Ograniczanie wyników
Czasopisma help
Autorzy help
Lata help
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 75

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 4 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  obliczenia ewolucyjne
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 4 next fast forward last
EN
The method described in this work allows to determine the optimal distribution of pulses of digital signal as well as the non-linear mathematical model based on a multiple regression statistical analysis, which are specialized to an effective and low-cost testing of functional parameters in analog electronic circuits. The aim of this concept is to simplify the process of analog circuit specification validation and minimize hardware implementation, time and memory requirements during the testing stage. This strategy requires simulations of the analyzed analog electronic circuit; however, this effort is done only once – before the testing stage. Then, validation of circuit specification can be obtained after a quick, very low-cost procedure without time consuming computations and without expensive external measuring equipment usage. The analyzed test signature is a time response of the analog circuit to the stream of digital pulses for which distributions were determined during evolutionary optimization cycles. Besides, evolutionary computations assure determination of the optimal form and size of the non-linear mathematical formula used to estimate specific functional parameters. Generally, the obtained mathematical model has a structure similar to the polynomial one with terms calculated by means of multiple regression procedure. However, a higher ordered polynomial usage makes it possible to reach non-linear estimation model that improves accuracy of circuit parametric identification. It should be noted that all the evolutionary calculations are made only at the before test stage and the main computational effort, for the analog circuit specification test design, is necessary only once. Such diagnosing system is fully synchronized by a global digital signal clock that precisely determines time points of the slopes of input excitation pulses as well as acquired output signature samples. Efficiency of the proposed technique is confirmed by results obtained for examples based on analog circuits used in previous (and other) publications as test benchmarks.
EN
The paper presents the application of a multi-objective P-Estra evolutionary algorithm to the improvement of indoor deployment of radio nodes/beacons serving both network access and positioning purposes. In the paper we introduce modifications to the objective function components formulation, aimed at simultaneous improvement of service coverage and indoor positioning accuracy. Simulation results illustrating the performance of the proposed method are shown an discussed.
PL
W artykule zaprezentowano zastosowanie algorytmu genetycznego P-EStra z dwukryterialną funkcją celu, do poprawy rozmieszczenia punktów dostępowych/radiolatarni służących zarówno do zapewnienia dostępu do sieci, jak i do celów wyznaczania lokalizacji terminali. W artykule zaproponowano modyfikacje składowych funkcji celu, służące jednoczesnej poprawie zarówno zasięgu sieci, jak i dokładności wyznaczania położenia. Przedstawiono i poddano dyskusji wyniki symulacji komputerowych ilustrujących działanie zaproponowanej metody.
EN
This paper presents results of evolutionary minimisation of peak-to-peak value of a?multi-tone signal. The signal is the sum of multiple tones (channels) with constant amplitudes and frequencies combined with variable phases. An exemplary application is emergency broadcasting using widely used analogue broadcasting techniques: citizens band (CB) or VHF FM commercial broadcasting. The work presented illustrates a?relatively simple problem, which, however, is characterised by large combinatorial complexity, so direct (exhaustive) search becomes completely impractical. The process of minimisation is based on genetic algorithm (GA), which proves its usability for given problem. The final result is a?significant reduction of peak-to-peak level of given multi-tone signal, demonstrated by three real-life examples.
4
Content available remote Towards fully decentralized multi-objective energy scheduling
EN
Future demand for managing a huge number of individually operating small and often volatile energy resources within the smart grid is preponderantly answered by involving decentralized orchestration methods for planning and scheduling. Many planning and scheduling problems are of a multi-objective nature. For the single-objective case - e.g. predictive scheduling with the goal of jointly resembling a wanted target schedule - fully decentralized algorithms with self-organizing agents exist. We extend this paradigm towards fully decentralized agent-based multi-objective scheduling for energy resources e.g. in virtual power plants for which special local constraint-handling techniques are needed. We integrate algorithmic elements from the well-known S-metric selection evolutionary multi-objective algorithm into a gossiping-based combinatorial optimization heuristic that works with agents for the single-objective case and derive a number of challenges that have to be solved for fully decentralized multi-objective optimization. We present a first solution approach based on the combinatorial optimization heuristics for agents and demonstrate viability and applicability in several simulation scenarios.
EN
The state of the art in Sentiment Analysis is defined by deep learning methods, and currently the research efforts are focused on improving the encoding of underlying contextual information in a sequence of text. However, those neural networks with a higher representation capacity are increasingly more complex, which means that they have more hyper-parameters that have to be defined by hand. We argue that the setting of hyper-parameters may be defined as an optimisation task, we thus claim that evolutionary algorithms may be used to the optimisation of the hyper-parameters of a deep learning method. We propose the use of the evolutionary algorithm SHADE for the optimisation of the configuration of a deep learning model for the task of sentiment analysis in Twitter. We evaluate our proposal in a corpus of Spanish tweets, and the results show that the hyper-parameters found by the evolutionary algorithm enhance the performance of the deep learning method.
EN
The research applications of fuzzy logic have always been multidisciplinary in nature due to its ability in handling vagueness and imprecision. This paper presents an analytical study in the role of fuzzy logic in the area of metaheuristics using Web of Science (WoS) as the data source. In this case, 178 research papers are extracted from it in the time span of 1989-2016. This paper analyzes various aspects of a research publication in a scientometric manner. The top cited research papers, country wise contribution, topmost organizations, top research areas, top source titles, control terms and WoS categories are analyzed. Also, the top 3 fuzzy evolutionary algorithms are extracted and their top research papers are mentioned along with their topmost research domain. Since neuro fuzzy logic poses feasible options for solving numerous research problems, hence a section is also included by the authors to present an analytical study regarding research in it. Overall, this study helps in evaluating the recent research patterns in the field of fuzzy metaheuristics along with envisioning the future trends for the same. While on one hand this helps in providing a new path to the researchers who are beginners in this field as they can start exploring it through the analysis mentioned here, on the other hand it provides an insight to professional researchers too who can dig a little deeper in this field using knowledge from this study.
7
Content available remote Flying ant colony optimization algorithm for combinatorial optimization
EN
In this paper is introduce "flying" ants in Ant Colony Optimization (ACO). In traditional ACO algorithms the ants construct their solution regarding one step forward. In proposed ACO algorithm, the ants make their decision, regarding more than one step forward, but they include only one new element in their solutions.
PL
Artykuł przedstawia "latające" mrówki w problemie optymalizacji algorytmów mrówkowych. W tradycyjnych podejściach dla algorytmów mrówkowych agenci (mrówki) budują swoje rozwiązanie w kolejnych krokach. W zaproponowanym podejściu optymalizacji algorytmu mrówkowego agenci podejmują decyzję na podstawie więcej niż jednego kroku, jednakże tylko jeden element wprowadzany jest do rozwiązania.
EN
Nowadays, more and more frequently, Wireless Local Area Networks are used not only for Internet access but also for indoor location services. The paper presents the utilization of an evolutionary computing implementation, called EStra, to the improvement of deployment of Wireless Local Area Network access nodes/radio beacons. In the paper, a new objective function is proposed for simultaneous improvement of coverage and indoor positioning accuracy. The function comprises a GDOP (HDOP) – Geometric (Horizontal) Dilution of Precision component, a concept originally used in satellite navigation systems as positional measurement precision. A new, novel, feature of the algorithm is a variable number of nodes so that their numbercan be minimized. Simulation results illustrating performance of the proposed method are shown.
PL
Współcześnie, coraz częściej bezprzewodowe sieci lokalne (WLAN) są wykorzystywane nie tylko dla zapewnienia dostępu do Internetu, ale także do realizacji usług lokalizacyjnych we wnętrzach budynków. W artykule zaprezentowano zastosowanie implementacji algorytmu genetycznego, nazwanej EStra, do optymalizacji rozmieszczenia punktów dostępowych/radiolatarni WLAN. Zaproponowano funkcję celu, która umożliwia jednoczesną optymalizację zasięgu sieci WLAN i dokładności lokalizacji, między innymi dzięki włączeniu w nią miary GDOP (HDOP) – Geometric (Horizontal) Dilution of Precision, oryginalnie wykorzystywanej w systemach nawigacji satelitarnej. Oryginalnym i nowym rozwiązaniem jest dodatkowo wersja algorytmu EStra z dynamicznie zmienną liczbą parametrów optymalizacji.
PL
W pracy zaproponowano zastosowanie rozmytej mapy kognitywnej wraz z ewolucyjnymi algorytmami uczenia do modelowania systemu prognozowania efektywności pracy wypożyczalni rowerowych. Na podstawie danych historycznych zbudowano rozmytą mapę kognitywną, którą następnie zastosowano do prognozowania liczby rowerzystów i klientów wypożyczalni w trzech kolejnych dniach. Proces uczenia zrealizowano z zastosowaniem indywidualnego kierunkowego algorytmu ewolucyjnego IDEA oraz algorytmu genetycznego z kodowaniem zmiennoprzecinkowym RCGA. Analizę symulacyjną systemu prognozowania efektywności pracy wypożyczalni rowerowych przeprowadzono przy pomocy oprogramowania opracowanego w technologii JAVA.
EN
This paper proposes application of fuzzy cognitive map with evolutionary learning algorithms to model a system for prediction of effectiveness of bike sharing systems. Fuzzy cognitive map was constructed based on historical data and next used to forecast the number of cyclists and customers of bike sharing systems on three consecutive days. The learning process was realized with the use of Individually Directional Evolutionary Algorithm IDEA and Real-Coded Genetic Algorithm RCGA. Simulation analysis of the system for prediction of effectiveness of bike sharing systems was carried out with the use of software developed in JAVA.
EN
Combinatorial optimization problems, such as travel salesman problem, are usually NPhard and the solution space of this problem is very large. Therefore the set of feasible solutions cannot be evaluated one by one. The simple genetic algorithm is one of the most used evolutionary computation algorithms, that give a good solution for TSP, however, it takes much computational time. In this paper, Affinity Propagation Clustering Technique (AP) is used to optimize the performance of the Genetic Algorithm (GA) for solving TSP. The core idea, which is clustering cities into smaller clusters and solving each cluster using GA separately, thus the access to the optimal solution will be in less computational time. Numerical experiments show that the proposed algorithm can give a good results for TSP problem more than the simple GA.
PL
W artykule zaproponowano wykorzystanie algorytmów ewolucyjnych w celu przeprowadzania analizy oczkowych sieci hydraulicznych. Zadaniem algorytmu ewolucyjnego jest wyznaczenie wartości przepływów w poszczególnych gałęziach arbitralnie zadanej sieci hydraulicznej. W artykule zaproponowano sposób kodowania rozwiązań na materiale genetycznym ewoluujących osobników oraz zdefiniowano postać funkcji dopasowania pozwalającej na ocenę rozwiązań odnajdowanych w toku procesów ewolucyjnych.
EN
In the paper we propose to use evolutionary algorithms for the purpose of analysis of hydraulic networks. The aim of evolutionary algorithm is to determine the values of flow in the branches of arbitrarily given hydraulic network. In the paper we propose the way of coding of solutions on genetic material of evolving individuals and we define the fitness function to evaluate solutions found during the process of evolution.
PL
Tematyka artykułu dotyczy zastosowania nowej wersji algorytmu genetycznego, określanej mianem grupowego algorytmu genetycznego, w celu rozwiązania zagadnienia ekonomicznego rozdziału obciążeń pomiędzy cieplne bloki energetyczne występujące w systemie elektroenergetycznym. Główną zaletą grupowego algorytmu genetycznego jest fakt, że wartość funkcji dopasowania wyznaczana jest jednocześnie dla większej grupy osobników, co zapobiega przedwczesnej zbieżności tego rodzaju algorytmu do jednego z licznych optimów lokalnych.
EN
The topic of the paper is about implementation of a novel version of genetic algorithm, which is called a group-based genetic algorithm. We use this kind of algorithm in order to solve an economic dispatch problem among energetic blocks in the electrical energetic system. The main merit of the group-based genetic algorithm is that the fitness function is calculated simultaneously for a larger group of individuals which disables the premature convergence to some of the numerous local optima.
PL
Tematyka artykułu dotyczy zastosowania obliczeń ewolucyjnych w celu optymalizacji procesu magazynowania energii wyprodukowanej w elektrowniach solarnych. W artykule zaproponowano wykorzystanie binarnego sposobu kodowania rozwiązań na materiale genetycznym podlegających ewolucji osobników. Zdefiniowano także postać funkcji celu pozwalającej na efektywne przeprowadzenie oceny uzyskiwanych na drodze ewolucyjnej rozwiązań.
EN
The topic of the paper is about implementation of evolutionary computation technique for the purpose of optimization of energy storage which was generated in solar power plants. In the paper we propose the way of coding of solutions on genetic material of evolving individuals. We also define fitness function which allows us to compare the solutions that are obtained with the use of evolutionary methods.
PL
Tematyka artykułu dotyczy zagadnienia ekonomicznego rozdziału obciążeń pomiędzy bloki elektroenergetyczne elektrowni cieplnych w sytuacji zainstalowania znacznego poziomu mocy w elektrowniach solarnych opartych na ogniwach fotowoltaicznych. Na potrzeby rozwiązania rozważanego zagadnienia optymalizacyjnego autorzy zaproponowali wykorzystanie techniki obliczeń ewolucyjnych.
EN
The topic of the paper is about finding the solution of economic dispatch problem of thermal units in the electrical energetic system in the case of presence of solar power plants with high values of installed power. In the paper we propose to use evolutionary computations technique to solve the above mentioned optimization problem.
PL
W pracy zaproponowano zmodyfikowaną metodę optymalizacji wielocząsteczkowej (PSO) dla problemów optymalizacji wielokryterialnej z dyskretną przestrzenią decyzyjną. W metodzie PSO zmieniono sposób określania momentu bezwładności, współczynnika uczenia oraz współczynnika społecznego. Dodatkowo wprowadzono elitaryzm oraz innowacyjny mechanizm hamowania cząstek chroniący je przed przekraczaniem dopuszczalnych granic przestrzeni decyzyjnej. Zaproponowane podejście zostało zweryfikowane na szeregu aktualnych funkcjach testowych oraz problemie optymalizacji procesu skrawania stali 18CrMo4 w stanie zahartowanym, gdzie porównano je z wynikami uzyskanymi za pomocą algorytmów genetycznych (GA). Uzyskane wyniki wskazują, że zaproponowane podejście jest względnie szybkie i wysoce konkurencyjne w stosunku do innych metod optymalizacji. Autorzy uzyskali bardzo różnorodne, zbieżne i w pełnym zakresie przebiegi frontu Pareto w przestrzeni kryteriów. W celu oceny jakości wygenerowanego zbioru Pareto dla każdego z prezentowanych przykładów wyznaczono ocenę opartą na pomiarze entropii oraz wskaźnika jakości IGD.
EN
In this paper a Modified Particle Swarm Optimization (PSO) method for multi-objective (MO) problems with a discrete decision space is proposed. In the PSO method the procedure to determine inertia weight, learning factor and social factor is modified. In addition, both an elitism strategy and innovative deceleration mechanism preventing the particles from going beyond the limits of decision space are introduced. The proposed approach has been applied to a series of currently used test functions as well as to optimization problems connected with finish hard turning operation, where the obtained results have been compared with those obtained by means of Genetic Algorithms (GA). The results indicate that the proposed approach is relatively quick, and thus it is highly competitive with other optimization methods. The authors have obtained a very good diversity, convergence and a maximum range of the Pareto front in the criteria space. In order to assess the quality of the generated Pareto set for each of presented examples, a rating has been determined based on the entropy measurement and inverted generational distance (IGD).
PL
Fundamentalną rolę w naukach przyrodniczych odgrywa teoria biologicznej ewolucji, która po raz pierwszy została ogłoszona w 1859 r. przez Karola Darwina w jego dziele „0 powstaniu gatunków" [1]. Ewolucjonizm w sposób zdecydowany opanował umysły współczesnych biologów, spychając zwolenników przeciwstawnego mu poglądu, czyli kreacjonizmu, praktycznie na margines niebytu [2,3]. Obecnie ewolucjonizm urósł do rangi swego rodzaju dogmatu, z którym po prostu nie należy, a nawet zwyczajnie nie wypada dyskutować, aby po prostu nie narazić się w środowisku naukowym na śmieszność.
PL
Tematyka artykułu dotyczy zagadnień związanych z optymalizacją pracy urządzeń wchodzących w skład systemu elektroenergetycznego. W artykule optymalizacja sposobu pracy urządzeń systemu elektroenergetycznego została potraktowana jako optymalizacja wielokryterialna. Głównymi kryteriami branymi pod uwagę podczas poszukiwania rozwiązania są przede wszystkim koszt produkcji energii elektrycznej w rozpatrywanym horyzoncie czasowym oraz całkowita moc termicznych strat przesyłowych powstających w liniach wysokich napięć. Ponadto moc w systemie elektroenergetycznym powinna być zbilansowana, co stanowi kolejne kryterium oceny jakości uzyskiwanych rozwiązań. W celu rozwiązania rozpatrywanego w artykule zagadnienia optymalizacyjnego zaproponowano wykorzystanie techniki obliczeń ewolucyjnych.
EN
The topic of the paper is about the optimization of the mode of work of electrical energetic systems. This kind of optimization is considered as multi-objective optimization. The main criteria that are taken under account are the amount of fuel burnt in energetic blocks in the time unit and total thermal losses in power transmission lines. In the paper in order to solve such multi-objective optimization problem the computational technique base on the use of evolutionary algorithms was implemented.
PL
W artykule rozważono wykorzystanie techniki obliczeń ewolucyjnych na potrzeby wyznaczania wartości pojemności występujących w filtrach aktywnych zrealizowanych w układzie Butterwortha. Rozważono filtr stanowiący kaskadowe połączeniu dwóch filtrów dwubiegunowych Butterwortha. Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego pozwoliło na uzyskanie w tym wypadku czterobiegunowego filtra aktywnego o stromości charakterystyki w paśmie zaporowym 80 dB na każdą dekadę częstotliwości.
EN
In the paper we discuss using the technique of evolutionary computation for the purpose of determining the values of capacitors in Butterworth active filters. We consider the filter which is a cascade of two Butterworth filters with two poles each. Using the evolutionary algorithm allowed us to obtained the active filter with four poles which have the steepness of characteristic in the amount of 80dB on every decade of frequency.
PL
Artykuł został poświęcony zagadnieniom projektowania filtrów Butterwortha wyższego rzędu, czyli takich, które stanowią kaskadowe połączenie pewnej liczby filtrów dwubiegunowych lub trójbiegunowych. Na potrzeby wyznaczania wartości rezystancji i pojemności występujących w rozważanych układach kaskadowych w artykule zaproponowano wykorzystanie techniki obliczeń ewolucyjnych. Użycie algorytmu ewolucyjnego pozwala na dokonanie optymalizacji charakterystyki amplitudowej filtru kaskadowego poprzez maksymalne zbliżenie jej kształtu do charakterystyki filtru idealnego.
EN
The paper was devoted to the issues of designing of higher order Butter-worth filters that constitute the cascade of filters with two or three poles. In order to calculate the resistance and capacity of passive elements of the filters we proposed to use the technique of evolutionary computation. Using evolutionary algorithm allows to optimize the amplitude characteristic of the filter by approaching the shape of characteristic of the ideal filter.
PL
Przepisy dotyczące problematyki ewakuacji ze statków pasażerskich narzucają wymogi dotyczące obliczeń czasu ewakuacji na etapie projektowym. Okólnik MSC.1/Circ.1238, zatwierdzony przez IMO daje możliwość korzystania z dwóch różnych metod: uproszczonej analizy ewakuacji i zaawansowanej analizy ewakuacji. W artykule przeprowadzi się obliczenia metodą uproszczoną zawartą w ww. okólniku na przykładzie wybranej jednostki pasażerskiej. Obliczenia takie pozwolą zinterpretować tok postępowania w celu określenia przybliżonego czasu ewakuacji i wskazania miejsc, gdzie mogąpojawić się ewentualne zatory.
EN
The rules according passenger ship's evacuation problem require evacuation time calculations at the design stage. MSC.1/Circ.1238 Circular approved by the IMO allows to use two different methods: a simplified evacuation analysis and advanced analysis of evacuation.. The article will give the example of simplified calculation method used for chosen passenger ship. Such calculations will interpret the conduct of the trial in order to determine the approximate time of the evacuation, and identify areas where there may be potential bottlenecks.
first rewind previous Strona / 4 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.