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

Znaleziono wyników: 7

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Analyzing the Impact of Population Size in AI-Based Reconstruction of the Thermal Parameter in Heat Conduction Modeling
Gawrońska Elżbieta, Zych Maria, Dyja Robert, Kowalkowski Michał
Advances in Science and Technology. Research Journal
|
2024
|
Vol. 18, no 2
349--364
EN
The research shows how to use swarming algorithms to rebuild the heat transfer coefficient, especially in regard to the continuous border condition. The authors utilized their application software to do numerical computations, employing classical variants of swarm algorithms. The numerical calculations employed a functional determining error to assess the accuracy of the estimated result. The functional minimization was conducted with the swarm algorithms (especially ABC and ACO). The geometry analyzed in this study consisted of a square shape referred to as the cast, enclosed within another square shape known as the casting mold. These two squares were separated by a layer facilitating heat conduction, characterized by the coefficient κ. The coefficient of the thermally conductive layer was recalibrated utilizing swarm methods within the range of 900 - 1500 [W/m^2K] and subsequently compared to a predetermined reference value. A finite element mesh consisting of 576 nodes was used for the calculations. The study involved simulations with populations of 5, 10, 15, and 20 individuals. Furthermore, each scenario also took into account noise of 0%, 2%, and 5% of the reference values. Results make evident the reconstructed value of the κ coefficient, cooling curves, and temperatures for the ABC and ACO algorithms are physically correct. The consequences indicate a notable level of satisfaction and strong concurrence with the anticipated of the κ parameter values. The results from the numerical simulations demonstrate considerable promise for applying artificial intelligence algorithms in optimizing production processes, analyzing data, and facilitating data-driven decision-making.
2
Content available Porównanie wybranych algorytmów wilczego stada stosowanych w rozwiązaniach problemów optymalizacji
Sangho Belco
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
|
2021
|
nr 1
17--32
PL
Algorytmy optymalizacyjne zyskały uznanie jako szybki i konsekwentny sposób rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. W ostatnim czasie wilki są coraz częściej wykorzystywane jako inspiracja do tworzenia algorytmów, jak i w projektach używających tych algorytmów. W niniejszej pracy opisano sześć wybranych algorytmów. Następnie zaimplementowano je w języku R i porównano z pomocą sześciu funkcji porównujących, tzw. benchmarków. Wyniki trzydziestu testów na każdej z funkcji zaprezentowano za pomocą średniego wyniku, odchylenia standardowego wyniku, średniego czasu oraz odchylenia standardowego czasu. Dodatkowo zaprezentowano wykres zbieżności na dwóch z funkcji porównujących. Uzyskane wyniki algorytmów często różniły się od tych zaprezentowanych w publikacjach, jednak skuteczność części z nich była lepsza bądź porównywalna z PSO[1], DE[2] i GA[3]. Najlepszym wilczym algorytmem okazał się Grey Wolf Optimizer[4].
EN
Optimization algorithms have gained recognition as a fast and consistent way to solve optimization problems. Recently, wolves have been increasingly used as inspiration for algorithms as well as in projects using these algorithms. In this paper, six selected algorithms are described. They were then implemented in R and compared using six comparison functions, called benchmarks. The results of thirty tests on each function were presented by mean score, standard deviation of the score, mean time and standard deviation of the time. Additionally, a convergence plot on two of the benchmark functions was presented. The algorithm results obtained often differed from those presented in the publications, but the performance of some of the algorithms was better or comparable to PSO[1], DE[2], and GA[3]. The best wolf algorithm was found to be Grey Wolf Optimizer[4].
3
Content available Zastosowanie półautomatycznego algorytmu doboru optymalnej liczby i położenia odwiertów wydobywczych
Łętkowski P.
Nafta-Gaz
|
2018
|
R. 74, nr 8
598--605
PL
Artykuł poświęcono zastosowaniu tzw. algorytmu nietoperza do rozwiązania problemu określenia optymalnej liczby i położenia odwiertów wydobywczych. W procesie optymalizacji jako funkcję celu wykorzystano bieżącą wartość netto (ang. net present value – NPV). Testy zbudowanego algorytmu przeprowadzono na przykładzie modelu symulacyjnego złoża PUNQ-S3, dostępne- go na zasadach open source. Zastosowany algorytm został wyposażony w dodatkowe mechanizmy zwiększające jego efektywność: mechanizm próbkowania sześcianu łacińskiego (ang. Latin hypercube sampling – LHS) oraz mechanizm eliminowania położeń odwiertów poza modelem. Przeprowadzone testy wskazują na bardzo dobrą zbieżność zbudowanego algorytmu w procesie optymalizacji.
EN
The article is devoted to the application of the so-called bat algorithm to solve the problem of determining the optimum number and location of production wells. This algorithm was proposed by Yang in 2010, and since then has been successfully used in solving both theoretical and practical optimization problems. The method belongs to a group of swarm optimization methods and in searching for the best solution, the algorithm uses a mechanism of echolocation, similar to the one used by a herd of bats. The current net present value (NPV) was used as a target function in the optimization process. The algorithm was tested on the example of the simulation model of the PUNQ-S3 reservoir available on an OpenSource basis. The applied algorithm was equipped with additional mechanisms increasing its effectiveness: Latin Hypercube Sampling (LHS) algorithm and the mechanism eliminating the locations of wells outside the operational area of the model. The first of the applied improvements ensures a better starting point for the proper optimization process, which significantly improves the convergence of the whole algorithm. The latter mechanism solves a problem specific to the issue in question.
4
Content available Self-organization of network structure based on swarm algorithms
Stankiewicz K.
Problemy Eksploatacji
|
2014
|
no. 2
5--14
EN
A concept of the method enabling the self-organization of complex monitoring structures and data transmission into single virtual traffic routes, which are reliable communication media, is presented. Systems based on similar techniques have a high tolerance to interferences and enable dynamic and spontaneous changes in hardware and software to adapt quickly to changing conditions. In industry, there are complex communication systems for the transmission of visual, voice and digital data from the monitoring or control systems. The described method of the self-organization of a multi-agent system is primarily prepared for the implementation of an innovative system for monitoring of rollers of belt conveyors.
PL
Zaprezentowano koncepcję metody umożliwiającej samoorganizowanie się złożonych struktur monitoringu i transmisji danych w jednolite ciągi komunikacyjne tworzące wirtualne, niezawodne medium transmisyjne. Systemy bazujące na podobnych technikach odznaczają się dużą odpornością na awarie oraz dynamiczną, samoistną zmianą struktury sprzętowej lub programowej, adaptującej się do zmiennych warunków pracy. Ze złożonymi strukturami komunikacyjnymi w górnictwie można spotkać się zarówno w przypadku transmisji głosowej, jak i transmisji danych pochodzących z układów monitoringu lub sterowania maszyn. Opisywana metoda samoorganizacji struktury wieloagentowej przygotowywana jest przede wszystkim z myślą o implementacji innowacyjnego systemu monitoringu krążników przenośników taśmowych.
5
Model samoorganizującego się, złożonego systemu komunikacyjnego
Stankiewicz K.
Modelowanie Inżynierskie
|
2014
|
T. 20, nr 51
94--99
PL
W przemyśle można spotkać się ze złożonymi strukturami komunikacyjnymi zarówno w przypadku transmisji wizyjnej, głosowej, jak i danych pochodzących z układów monitoringu lub sterowania maszyn. W publikacji zaprezentowano koncepcję metody umożliwiającej samoorganizowanie się złożonych struktur transmisji danych w jednolite ciągi komunikacyjne tworzące wirtualne, niezawodne medium transmisyjne. Systemy bazujące na podobnych technikach odznaczają się dużą odpornością na awarie oraz dynamiczną, samoistną zmianą struktury sprzętowej lub programowej, adaptującej się do zmiennych warunków pracy.
EN
The industry can meet the complex communication structures for the visual, voice and data, from monitoring or control systems, transmission. The paper presents the concept of self-organization methods allow complex data structures into a single virtual traffic routes forming which are reliable transmission medium. Systems based on similar techniques have a high fault tolerance and dynamic, spontaneous changes in the hardware or software, which allows adaptation to changing conditions.
6
Content available Swarm optimization of stiffeners locations in 2-D structures
Szczepanik M., Burczyński T.
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2012
|
Vol. 60, nr 2
241-246
EN
The paper is devoted to the application of the swarm methods and the finite element method to optimization of the stiffeners location in the 2-D structures (plane stress, bending plates and shells). The structures are optimized for the stress and displacement criteria. The numerical examples demonstrate that the method based on the swarm computation is an effective technique for solving the computer aided optimal design. The additional comparisons of the effectiveness of the particle swarm optimizer (PSO) and evolutionary algorithms (EA) are presented.
7
Analiza możliwości zastosowania algorytmów rojowych do realizacji zadania ekonomicznego rozdziału obciążeń w systemie elektroenergetycznym
Gajer M.
Wiadomości Elektrotechniczne
|
2010
|
R. 78, nr 11
3-6
PL
Przedstawiono wykorzystanie algorytmów rojowych do rozdziału obciążeń w systemie elektroenergetycznym.
EN
The paper presents using swarm algorithms for load distributing in electric power system.
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.