research related to the algorithm presented in the article.
PL
Celem artykułu jest prezentacja definicji matematycznego modelu obiektu, który w informatyce znany jest jako TreeList oraz wykorzystanie tego modelu do zaprojektowania algorytmu ewolucyjnego, którego zadaniem jest generowanie struktur opartych na obiekcie TreeList. Pierwszy rozdział wprowadza czytelnika w problem, jakim jest prezentacja danych za pomocą wspomnianego obiektu TreeList. Drugi rozdział opisuje problem testowania struktur danych opartych o TreeList. Rozdział trzeci natomiast prezentuje matematyczny model obiektu TreeList oraz miary, które można wykorzystać w celu określenia użyteczności struktur utworzonych za pomocą wspomnianych obiektów oraz w strategii ewolucyjnej, która generuje te struktury dla potrzeby ich testowania. Ostatni rozdział zawiera krótkie podsumowanie oraz plany przyszłych badań związanych z zaprezentowanym w artykule algorytmem.
3
Zastosowanie algorytmu przeszukiwania rozproszonego do problemu marszrutyzacji z ograniczeniem pojemności środków transportu
Głuszek A., Rudziński F.
Logistyka
|
2015
|
nr 4
3417--3425, CD2
PL
Niniejszy artykuł prezentuje wyniki zastosowania algorytmu przeszukiwania rozproszonego do problemu marszrutyzacji z ograniczeniem pojemności pojazdów. Przeszukiwanie rozproszone zaliczane jest do obszaru algorytmów ewolucyjnych i znajduje wiele zastosowań w optymalizacji problemów o charakterze zarówno ciągłym jak i dyskretnym. Problem marszrutyzacji stanowi zagadnienie należące do zadań optymalizacji kombinatorycznej, a w szerszym zakresie – do badań operacyjnych. Ze względu na jego duże znaczenie praktyczne, zwłaszcza w obszarze zarządzania transportem, wciąż trwają intensywne badania w zakresie poszukiwania nowych i udoskonalania już istniejących algorytmów, umożliwiających jego efektywne rozwiązywanie. W rozdziale pierwszym niniejszego artykułu przedstawiono formalnie zadanie marszrutyzacji z ograniczeniem pojemności pojazdów. Rozdział drugi prezentuje zasadę działania algorytmu przeszukiwania rozproszonego. Rozdział trzeci przedstawia zestaw problemów testowych wykorzystywanych w niniejszej pracy oraz wyniki przeprowadzonych eksperymentów numerycznych. Rezultaty działania algorytmu przeszukiwania rozproszonego porównano z wynikami uzyskanymi przy zastosowaniu dwóch innych metod ewolucyjnych (algorytm genetyczny i strategia ewolucyjna) oraz zaawansowanego dwufazowego algorytmu heurystycznego, wykorzystującego zmodyfikowany algorytm wspinaczkowy.
EN
The paper presents application of scatter search to capacitated vehicle routing problem. Scatter search belongs to the area of evolutionary computations and it has numerous applications in continuous and discrete optimization problems. Vehicle routing problem is an important combinatorial optimization task that is related to operations research. It has great practical relevance, especially in the fields of transport management, distribution and logistics. Development of the algorithms for efficient solving of the vehicle routing problem is still very intensive. In the first section of the paper capacitated vehicle routing problem is formally presented. Next section describes in outline the scatter search algorithm. The third section presents a set of test examples, used in this study and the results of performed experiments. Proposed approach is also compared with two alternative evolutionary algorithms (genetic algorithm and evolutionary strategy) and advanced two-phase heuristic method, based on modified hill climbing algorithm.
4
Content available A finite-buffer queue with a single vacation policy: An analytical study with evolutionary positioning
Woźniak M., Kempa W. M., Gabryel M., Nowicki R. K.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2014
|
Vol. 24, no. 4
887--900
EN
In this paper, application of an evolutionary strategy to positioning a GI/M/1/N-type finite-buffer queueing system with exhaustive service and a single vacation policy is presented. The examined object is modeled by a conditional joint transform of the first busy period, the first idle time and the number of packets completely served during the first busy period. A mathematical model is defined recursively by means of input distributions. In the paper, an analytical study and numerical experiments are presented. A cost optimization problem is solved using an evolutionary strategy for a class of queueing systems described by exponential and Erlang distributions.
5
Content available Zastosowanie strategii ewolucyjnej w prognozowaniu tendencji zmian kursu akcji
Murawski K., Murawska M.
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
|
2011
|
R. 17, nr 31
95-109
PL
W artykule wyznaczono tendencję zmian kursu akcji, wykorzystując strategię ewolucyjną oraz notowania historyczne. Na bazie doświadczeń pokazano, że strategia ewolucyjna umożliwia poprawne dopasowanie, kodowanego w genotypie, ciągu poszukiwanych wartości kursu akcji do wartości notowanych na giełdzie papierów wartościowych. Następnie genotyp zmodyfikowano, by umożliwić wyznaczanie przyszłych tendencji zmian kursu (prognozy). Sposób prognozowania zweryfikowano dla trzynastu wybranych przedsiębiorstw, których dane uzyskano z Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie.
EN
The trend of stock price is determined in the paper using an evolutionary strategy and historical quotations. On the basis of experiments it has been shown that the evolutionary strategy enables correct matching of coded in a genotype sought sequence of shares price to the value of listed securities. The genotype has been modified to allow determination of the future exchange rate trends (forecasts). The method of forecasting was verified for thirteen selected companies whose data was obtained from the Stock Exchange in Warsaw.
6
Content available remote Evolution-fuzzy rule based system with parameterized consequences
Czekalski P.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2006
|
Vol. 16, no 3
373-385
EN
While using automated learning methods, the lack of accuracy and poor knowledge generalization are both typical problems for a rule-based system obtained on a given data set. This paper introduces a new method capable of generating an accurate rule-based fuzzy inference system with parameterized consequences using an automated, off-line learning process based on multi-phase evolutionary computing and a training data covering algorithm. The presented method consists of the following steps: obtaining an initial set of rules with parameterized consequences using the Michigan approach combined with an evolutionary strategy and a covering algorithm for the training data set; reducing the obtained rule base using a simple genetic algorithm; multi-phase tuning of the fuzzy inference system with parameterized consequences using the Pittsburgh approach and an evolutionary strategy. The paper presents experimental results using popular benchmark data sets regarding system identification and time series prediction, providing a reliable comparison to other learning methods, particularly those based on neuro-fuzzy, clustering and \epsilon-insensitive methods. An examplary fuzzy inference system with parameterized consequences using the Reichenbach implication and the minimum t-norm was implemented to obtain numerical results.
7
Strategie ewolucyjne jako uniwersalne narzędzie do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych
Gajer M.
Wiadomości Elektrotechniczne
|
2005
|
nr 6
15--17
PL
Przedstawiono wykorzystanie podstawowych mechanizmów ewolucyjnych w algorytmach genetycznych. Zaprezentowano zastosowanie strategii ewolucyjnej do rozwiązania problemów optymalizacji.
EN
The paper describes using of basie evolutionary mechanisms in genetic algorithms. Using of evolutionary strategy for solving of optimization problems is presented.
8
Content available Przykład zastosowania strategii ewolucyjnej do projektowania sterowników rozmytych
Bejtan W.
Biuletyn Instytutu Automatyki i Robotyki
|
2003
|
R. 9, nr 18
65-81
PL
W artykule zaproponowano metodę wykorzystującą strategię ewolucyjną do wyznaczania wartości parametrów sterownika rozmytego. Przedstawiono przykładowe wyniki obliczeń rozwiązania zadania "parkowania ciężarówki" za pomocą sterownika rozmytego.
9
Algorytm ewolucyjny dla problemu pakowania
Stawowy A.
Mechanika / Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica
|
1998
|
T. 17, z. 4
593-598
PL
Z prac E. Falkenauera wynika, że standardowy schemat i elementy algorytmu ewolucyjnego nie nadają się do problemu grupowania wyrobów. Obserwacje te potwierdziły badania S. Khuriego i zespołu. Jako rozwiązanie E. Faikenauer zaproponował specjalizowany schemat kodowania i nowe operatory genetyczne dostosowane do problemów grupowania (ang. Grouping Genetic Algorithm - GGA). Zdaniem autora nie ma potrzeby stosowania specjalizowanych operatorów i reprezentacji do problemów grupowania. W pracy przedstawiono udane zastosowanie strategii ewolucyjnej do jednego z problemów grupowania jakim jest zagadnienie pakowania pudełek. Zastosowano (1, X) - ES, w której X potomków jest generowanych z jednego rodzica za pomocą prostej mutacji. Krzyżowanie nie jest stosowane. Najlepszy z potomków zastępuje rodzica w nowej populacji. W algorytmie zastosowano znaną z literatury reprezentację porządkową, w której dopuszczalne rozwiązania są reprezentowane przez listę n obiektów i s separatorów grup, przy czym wartość ;' (1 <;'< n) określająca numer obiektu może wystąpić na liście tylko jeden raz, podobnie jak wartość i (n + 1 < i < n + s) określająca numer separatora. Jednym z elementów funkcji dopasowania jest funkcja kary, eliminująca niedopuszczalne rozwiązania. Przeprowadzone badania eksperymentalne wykazały dużą przydatność strategii ewolucyjnej dla problemu pakowania pudełek. Zaproponowany algorytm daje tylko nieznacznie gorsze rozwiązania niż, o wiele bardziej skomplikowany, GGA, natomiast dużo lepsze niż inne algorytmy przybliżone.
EN
From the works by E. Falkenauer it appears that a standard scheme and elements of an evalutionary algorithm are not suitable for the problem of grouping the products. These observations are confirmed by researches by S. Khuri at all. As a remedy E. Falkenauer proposed a new encoding scheme and genetic operators adapted to the grouping problem, yielding Grouping Genetic Algorithm (GGA). In our opinion there is no need to apply specialized operators and representations for the grouping problems. In this paper we investigate the use of evolutionary strategy for the bin packing problem. We used (1, X) - ES, where 30 children are generated from one parent by means of a simple mutations; the cross-over is not applied. The best of the descendants becomes the new parent solution. A widely known ordered representation modified for the purposes of the grouping the objects was used in the algorithm. Admissible solutions arę represented by a list of n objects and s. Separators of groups.; the value ;' (1 <;'< n) determiningjhe object number can appear in the list just once, just as the value / (n + 1 < /'< n + s) determining the number of separators. One of the term of the fitness function is the penalty. The researches shown a great usefulness of the evolutionary strategy for the bin packing problem. The results of the experiments confirmed once more the power of the evolutionary algorithms which consist in ability to generale very good solutions without going into the structure of the problem.
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.