Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Bieś G.

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie algorytmu „AMS” do przestrzennej alokacji zasobów na przykładzie rozmieszczenia patroli interwencyjnych policji

Bieś G.

Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy

2013

nr 1

101--112

W opracowaniu przedstawiono możliwość wykorzystania komputerowego algorytmu optymalizacji „Małe Światy” (AMS) do zarządzania przestrzenną alokacją zasobów, na przykładzie wyznaczenia optymalnego rozmieszczenia w terenie patroli interwencyjnych Policji. Zaproponowano matematyczny model dyslokacji, będący połączeniem dwóch celów optymalizacyjnych. Pierwszy ukierunkowany na objęcie nadzorem jak największego obszaru działania jednostki oraz drugi na minimalizację łącznego czasu obsługi wszystkich zgłoszonych interwencji. Przeprowadzono symulacje na rzeczywistych danych i porównano z obecnie funkcjonującymi rozwiązaniami w Policji. Uzyskane wyniki wskazują, że wykorzystanie zaprezentowanego modelu może zwiększyć skuteczność działania jednostek Policji, a także przynieść wymierne korzyści ekonomiczne.

In this paper presents the possibility of using a computer optimization algorithm “Small Worlds” (ASW) to manage the spatial allocation of resources, for example determine the optimum location of police patrols in the area. Proposed mathematical model of the dislocation, which is a combination two optimization objectives. The first aims is to cover the maximum area by patrols and two is minimize the total operating time for all reported interventions. Simulations have been run on real data and compared to the current solutions in the Police. The results indicate that the use of the presented model can improve the efficiency of the Police and also bring tangible economic benefits.

Komputerowy algorytm optymalizacji oparty na teorii "małych światów"

Bieś G.

Pomiary Automatyka Kontrola

2011

R. 57, nr 7

733-736

W opracowaniu przedstawiono komputerowy algorytm optymalizacji o nazwie Algorytm "Małe Światy" (AMS), wykorzystujący mechanizm przeszukiwania przestrzeni dopuszczalnych rozwiązań problemu optymalizacyjnego opartego na fenomenie zjawiska "małych światów". W algorytmie zaproponowano metody wyznaczania lokalnych i dalekich kontaktów dla modelu sieci o właściwościach "małego świata", korzystając z teorii rachunku prawdopodobieństwa połączonego z pozycyjnym systemem liczbowym. Uzyskane wyniki testów wskazują, że algorytm skutecznie przeszukuje znaczne obszary dopuszczalnych wartości funkcji celu, znajdując rozwiązania optymalne. Właściwości te sugerują, że zaprezentowane rozwiązania mogą być przydatną metodą optymalizacyjną.

The paper presents a computer algorithm optimization, called Algo-rithm "Small-Worlds" (ASW), that uses mechanism of search the space of feasible solutions the optimization problem based on the "small-worlds" phenomenon. In the algorithm the determination of local and distant contacts for the "small-world" network model, using theory of probability combined with positional numeral system is used. In order to validate the algorithm with respect to the theory of J.M. Kleinberg, conducted test by finding the shortest path between any two points in two-dimensional networks of different sizes [Tab. 1]. Benchmarks of algorithm (ASW) as compared with genetic algorithm (GA) for finding an extremum functions and polynomial coefficients are given. The tests results indicate [Tab. 2] that algorithm provides effective mechanisms to search large areas of the limit values objective function and finds optimal solution. These properties suggest that presented solutions can be a useful method for solving optimization problems.