Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytm inspirowany naturą

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

NiaNet: A framework for constructing Autoencoder architectures using nature-inspired algorithms

100%

Pavlič S. , Fister Jr. I. , Karakatič S.

Annals of Computer Science and Information Systems

2022

tom Vol. 30

109--116

Autoencoder, an hourly glass-shaped deep neural network capable of learning data representation in a lower dimension, has performed well in various applications. However, developing a high-quality AE system for a specific task heavily relies on human expertise, limiting its widespread application. On the other hand, there has been a gradual increase in automated machine learning for developing deep learning systems without human intervention. However, there is a shortage of automatically designing particular deep neural networks such as AE. This study presents the NiaNet method and corresponding software framework for designing AE topology and hyper-parameter settings. Our findings show that it is possible to discover the optimal AE architecture for a specific dataset without the requirement for human expert assistance. The future potential of the proposed method is also discussed in this paper.

Application of the path-repairing technique and virus optimization algorithm for the dimensional synthesis of four-bar mechanisms

100%

Grabski J. K. , Sopa M. , Mrozek A.

Archives of Civil and Mechanical Engineering

2023

tom Vol. 23, no. 2

art. no. e134, 2023

This paper considers the synthesis of the four-bar mechanism. It is treated here as an optimization problem, in which an objective function is defined. To solve this problem, a metaheuristic called the virus optimization algorithm is employed. Furthermore, a new path-repairing technique recently published by Sleesongsom and Bureerat is applied instead of the very common technique related to the application of a penalty function. This makes the search by means of the metaheuristic more efficient. Furthermore, the obtained results are very accurate.

Markowski model dyskretnego algorytmu mrówkowego

80%

Rembelski P.

Matematyka Stosowana : matematyka dla społeczeństwa

2011

tom T. 13/54

79-103

Algorytm inspirowany naturą zaproponowany przez M. Doriego został w pracy przedefiniowany jako łańcuch Markowa. Istotą rozwiniętego modelu jest wyznaczenie wszystkich podstawowych obiektów jego działania, wskazanie na skończoność przestrzeni stanów oraz wyprowadzenie wyrażeń na składowe podstawowego operatora, macierzy przekształcenia w pojedyńczym kroku. Jednoczesnie sformułowano warunki zachowania się asymptotycznego, by uzyskać ważną własność punktowej asymptotycznej zbieżności.

Discrete Ant System based on M. Dorigo results on Ant System is introduced and defined as a Markov chain. This probabilistic model is presented in details with finite space characteristic and evolution operator description. Finally the pointwise convergence of Discrete Ant Algorithm is stated and justified.