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

Znaleziono wyników: 5

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Swarm intelligence algorithms in function of efficiency optimisation of PM synchronous motor
Cvetkovski Goga, Petkovska Lidija
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
R. 99, nr 6
119--122
EN
This paper presents a novel approach to the efficiency improvement of permanent magnet synchronous motor using several swarm intelligence algorithms (particle swarm optimisation, cuckoo search, grey wolf algorithm and dragonfly optimisation algorithm) as an optimisation tool. The idea is to implement those novel optimisation algorithms for the efficiency improvement of permanent magnet synchronous motor, where the objective function in the optimisation process is the efficiency of the investigated motor. Comparative optimisation analysis results are given.
PL
W artykule przedstawiono nowatorskie podejście do poprawy wydajności silnika synchronicznego z magnesami trwałymi przy użyciu kilku algorytmów inteligencji roju (optymalizacja roju cząstek, wyszukiwanie kukułki, algorytm szarego wilka i algorytm optymalizacji ważki) jako narzędzia optymalizacyjnego. Ideą jest wdrożenie tych nowatorskich algorytmów optymalizacyjnych do poprawy sprawności silnika synchronicznego z magnesami trwałymi, gdzie funkcją celu w procesie optymalizacji jest sprawność badanego silnika. Podano wyniki porównawczej analizy optymalizacyjnej.
2
Content available remote Optimal Design of PI D A controller for wind turbine systems by Cuckoo Search
Cheunpirom Montree, Puangdownreong Deacha
Przegląd Elektrotechniczny
|
2022
|
R. 98, nr 7
110--115
EN
The fractional-order proportional-integral-derivative-accelerated (FOPIDA) controller (or PI D A ) is the generalization of the PID controller family. It consists of seven parameters, i.e. the proportional gain Kp, the integral gain Ki, the derivative gain Kd, the accelerated gain Ka, the integral order , the derivative order  and the accelerated order . All orders are real rather than an integer. These make the PI D A controller more flexible in design process for a wide range of dynamic systems. This paper presents the optimal design of the PI D A controller based on modern optimization approach for a drive train and a pitch control of the wind turbine systems by using the cuckoo search (CS), one of the most powerful metaheuristic optimization techniques. Results obtained by the PI D A controller will be compared with those obtained by the integer-order proportional-integral-derivative-accelerated (IOPIDA) controller. As results, it was found that the PI D A controller outperforms the IOPIDA in both input-tracking and load-regulating responses, significantly.
PL
Regulator FOPIDA (lub PI D A) jest uogólnieniem rodziny regulatorów PID. Składa się z siedmiu parametrów, tj. wzmocnienia proporcjonalnego Kp, wzmocnienia całkowania Ki, wzmocnienia różniczkowania Kd, wzmocnienia przyspieszonego Ka, rzędu całkowania , rzędu różniczkowania i rzędu przyspieszonego . Wszystkie zamówienia są rzeczywiste, a nie liczby całkowite. Dzięki temu regulator PI D A jest bardziej elastyczny w procesie projektowania dla szerokiej gamy systemów dynamicznych. W artykule przedstawiono optymalny projekt regulatora PI D A oparty na nowoczesnym podejściu do optymalizacji układu napędowego i sterowania nachyleniem systemów turbin wiatrowych z wykorzystaniem przeszukiwania kukułkowego (CS), jednej z najpotężniejszych metaheurystycznych technik optymalizacji. . Wyniki otrzymane przez regulator PI D A zostaną porównane z wynikami uzyskanymi przez regulator proporcjonalno-całkująco-różniczkujący (IOPIDA). W rezultacie stwierdzono, że regulator PI D A znacznie przewyższa IOPIDA zarówno pod względem śledzenia wejścia, jak i odpowiedzi regulacji obciążenia.
3
Wybrane przykłady zadań optymalizzacji wielokryterialnej w planowaniu sieci WLAN
Pieprzycki Adam, Ludwin Wiesław
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2019
|
nr 7
699-704, CD
PL
Celem artykułu była analiza wielokryterialnego podejścia do planowania sieci łączności bezprzewodowej WLAN (Wireless Local Area Network) IEEE 802.11b/g z wykorzystaniem wybranych rojowych algorytmów optymalizacji. W procesie poszukiwania ekstremów wybranych dwóch i więcej funkcji kryterialnych zastosowano dwa algorytmy rojowe: kukułki MOCS (Multi Objective Cuckoo Search) oraz optymalizacji rojem cząstek MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimisation). Dodatkowo, zaproponowano wykorzystanie oceny globalnej uzyskanych rozwiązań z zastosowaniem Metody Unitaryzacji Zerowanej MUZ.
EN
The aim of the article is analyze the multicriteria approach to IEEE 802.11b/g wireless LAN planning using selected swarm optimization methods. For this purpose, in the search extremes for two and three objective functions that applied two swarm algorithms: MOCS and MOPSO. In addition, it was proposed to perform a global assessment of solutions using the zero unitarisation method MUZ, the best results were furtheranalysed with performance metric (PM).
4
Content available Wybrane zagadnienia wielokryterialnego planowania sieci WLAN
Pieprzycki A., Ludwin W.
Science, Technology and Innovation
|
2018
|
Vol. 3, no. 2
69--78
PL
Celem artykułu jest zastosowanie wielokryterialnego podejścia do planowania MOO (Multi Objective Optimisation) sieci łączności bezprzewodowej WLAN (Wireless Local Area Network) z wykorzystaniem wybranych rojowych metod optymalizacji. W tym celu, w procesie poszukiwania ekstremów dwóch funkcji kryterialnych, które są wskaźnikiem optymalizacyjnych, zastosowano dwa algorytmy rojowe: kukułki MOCS (Multi Objective Cuckoo Search) oraz optymalizacji rojem cząstek MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimisation). Wyniki porównano z jednokryterialnym SOO (Single Objective Optimisation) zasięgowym planowaniem sieci bazującym na regularnym rozmieszczeniu punktów testujących TP (test point) z wykorzystaniem rojowego algorytmu kukułki CS (Cuckoo Search).
EN
The aim of the article is to apply a multicriteria approach to MOO (Multi Objective Optimization) planning for WLAN (Wireless Local Area Network) using selected swarm optimization methods. For this purpose, in the process of searching for the extremum of two criterion functions, which are an optimization index, two swarm algorithms were used: MOCS (Multi Objective Cuckoo Search) and MOPSO (Multi Objective Particle Swarm Optimization). The results were compared with the single-criterion SOO (Single Objective Optimization) range-based network planning based on the regular distribution of TP (test point) using the CS Cuckoo Search algorithm.
5
Analiza wybranych rojowych algorytmów optymalizacji w zagadnieniach planowania sieci WLAN
Pieprzycki A., Ludwin W.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2017
|
nr 6
307--310, CD
PL
Celem artykułu było sprawdzenie i porównanie metod optymalizacji inspirowanych naturą w zadaniu planowania sieci łączności bezprzewodowej. Analizie poddano algorytmy rojowe, a uzyskane za ich pomocą wyniki porównano z wynikami modelu empirycznego.
EN
The aim of this article was to examine and compare optimization methods inspired by nature in the task of planning wireless networks. Analyzed swarm algorithms, and obtained numerical results were compared with the results of empirical model as well.
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.