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

Znaleziono wyników: 195

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 10 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  evolutionary algorithms
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 10 next fast forward last
EN
The work is devoted to the identification of microstructure parameters of a porous body under thermal and mechanical loads. The goal of the identification is to determine the parameters of the microstructure on the basis of measurements of displacements and temperatures at the macro level. A two-scale 3D coupled thermomechanical model of porous aluminum is considered. The representative volume element (RVE) concept modeled with periodical boundary conditions is assumed. Boundary-value problems for RVEs (micro-scale) are solved by means of the finite element method (FEM). An evolutionary algorithm (EA) is used for the identification as the optimization technique.
PL
W artykule przedstawiono model i wyniki dwukryterialnej optymalizacji kolejności faz dla wybranych układów ciągów liniowych NN w KSP, w kontekście minimalizacji wartości współczynników asymetrii napięć i prądów. Scharakteryzowano szczegółowo funkcję celu, zmienne decyzyjne, parametry zadania oraz zmienne stanu. Rozważono kryteria takie jak: nakład inwestycyjny konieczny do wykonania przeplotu symetryzacji linii (przeplotu) i współczynniki asymetrii napięć. Do rozwiązania przedstawionego wyżej modelu optymalizacyjnego wykorzystano algorytm ewolucyjny. W celu priorytetyzacji rozważanych kryteriów, zastosowano podejście quasileksykograficzne. Przedstawiono szczegółową analizę otrzymanych wyników wraz z analizą wpływu niepewności danych wejściowych na otrzymane wyniki.
EN
In transmission power networks, voltage and current unbalance results from different self and mutual impedances of phase conductors, i.e. a distribution of phase conductors along line tower geometry. The paper presents model and results of two-objective phasing optimisation for selected extra high voltage power lines in Polish power system. According to the standard of Polish power system operation, the voltage unbalance factor cannot exceed 1% for transmission power lines. Minimizing the voltage and current unbalance is considered in the stated optimisation problem. Different groups of functions and variables have been described, such as objective function, decision variables and constraints. Two criteria have been considered: cost of line transposing and voltage unbalance ratio defined as the ratio of the negative sequence component to the positive sequence component. In order to solve the stated optimisation problem, an evolutionary algorithm has been applied. In order to prioritize the considered objectives, a quasi-lexicographic approach has been used. The obtained optimisation results have been widely discussed including an impact of uncertain input data to obtained optimisation results.
3
Content available Neuroevolutionary approach to COLREGs ship maneuvers
EN
The paper describes the usage of neuroevolutionary method in collision avoidance of two power-driven vessels approaching each other regarding COLREGs rules. This may be also be seen as the ship handling system that simulates a learning process of a group of artificial helmsmen - autonomous control units, created with artificial neural networks. The helmsman observes an environment by its input signals and according to assigned CORLEGs rule, he calculates the values of required parameters of maneuvers (propellers rpm and rudder deflection) in a collision avoidance situation. In neuroevolution such units are treated as individuals in population of artificial neural networks, which through environmental sensing and evolutionary algorithms learn to perform given task safely and efficiently. The main task of this project is to evolve a population of helmsmen which is able to effectively implement chosen rule: crossing or overtaking.
PL
W pracy opisano sposób doboru wzmocnień rozszerzonego obserwatora prędkości maszyny indukcyjnej przy wykorzystaniu algorytmów ewolucyjnych. Zaproponowano funkcję celu opartą na rozkładzie biegunów obserwatora. Ze względu na wpływ prędkości maszyny na dynamikę obserwatora zaproponowano dobór wzmocnień obserwatora dla różnych przedziałów prędkości. Dla poszczególnych przedziałów zaprezentowano wyniki doboru wzmocnień w postaci tabel prezentujących wartości funkcji celu w ostatnim pokoleniu algorytmu ewolucyjnego w kolejnych próbach doboru wzmocnień.
EN
The paper concerns the problem of gains selection of extended speed observer for induction machines. Equations of the observer as well as equations of the dynamics of estimation errors have been presented. Dynamic properties and stability of the observer depend on proper gains selection. The analyzed observer requires an adjustment of 12 gains. Furthermore, the complexity of linearized equations of the error estimation dynamics makes an analytical solution approach for the problem of gains selection impossible. A method based on evolutionary algorithm has been proposed in order to counteract this problem, where a cost function based on poles placement of the observer has been presented. Defined cost function ensures stability of the observer as well as good dynamic properties. The main goal is a transient time reduction of the observer which ensures a proper damping properties in order to avoid the presence of estimation errors oscillations during transient states. Three different rotor speed ranges are considered with separate observer gains set. A series of gains selection attempts have been conducted for every presented speed range. The final results presents and discusses the cost function values in the last generation of evolutionary algorithm.
5
Content available Indirect encoding in neuroevolutionary ship handling
EN
In this paper the author compares the efficiency of two encoding schemes for artificial intelligence methods used in the neuroevolutionary ship maneuvering system. This may be also be seen as the ship handling system that simulates a learning process of a group of artificial helmsmen - autonomous control units, created with an artificial neural network. The helmsman observes input signals derived form an enfironment and calculates the values of required parameters of the vessel maneuvering in confined waters. In neuroevolution such units are treated as individuals in population of artificial neural networks, which through environmental sensing and evolutionary algorithms learn to perform given task efficiently. The main task of this project is to evolve a population of helmsmen with indirect encoding and compare results of simulation with direct encoding method.
EN
Conceptual or explanatory models are a key element in the process of complex system modelling. They not only provide an intuitive way for modellers to comprehend and scope the complex phenomena under investigation through an abstract representation but also pave the way for the later development of detailed and higher-resolution simulation models. An evolutionary echo state network-based method for supporting the development of such models, which can help to expedite the generation of alternative models for explaining the underlying phenomena and potentially reduce the manual effort required, is proposed. It relies on a customised echo state neural network for learning sparse conceptual model representations from the observed data. In this paper, three evolutionary algorithms, a genetic algorithm, differential evolution and particle swarm optimisation are applied to optimize the network design in order to improve model learning. The proposed methodology is tested on four examples of problems that represent complex system models in the economic, ecological and physical domains. The empirical analysis shows that the proposed technique can learn models which are both sparse and effective for generating the output that matches the observed behaviour.
EN
Differential Evolution (DE) is a simple, yet highly competitive real parameter optimizer in the family of evolutionary algorithms. A significant contribution of its robust performance is attributed to its control parameters, and mutation strategy employed, proper settings of which, generally lead to good solutions. Finding the best parameters for a given problem through the trial and error method is time consuming, and sometimes impractical. This calls for the development of adaptive parameter control mechanisms. In this work, we investigate the impact and efficacy of adapting mutation strategies with or without adapting the control parameters, and report the plausibility of this scheme. Backed with empirical evidence from this and previous works, we first build a case for strategy adaptation in the presence as well as in the absence of parameter adaptation. Afterwards, we propose a new mutation strategy, and an adaptive variant SA-SHADE which is based on a recently proposed self-adaptive memory based variant of Differential evolution, SHADE. We report the performance of SA-SHADE on 28 benchmark functions of varying complexity, and compare it with the classic DE algorithm (DE/Rand/1/bin), and other state-of-the-art adaptive DE variants including CoDE, EPSDE, JADE, and SHADE itself. Our results show that adaptation of mutation strategy improves the performance of DE in both presence, and absence of control parameter adaptation, and should thus be employed frequently.
EN
The Orienteering Problem (OP) is a combinatorial optimization problem defined on weighted graphs. The purpose of the OP is to find a path of limited length which maximizes total profit (collected in vertices). This paper presents comparison of different approaches to infeasible solutions (too long paths) in evolutionary algorithms solving the OP. A group of evolutionary algorithms (varying in crossover and selection operators) was tested in different configurations: with and without infeasible solutions in populations. Parameters for all algorithm configurations were obtained from automatic tuning procedure (ParamILS). Results show that presence of too long paths in a population can improve quality of resulting solutions. The presented metaheuristic generated optimal or close to optimal solutions for the tested benchmark networks.
PL
Orienteering Problem (OP) należy do problemów optymalizacji kombinatorycznej i jest zdefiniowany na grafach ważonych. Celem OP jest znalezienie ścieżki o ograniczonej długości i maksymalnym łącznym proficie (zbieranym w wierzchołkach). Artykuł prezentuje porównanie różnych metod radzenia z rozwiązaniami niedopuszczalnymi (zbyt długimi ścieżkami) w algorytmach ewolucyjnych rozwiązujących OP. Grupa algorytmów ewolucyjnych (różniących się operatorami selekcji i krzyżowania) została przetestowana w dwóch konfiguracjach: z osobnikami dopuszczalnymi w populacji oraz bez nich. Wartości parametrów algorytmów zostały ustawione za pomocą automatycznej procedury kalibracji (ParamILS). Wyniki wskazują, że obecność zbyt długich ścieżek w populacji może poprawić jakość rozwiązań. Prezentowana meta-heurystyka uzyskiwała rozwiązania optymalne lub bliskie optymalnym dla sieci testowych.
EN
The paper reviews the options to reduce the impact of failure effects in medium voltage distribution grids in terms of the frequency and duration (short, long, very long and catastrophic) of outages of end-consumers’ supply. As the method to reduce the failure effects, the placement in the grid structure of remotely controlled circuit breakers and/or reclosers was adopted, which in the event of a failure allows disconnecting only part of the grid in the failure area. An important element of this method is the selection of the optimal number of these circuit breakers and their optimal location in the grid structure. The paper proposes a method of solving these issues by applying distribution grid reliability models and evolutionary algorithms that allow for optimizing the location of circuit breakers. As the optimization criteria, the ENS, SAIDI and SAIFI indicators were adopted. The analysis was based on an example model of a real distribution grid structure. The model includes the reliability parameters of individual grid sections, distribution nodes, MV/LV switching substations, and the number of recipients connected to a specific substation.
PL
Artykuł obejmuje analizę możliwości ograniczenia oddziaływania skutków awarii w sieciach dystrybucyjnych średnich napięć, w zakresie częstości występowania i czasu trwania przerw (krótkich, długich, bardzo długich i katastrofalnych) w zasilaniu odbiorców końcowych. Jako metodę ograniczenia skutków awarii przyjęto lokalizację w strukturze sieciowej wyłączników zdalnie sterowanych lub reklozerów, które w przypadku awarii pozwolą na odłączenie tylko części sieci lub ciągu zasilania w obszarze występowania awarii. Istotnym elementem tej metody jest optymalny dobór liczby tych wyłączników oraz ich lokalizacja w strukturze sieciowej. Artykuł proponuje metodę rozwiązania tych zagadnień poprzez zastosowanie modeli niezawodnościowych sieci dystrybucyjnych oraz algorytmów ewolucyjnych pozwalających na optymalizację lokalizacji wyłączników. Jako kryteria optymalizacyjne przyjęto wartości wskaźników ENS, SAIDI oraz SAIFI. Analizę przeprowadzono na przykładzie modelu opracowanego na podstawie struktury rzeczywistej sieci dystrybucyjnej. W modelu uwzględniono parametry niezawodnościowe poszczególnych odcinków sieci, węzłów rozdzielczych, stacji rozdzielczych SN/nN oraz liczbę odbiorców przyłączonych do danej stacji.
PL
W artykule przedstawiono założenia aplikacji do lokalizacji zasobników energii w sieci elektroenergetycznej WN. Jako lokalizację magazynu zdefiniowano numer węzła, do którego ma być przyłączony, oraz wartość jego mocy. Przyłączone magazyny energii mają za zadanie zwiększenie mocy sumarycznej przyłączonych odnawialnych źródeł energii, przy nienaruszaniu żadnego z ograniczeń technicznych sieci elektroenergetycznej. Problem lokalizacji zdefiniowano jako proces optymalizacji z ograniczeniami nieliniowymi zrealizowany w środowisku MATLAB, wykorzystującym aplikację do obliczeń rozpływów mocy. Chcąc porównać ze sobą lokalizacje, założono stałą sumę wartości bezwzględnych mocy magazynów. Do realizacji optymalizacji wykorzystano algorytmy ewolucyjne. Ze względu na nieliniowość ograniczeń zaprojektowano nową funkcję tworzenia populacji początkowej oraz osiem operatorów genetycznych. Większość badań wykonywano w dwóch wersjach z przyłączonymi magazynami energii i bez nich, po czym porównywano wzrost możliwości wprowadzenia dodatkowej generacji w obu wariantach. Następnie wykonywano wiele testów i badań w celu ustalenia parametrów i wyboru wersji algorytmu. Na podstawie wyników stworzono aplikację do optymalizacji lokalizacji zasobników.
EN
The article presents the premises of the application for locating energy storage devices in the HV power grid. The substation number to which it is to be connected and the value of its power are defined as the storage location. The connected energy storage devices are designed to increase the total capacity of the connected renewable energy sources without compromising any technical constraints of the power grid. The location problem is defined as the process of optimisation with nonlinear constraints implemented in the MATLAB environment, using the application for calculating power distribution. In order to compare the locations with each other, a fixed sum of absolute values of the storage devices’ capacity was assumed. Evolutionary algorithms were used to implement the optimisation process. Due to the non-linearity of constraints, a new function of creating the initial population and eight genetic operators were designed. Most of the tests were carried out in two versions, with and without energy storage devices connected, after which the increase in the possibility of introducing additional generation in both variants was compared. Then, many tests were carried out to determine the parameters and select the algorithm version. Based on the results, an application for optimising the location of storage devices was created.
PL
W artykule przedstawiono opracowaną metodę optymalnej lokalizacji zasobników energii w sieci elektroenergetycznej. W każdej chwili stan sieci elektroenergetycznej jest inny. Wybór lokalizacji powinien uwzględniać wszystkie analizowane stany sieci. Proces poszukiwania lokalizacji jest optymalizacją z ograniczeniami funkcyjnymi. Przedmiotem poszukiwań są jednocześnie lokalizacja i moce zainstalowane dodatkowych generacji wiatrowych oraz lokalizacja i moce zainstalowane elektrochemicznych magazynów energii. W tym celu zastosowano algorytmy ewolucyjne. Przeprowadzono badania na podstawie modelu przykładowej sieci elektroenergetycznej ze zmiennymi węzłami odbiorczymi, generacją klasyczną i odnawialną. Na podstawie tych badań utworzono aplikację do optymalnej lokalizacji magazynów energii dla wielu stanów sieci elektroenergetycznej.
EN
The paper presents a new methodology of optimal location energy storage in the power grid. At any time the state of the power grid is different. The choice of location should take into account all the analyzed states of the electrical grid. The process of siting is the optimization of the functional limitations. Functional limitations are technical limits (overload grid elements and voltage node limits). We can’t present this limitation in analytical form e.g. mathematical formula. A violation of these restrictions is only possible after completing the calculation power flow. For this reason, the evolutionary algorithms selected to optimize the this problem. Possibilities for connecting additional wind generation are dependent both on its location and the location of energy storage. The subject of the research are both location and installed capacity of additional wind generation and location and installed capacity electrochemical energy storage. Studies were carried out on the basis of the model sample the grid with variable receiver nodes, classical and renewable generation. Based on these studies established the optimal location for the application of energy storage for multiple states of the electricity grid.
14
Content available remote Multi-thread evolutionary computation for design optimization
EN
The paper presents multi-thread calculations using parallel evolutionary algorithms (EA) for single and multicriteria design optimization. This approach was implemented to avoid a negative influence of incorrectly chosen initial and EA’s control parameters for the accuracy of generated solutions and thereby to improve the effectiveness of the EA’s use. Parallel computation for single optimization problems relies just on running n threads with different randomly chosen parameters in order to find the best final solution. For multicriteria optimization problems, each thread generates a set of Pareto optimal solutions and at the end these sets are combined together, giving a real set of Pareto optimal solutions. During the run of the algorithm, random interactions between threads were applied. The experiments were carried out using tenthread processes for different examples of single and multicriteria design optimization problems, two of which are presented in the paper.
PL
W artykule przedstawiono wielowątkowe obliczenia równoległe z wykorzystaniem algorytmów ewolucyjnych (AE) dla jedno- i wielokryterialnej optymalizacji konstrukcji. Przedstawioną metodę wykorzystano w celu uniknięcia negatywnego wpływu niewłaściwie dobranych parametrów inicjujących i sterujących w algorytmie ewolucyjnym na dokładność obliczeń, a tym samym w celu poprawy efektywności działania algorytmu. Obliczenia równoległe dla optymalizacji jednokryterialnej polegają na uruchomieniu n wątków z losowo dobranymi parametrami AE z przyjętych zakresów i zbiorów dyskretnych. Dla optymalizacji wielokryterialnej każdy wątek generuje niezależny zbiór rozwiązań Pareto, a następnie na końcu zbiory te są łączone w finalny zbiór rozwiązań Pareto. W trakcie obliczeń wprowadzono losowe interakcję między wątkami. Eksperymenty przeprowadzono z wykorzystaniem 10 wątków równoległych dla wielu przykładów, dwa przedstawiono w artykule.
EN
This paper presents a comparative analysis of three evolutionary algorithms, namely, Backtracking Search Algorithm, Cuckoo Search Algorithm and Artificial Bee Colony Algorithms for synthesis of a scanned linear array of uniformly spaced parallel half wavelength dipole antennas. Here, antenna parameters, namely Side Lobe Level, reflection coefficient and wide null depth are taken into consideration for comparison between algorithms. In addition to it, statistical parameters, namely best fitness value, mean and standard deviation of the fitness values obtained from algorithms are compared. Mutual coupling that exists among the antenna elements is included in obtaining radiation patterns and the self-impedances along with the mutual impedances are calculated by induced Electro-Motive Force method. Two different examples are shown in this paper to validate the effectiveness of the utilized approach. Although, this approach is applied to a linear array of dipole antennas; this can be utilized for other array geometries as well.
EN
Taking into account the expansion of infrastructure and the growth of hospitals, as well as the increase in the influx of patients, the manual preparation of therapies, in particular, regenerative therapy, becomes ineffective and causes frequent dissatisfaction and complaining of patients. Taking into account the large number of factors forming the schedule, the task of multicriteria optimization is presented in accordance with strict restrictions and immediate wishes of patients. This task can be decomposed into several subtasks that require development of: a reference schedule that would satisfy the strict restrictions imposed by the domain; a method for evaluating the reference schedule and intermediate schedules; the method of optimization of the reference scheduling in order to improve the estimated results. In the course of solving these problems it is necessary: to carry out the construction of relevant criteria for evaluating the quality of the decomposition and turn their qualitative values into quantitative forms; carry out the transition from multi-criteria optimization to one-criterion by minimizing the set of evaluation criteria in the scalar value that can be used in the process of optimization; to avoid local optimum and reach the global optimal solution. The article is devised a method of multicriteria assessment and optimization of medical institutions’ schedules, based on the use of automatic theory to construct the reference scheduling of the functioning of the clinic, the application of methods and means of fuzzy logic and evolutionary algorithms. Using an automated system of construction, multicriteria assessment and optimization of schedules of medical institutions can reduce the amount of manual work, as well as increase the level of satisfaction of patients with the quality of regenerative therapy.
EN
The idea of a new evolutionary algorithm with memory aspect included is proposed to find multiobjective optimized solution of vehicle routing problem with time windows. This algorithm uses population of agents that individually search for optimal solutions. The agent memory incorporates the process of learning from the experience of each individual agent as well as from the experience of the population. This algorithm uses crossover operation to define agents evolution. In the paper we choose as a base the Best Cost Route Crossover (BCRC) operator. This operator is well suited for VPRTW problems. However it does not treat both of parent symmetrically what is not natural for general evolutionary processes. The part of the paper is devoted to find an extension of the BCRC operator in order to improve inheritance of chromosomes from both of parents. Thus, the proposed evolutionary algorithm is implemented with use of two crossover operators: BCRC and its extended-modified version. We analyze the results obtained from both versions applied to Solomon’s and Gehring & Homberger instances. We conclude that the proposed method with modified version of BCRC operator gives statistically better results than those obtained using original BCRC. It seems that evolutionary algorithm with memory and modification of Best Cost Route Crossover Operator lead to very promising results when compared to the ones presented in the literature.
EN
In the paper modified version of fan roulette selection method named proportional fan roulette selection is presented. This modification depends on increase of survive probability of the best individual at the expense of worse individuals and often gives better results compared to other selections. Test functions chosen from literature are used for determination of quality of proposed method. Results obtained using proportional fan roulette selection are compared with results obtained using roulette selection, elitist selection, and fan roulette selection.
PL
W artykule przedstawiono proporcjonalną selekcję wachlarzową będącą zmodyfikowaną wersją selekcji wachlarzowej. Wprowadzona modyfikacja polega na zwiększeniu prawdopodobieństwa przeżycia najlepszego osobnika kosztem osobników gorszych, często dając lepsze rezultaty w porównaniu do innych metod selekcji. Do sprawdzenia jakości utworzonej metody zastosowano funkcje testowe wybrane z literatury. Wyniki uzyskane przy użyciu proporcjonalnej selekcji wachlarzowej porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu selekcji ruletkowej, elitarnej oraz wachlarzowej.
EN
The aim of the article is to present a mathematical definition of the object model, that is known in computer science as TreeList and to show application of this model for design evolutionary algorithm, that purpose is to generate structures based on this object. The first chapter introduces the reader to the problem of presenting data using the TreeList object. The second chapter describes the problem of testing data structures based on TreeList. The third one shows a mathematical model of the object TreeList and the parameters, used in determining the utility of structures created through this model and in evolutionary strategy, that generates these structures for testing purposes. The last chapter provides a brief summary and plans for future research related to the algorithm presented in the article.
PL
Celem artykułu jest prezentacja definicji matematycznego modelu obiektu, który w informatyce znany jest jako TreeList oraz wykorzystanie tego modelu do zaprojektowania algorytmu ewolucyjnego, którego zadaniem jest generowanie struktur opartych na obiekcie TreeList. Pierwszy rozdział wprowadza czytelnika w problem, jakim jest prezentacja danych za pomocą wspomnianego obiektu TreeList. Drugi rozdział opisuje problem testowania struktur danych opartych o TreeList. Rozdział trzeci natomiast prezentuje matematyczny model obiektu TreeList oraz miary, które można wykorzystać w celu określenia użyteczności struktur utworzonych za pomocą wspomnianych obiektów oraz w strategii ewolucyjnej, która generuje te struktury dla potrzeby ich testowania. Ostatni rozdział zawiera krótkie podsumowanie oraz plany przyszłych badań związanych z zaprezentowanym w artykule algorytmem.
EN
This paper proposes the combination of the THESEUS multi-criteria sorting method with an evolutionary optimization-based preference-disaggregation analysis. The main features of the combined method are studied by performing an extensive computer experiment that explores many models of preferences and sizes of problems as well as different degrees of decision-maker involvement. As a result of the experiment, the effectiveness of the combined framework and the importance of the decision-maker’s involvement are characterized.
first rewind previous Strona / 10 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.