Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Identification of a shape of a boundary belongs to a very interesting part of boundary problems called inverse problems. Various methods were used to solve these problems. Therefore in practice, there are two well-known methods widely applied to solve the problem: the FEM and the BEM. In this paper a competitive meshless and more effective method - the PIES combined with artificial intelligence (AI) methods is applied to solve the shape inverse problems. The aim of the paper is an examination of two popular AI algorithms (genetic algorithms and artificial immune systems) in identification of the shape of the boundary.
PL
Identyfikacja kształtu brzegu należy do bardzo interesującej grupy zagadnień brzegowych nazywanej zagadnieniami odwrotnymi. Istnieje liczna grupa metod służących rozwiązywaniu takich problemów. Jednakże w praktyce do rozwiązywania zagadnień odwrotnych szeroko wykorzystywane są dwie metody: MES i MEB. W niniejszej pracy zaproponowano zastosowanie alternatywnej bezelementowej i bardziej efektywnej metody - PURC połączonej z algorytmami sztucznej inteligencji (SI) do identyfikacji kształtu brzegu. Celem pracy jest zbadanie efektywności dwóch popularnych algorytmów SI (algorytmów genetycznych i sztucznych systemów immunologicznych) w identyfikacji kształtu brzegu.
EN
The paper presents fragment of a larger study concerning the effective methods of solving the inverse boundary value problems. The boundary value problem described here is formulated as a problem of the identification of a boundary geometry with corner points. A method using a parametric integral equations system (PIES) is proposed. PIES used in the method makes the easy modelling of the geometry with corner points possible. This effect is obtained by the application of modified splines. An evolution algorithm is used for the effective control of modifications of the boundary geometry. Some experimental tests of the efficiency of the discussed method were performed for two-dimensional inverse potential problems.
PL
Efektywne numeryczne rozwiązywanie układów równań nieliniowych ma znaczenie fundamentalne, w szeroko rozumianych komputerowych metodach obliczeniowych. Praca ma na celu zaproponowanie hybrydowej metody rozwiązywania takich układów równań. Podstawowa idea tej metody polega na połączeniu algorytmów ewolucyjnych z iteracyjnymi algorytmami przybliżonego rozwiązywania równań nieliniowych. Oceny efektywności metody dokonano na podstawie przeprowadzonych eksperymentów numerycznych.
EN
Effective numerical solving of non-linear equations systems has a fundamental importance in computational methods. The main aim of the paper is to offer a hybrid evolution method of searching for solutions of these equations systems. The basic idea of this method is to combine evolution algorithms and iterative algorithms of approximate solving of non-linear equations. The efficiency of the method was estimated on the basis of numerical experiments.
PL
W pracy przedstawiono hybrydową metodę rozwiązywania odwrotnych zagadnień brzegowych. Metoda ta polega na połączeniu algorytmów genetycznych i nowego parametrycznego układu równań całkowych. W pracy efektywność ogólnej idei metody oraz praktyczne jej zastosowanie przetestowano na przykładzie Identyfikacji parametrów anizotropowego ośrodka w dwuwymiarowych zagadnieniach potencjalnych.
EN
In the paper is presented a hybrid method of solving inverse boundary problems. The method consists in combination of genetic algorithms and a new system of integral equation. The effectiveness of general idea of the method and its practical application was tested for identification of anisotropic medium parameters in two-dimensional potential problem.
PL
Odwrotne zagadnienia brzegowe mają szerokie zastosowania praktyczne; są to jednak problemy trudne, wymagające poszukiwania bardziej efektywnych metod ich rozwiązywania. W naszych rozważaniach problem ograniczono tylko do poszukiwania warunków brzegowych Neumanna. Do ich identyfikacji zastosowano nową metodę oparta na algorytmach genetycznych - naśladujących pewne procesy zachodzące w przyrodzie. Metodę tę połączono z układem równań całkowych - niezbędnym do rozwiązywania zagadnień brzegowych analizy. Dołączono przykłady testujące i potwierdzające wiarygodność proponowanej metody.
EN
The inverse boundary problems are widely applied. However, they are difficult ones and therefore they stimulate research into more effective methods for their solution. In this paper the problem was limited to search of the Neumann boundary problems. To identify them a new method, based on the genetic algorithms copying some processes from the natural environment, was applied. It was combined with the system of integral equations, which is indispensable to solve the boundary problems of the analysis. Test examples, confirming credibility of the proposed method, are enclosed.
PL
Niniejsza praca ma na celu porównanie skuteczności dwóch metod opartych na algorytmach genetycznych (GA). Pierwszą z nich jest konwencjonalny algorytm genetyczny (CGA) wyposażony w tradycyjne operatory genetyczne. Druga technika to algorytm łączący w sobie cechy algorytmów genetycznych i lokalnego przeszukiwania. Obu metod użyto do rozwiązywania problemu harmonogramowania -- trudnego zadania optymalizacji kombinatorycznej. Badania przeprowadzono na szeregu danych testowych najczęściej spotykanych w literaturze dotyczącej tego zagadnienia.
EN
This paper compares the effectiveness of two evolutionary heuristics based on Genetic Algorithms (GA). The first method using traditional genetic operators is Conventional Genetic Algorithm. The other method combines features of Genetic Algorithms and local search. Both the methods are applied to solve the job shop scheduling problem -- known as NP-complete combinatorial problem. Corresponding experiments are performed for twenty five well-known benchmark problems.
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.