Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Algorytmy genetyczne w syntezie obwodów prądu przemiennego.

100%

Wołoszyn J.

|

1998

|

tom nr 12

197-204

PL

W pracy przedstawiono zastosowanie algorytmów genetycznych w syntezie liniowych obwodów prądu przemiennego. Synteza ta polega na wyznaczeniu parametrów kilku wybranych struktur obwodu elektrycznego, przy znanej charkterystyce czętotliwościowej impedancji wejściowej poszukiwanego obwodu. Parametry obwodu elektrycznego powinny być tak dobne, aby wyznaczana charakterystyka częstotliwościowa była jak najbardziej zbliżona do zadanej. Jako metodę optymalizacyjną zastosowano algorytmy genetyczne. Jest to dobre narzędzie optymalizacyjne szczególnie w przypadku funkcji wielomodalnych. Syntezę obwodu elektrycznego przeprowadzono korzystając z pakietu MatLab. Wyniki badań potwierdziły przydatność algorytmów genetycznych w syntezie obwodów elektrycznych. Łatwość we wprowadzaniu nowych struktur obwodów elektrycznych i przeprowadzaniu syntezy w pakiecie MatLab, umożliwia wykonanie tego rodzaju badań przez studentów w komputerowym laboratorium podstaw elektrotechniki.

EN

The genetic algorithms in the synthesis of linear electric circuits are presented in this paper. These algorithms are used in many different branches of science. Various examplary structures of the electric circuits are assumed in the synthesis. The parameters of these structures are calculated by genetic algoriths. The results and conclusions of the synthesis are presented in this paper.

2

Genetyczne wspomaganie konstrukcji rozdrabniaczy wielotarczowych

100%

Flizikowski J. , Macko M.

|

2008

|

tom Vol. 8, nr 2(16)

12-19

PL

W pracy zaproponowano wdrożenie implementacji AI pod kątem określenia warunków konstrukcyjnych rozdrabniaczy wielotarczowych do tworzyw. W tym celu opracowano i zweryfikowano szereg aplikacji; które wykorzystują mechanizmy znane z funkcjonowania algorytmów genetycznych. Dodatkowo podjęto próby podwyższenia poziomu mobilności potencjalnego konstruktora dzięki temu, że zastosowano z powodzeniem aplikacje w telefonie komórkowym.

3

Rozwiązywanie problemu dostawy za pomocą algorytmu genetycznego.

100%

Ciura M.

|

2000

|

tom Vol. 21, nr 3

229-242

PL

W pracy przedstawiono algorytm genetyczny rozwiązywania zadania dostawy, oparty na algorytmie podziału zbioru, opisanym przez Chu i Beasleya. Działa on w czasie zbliżonym do innych algorytmów heurytycznych dając średnio lepsze od nich rozwiązania.

EN

This paper presents a genetic algorithm for solving a delivery problem, based upon an algorithm for solving the set partitioning problem, developed by Chu and Beasley. Being as fast as other heuristic algorithms, it produces better solution on the average.

4

Propozycja wykorzystania algorytmów genetycznych do wyznaczania kolejności operacji balastowych

80%

Chorab P.

|

2008

|

tom nr 6

CD-CD

PL

W artykule przedstawiono propozycje wykorzystania algorytmów genetycznych do wyznaczania kolejności operacji balastowych w czasie wymiany wod balastowych. Jako czynnik wpływający na bezpieczeństwo statku w czasie procesu wymiany analizie poddano zjawisko slemingu przy kolejno opróżnianych zbiornikach balastowych. W dalszej części bazując na teorii algorytmów genetycznych zaproponowano rozwiązanie problemu wyznaczenia kolejności operacji balastowych. Przedstawiono koncepcje rozwiązania problemu tak, aby proces wymiany nie spowodował w rzeczywistych warunkach pogodowych pogorszenia bezpieczeństwa statku.

EN

In this paper a proposal the genetic algorithms for the determination of ballast operations sequence is presented. Main problem was defined as proper ballast sequences during ballast water exchange. Only one factor was taken into consideration. Slamming phenomena was analyzed for a ship in real weather condition. Ship safety in ballast water exchange was determined as probability on exist slamming phenomena. The conception of problem solution was presented in this paper, using genetic algorithms.

5

Zastosowanie algorytmów genetycznych do optymalizacji rozkroju elementów płaskich.

80%

Kierkosz I.

|

1998

|

tom z. 125

155-164

PL

W pracy omówiono możliwość zastosowania algorytmów genetycznych do optymalizacji rozkroju materiałów w dwuwymiarowym problemie rozkroju. Problem polega na rozkroju prostokątnych płyt na szereg prostokątnych części przy założeniu gilotynowego cięcia dwustopniowego. Przedstawiono sposób kodowania rozwiązań oraz operatory genetyczne. Zamieszczono również wyniki obliczeń dla przykładowych zadań rozkroju dwuwymiarowego i jednowymiarowego.

EN

The paper presents the application of genetic algorithm for optimization of the cutting in the 2D Cutting Stock Problem. The problem of cutting rectangular pieces from rectangular sheets with minimum loss is analysed. Moreover, we assume that the cutting machine is just able to cut the rectangles in two phases with a single straight cut. The coding method of this problem and the genetic operators are shown. The numerical examples to illustrate the proposed algorithm are solved.

6

Optymalizacja konstrukcji komórkowej sieci o neuronowej za pomocą algorytmu genetycznego

80%

Niedziela T. , Krukar W. , Rakowska J.

|

2002

|

tom nr 14

85-101

PL

Zaproponowano koncepcję optymalizacji konstrukcji komórkowej sieci neuronowej za pomocą algorytmu genetycznego pełniącej funkcję ekstraktora konturów obiektów. W koncepcji tej, dotyczącej klasy sieci neuronowych utworzonych na podstawie istniejących detektorów krawędzi, algorytm genetyczny tworzy nowe struktury sieci najlepiej dopasowane do zadanego kryterium.

7

Application of Genetic algorithms in graph searching problem

80%

Wrona Ł. , Jaworski B.

|

2010

|

tom T. 18

353-358

EN

Graph searching is a common approach to solving a problem of capturing a hostile intruder by a group of mobile agents. We assume that this task is performed in an environment which we are able to model as a graph G. The question asked is how many agents are needed to capture an arbitrary fast, invisible and smart intruder. This number is called the (edge) search number of G. The strategy which must be performed by agents is called the (edge) search strategy. Unfortunately calculating both the optimal search strategy and the search number is NP-hard for general graphs. Furthermore, due to the complexity of the pursuit rules, the application of heuristic solutions is not straightforward. In this paper we suggest a method of applying genetic algorithms to solve graph searching problem. The idea is based on LaPaugh's result on graph searching monotonicity and utilizes representation of a search strategy as a permutation of edges.

PL

Przeszukiwanie grafów to często stosowane podejście do problemu przechwytywania wrogiej jednostki przez grupę mobilnych agentów. Zadanie to jest realizowane w środowisku zamodelowanym za pomocą grafu G. Odpowiadamy na pytanie ile mobilnych agentów jest niezbędnych by przechwycić dowolnie szybkiego, niewidzialnego i bystrego intruza. Liczba ta jest nazywana (krawędziową) liczbą przeszukiwawczą G a strategia, którą realizują agenci - (krawędziową) strategią przeszukiwawczą. Zarówno wyznaczanie liczby przeszukiwawczej jak i strategii przeszukiwawczej jest trudne obliczeniowo. Dodatkowo, ze względu na złożoność zasad, według których odbywa się przechwytywanie, stosowanie podejścia heurystycznego jest utrudnione. W tej pracy sugerujemy metodę zastosowania algorytmów genetycznych w rozwiązywaniu omawianego problemu. W pomyśle wykorzystany jest lemat LaPaugha, dotyczący monotoniczności przeszukiwania grafów i zakłada reprezentację strategii przeszukiwawczej jako permutacji krawędzi.

8

Algorytm genetyczny w wytyczaniu tras datagramów IP.

80%

Arendt D. , Szczepaniak P. S.

|

1999

|

tom z. 36

91-101

PL

W pracy przedstawiono problem znajdowania optymalnej trasy dla datagramów IP. Opracowany algorytm wyznaczania tras działający w oparciu o algorytmy genetyczne uwzględnia zawartość pola Type Of Service, w którym podane są żądania jakości przesłania. Podano reprezentację tras, sposób inicjowania populacji i jej ewolucję. Przedstawiono szczegóły implementacji algorytmu.

EN

The paper presents the routing problem for the IP datagram. The IP protocol itself allows specifiction of requirements concerning a desired quality of delivry in the field Type Of Service. A genetic algorithm is proposed for finding the route based on the contens of thi field. Encoding of the routes, initialization and evolution are described, and the implementation details are given.

9

Nowe spojrzenie na problem strojenia regulatora PID - charakterystyka metod i narzędzi komputerowego modelowania

80%

Giernacki W. , Ziętkiewicz J.

|

2007

|

tom T. 32

75-84

PL

W niniejszej pracy przedstawiono nowe spojrzenie na problem strojenia regulatora PID. Wykorzystano algorytmy genetyczne jako alternatywę dla metody Zieglera-Nicholsa i nieoptymalnych metod bazujących na wiedzy eksperckiej. Problem poszukiwania nastaw regulatora został sprowadzony do problemu optymalizacji, w którym całkowe wskaźniki jakości (IAE, ISE, ITAE) stanowią optymalizowane funkcje (funkcje przystosowania). Ponadto, krótko omówiono narzędzia komputerowego modelowania dostępne w MATLAB 7.0/SIMULINK. Zaprezentowano wyniki symulacyjne oraz analizę porównawczą metod strojenia regulatora dla wybranego obiektu regulacji. Strojenie regulatora metodą algorytmów genetycznych dawało w efekcie najlepszą jakość regulacji.

EN

A new look at the problem of PID controller tuning is shown in the article. Genetic algorithms were used as an alternative for Ziegler-Nichols method and for suboptimal methods basing on expert's knowledge. The search problem of optimal controller parameters was formulated to an optimization problem, in which the quality integral indices (IAE, ISE, ITAE) establish the optimized functions (fitness functions). Furthermore, the methods implemented in MATLAB 7.0/SIMULINK environment were concisely discussed. It demonstrates tests results and comparative analysis of controller tuning metods with selected control plant. PID controller tuning by genetic algorithms method generated the best control quality.

10

Optymalizacja konstrukcji eksperymentalnego silnika Stirlinga SEPS-1 z wykorzystaniem modelu trzeciego rzędu oraz algorytmów genetycznych

80%

Żmudzki S. , Wojdała K.

|

2000

|

tom Nr 536

53-66

PL

Opierając się na konstrukcji prototypowego silnika Stirlinga SEPS-1, przeprowadzono optymalizację jego parametrów konstrukcyjnych. Do realizacji zadania wykorzystano własny program komputerowy OPTYSTIR, napisany w języku BORLAND DELPHI 3 w środowisku WINDOWS 98. Wektor zmiennych decyzyjnych obejmuje 14 najistotniejszych parametrów konstrukcyjnych, a funkcję celu stanowi sprawność indykowana obiegu cieplnego. Na podstawie wariantowych obliczeń opracowano metodykę postępowania przy tego typu zadaniach optymalizacyjnych, mającą na celu ograniczenie pracochłoności, a zwłaszcza czasochłoności obliczeń numerycznych. Wyniki obliczeń zostaną zweryfikowane w badaniach eksperymentalnych zmodyfikowanego silnika prototypowego SEPS-1.

EN

We have optimized the design parameters of our Stirling engine SEPS-1, basing on construction data of its prototype and using OPTYSTIR, a computer program written by us in BORLAND DELPHI 3 under WINDOWS 98. The decision variables vector included 14 important construction parameters and the objective function was the indicated efficiency of cycle. Using various computational approaches an algorithm was developed for such optimization, reducing the workload and time necessary for numeric computations. The results will be verified experimentally with a modified SEPS-1 prototype engine.

11

Comparison of genetic and ant algorithms

80%

Boryczka U.

|

2000

|

tom T. 12, z. 4

249-264

EN

Genetic and ant algorithms apply stochastic searching, parallel investigation as well as autocatalitic process (or stigmergy) to solve optimization problems. This paper concentrates on the Traveling Salesman Problem (TSP) solved by genetic and ant algorithms. We consider the sets of parameters and operators which influence the acting of these algorithms. Two algorithmic structures emphasizing the selection problem are discussed. We describe the TSP experiments performed for 50 cities. The aim of the comparison is the conclusion that the evolution, which is exploited in genetic algorithms, can improve the performance of ant algorithms.

PL

Artykuł porównuje możliwości algorytmów genetycznych i mrówkowych na przykładzie problemu komiwojażera. Rozważono szereg parametrów mających wpływ na funkcjonowanie wymienionych typów algorytmów. Problem komiwojażera był rozważany dla sieci 50 miast. Celem porównania jest pokazanie, że ewolucja, która jest podstawą funkcjonowania algorytmów genetycznych, zastosowana do algorytmów mrówkowych może zwiększyć ich wydajność.

12

Projektowanie regulatorów rozmytych w środowisku MATLAB-Simulink

80%

Mrozek B.

|

2006

|

tom R. 10, nr 11

5-12

PL

Celem pracy jest pokazanie możliwości projektowania regulatorów rozmytych, w tym doboru ich parametrów, z wykorzystaniem bibliotek środowiska MATLAB-Simulink.

13

Wpływ parametrów algorytmów genetycznych na efektywność procesu optymalizacji

80%

Marcinkowska M. , Bachorz P.

|

2001

|

tom z. 16

91-96

PL

Algorytmy genetyczne należą do technik przeszukiwania przestrzeni możliwych rozwiązań opartych na naśladowaniu naturalnej ewolucji. Łącząc w sobie darwinowską zasadę przeżycia osobników najlepiej przystosowanych do otoczenia z systematyczną, choć zrandomizowaną wymianą informacji, algorytmy genetyczne stanowią nieskomplikowaną metodę optymalizacji. Artykuł ten stanowi próbę wyjaśnienia wpływu prawdopodobieństwa krzyżowania na zbieżność i dokładność rozwiązania problemu optymalizacyjnego przy zastosowaniu algorytmów genetycznych.

EN

Genetic algorithms are used to search the space of possible solutions the technique of which is based on simulation of the natural evolution. Through combination of the Darwinian principle of survival of individuals that are adapted to natural surroundings best of all and of systematic, although randomized, information interchange, the genetic algorithms provide a simple method for optimization. With the paper, an attempt is made to clear up the influence of probability of crossing onto the convergence and accuracy of the solution of optimization problem under the application of genetic algorithms.

14

Zastosowanie algorytmów genetycznych w procesie polioptymalnego podejmowania decyzji

80%

Kaczmarczyk J.

|

2001

|

tom z. 16

61-64

PL

Obecnie niezwykle ważną rolę odgrywa umiejętne podejmowanie właściwych decyzji w zarządzaniu. Odpowiednia decyzja podjęta we właściwym czasie może przyczynić się do oczekiwanego sukcesu. Jest oczywiste, że niewłaściwie podjęta decyzja może być czasami bardzo przykra w konsekwencjach. W związku z powyższym koniecznością staje się wspomaganie procesów związanych z podejmowaniem decyzji. W niniejszej pracy przedstawiono zastosowanie algorytmów genetycznych w procesie polioptymalnego wspomagania procesów związanych z podejmowaniem decyzji w zarządzaniu.

EN

Nowadays it is very important to take skilful decision in management. Proper decision taken in appropriate time may contribute expected success. It is obvious that inappropriately taken decision can be sometimes very unpleasant in consequences. In connection with above it is necessary to aide the process connected with taking decisions. In this paper the application of the genetic algorithm in polyoptimisation aided process connected with taking decisions in management is presented.

15

Dobór wybranych parametrów algorytmu genetycznego na przykładzie projektowania filtrów

80%

Rutczyńska-Wdowiak K.

|

2010

|

tom nr 6

PL

Praca przedstawia rezultaty zastosowania algorytmu genetycznego (AG) w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Wybór AG wynika z faktu, że algorytm ten przez losowy wybór dostatecznie wielu reprezentantów populacji zapewnia większą szansę wyznaczenia minimum globalnego, niż metody klasyczne. W pracy wykorzystano algorytm genetyczny oparty na reprezentacji zmiennopozycyjnej osobników, selekcji turniejowej z częściową wymianą populacji, krzyżowaniu arytmetycznym oraz mutacji równomiernej [1]. Badania koncentrowały się na doborze odpowiednich wartości parametrów AG, takich jak: rozmiar populacji oraz przestrzeń poszukiwań rozwiązania. Analizowano wybraną metodę genetyczną z uwagi na zbieżność, dokładność i czas obliczeń numerycznych.

EN

This paper presents the results of genetic algorithm (GA) application in design of digital filter based on analog prototype. The GA through the random choice of a sufficient number of representatives searches within the whole population of potential solutions and therefore the chance of determining the local minimum instead of the global one is considerably smaller than in case of using of classical methods. In this work the genetic algorithm based on a floating point representation of individuals, tournament selection with steady-state, arithmetical crossover and uniform mutation [1] was used. The results of research of the influence of GA parameters' values, such as: population size and search space on process of searching the solution were presented. The analysis of genetic method with regard to convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out.

16

Optymalizacja zadań operatora logistycznego

80%

Michlowicz E.

|

2009

|

tom nr 3

CD-CD

PL

W artykule opisano możliwości rozwiązywania problemów rozdziału zadań przewozowych oraz optymalizacji trasy przejazdu. W analizie rozdziału wykorzystano algorytmy: "kąta północno - zachodniego" i "Vogle'a". Optymalizację tras rozpatrywano stosując algorytmy: droga do najbliższego sąsiada, sukcesywne dołączanie węzłów oraz algorytm genetyczny. W badaniach wykorzystano oryginalne programy komputerowe.

EN

This paper describes the possibility of solving problems in which tasks and optimizing the transport route. The analysis uses algorithms chapter: "the angle of the north - west and Vogel's". Routes were identified using optimization algorithms: the way to the nearest neighbor nodes gradually join and genetic algorithm.

17

Rozwiązywanie problemu lokalizacji punktów tranzytowych w sieci logistycznej z zastosowaniem algorytmu genetycznego

70%

Iwan S.

|

2007

|

tom nr 3

CD-CD

PL

Jednymi z ważniejszych problemów zarządzania łańcuchami dostaw są problemy związane z lokalizacją poszczególnych węzłów sieci logistycznej, a w szczególności centrów dystrybucji, magazynów, punktów przeładunkowych itp. Wstępna ocena optymalnych dla realizacji zadań logistycznych obszarów geograficznych (czy też bliskich optymalnym), w których powinny być lokalizowane poszczególne węzły sieci może stanowić podstawę dla dalszych analiz na poziomie strategicznym. W artykule przedstawiono przykład zastosowania do tego celu algorytmu genetycznego.

EN

Localization of individual nodes of a logistics network constitutes one of the major problems, emerging already in the network planning stage. Proper location of particular points is crucial for quick and relatively cheap performance of logistics tasks. The present paper aims at presenting the possibility of applying genetic algorithm to define optimal.

18

Metody optymalizacyjne w problemach regresyjnych

70%

Trzepieciński T.

|

2012

|

tom Vol. 11, Nr 1

100-109

PL

Jednym z najważniejszych zadań w problemach regresyjnych jest odpowiedni dobór zestawu zmiennych objaśniających istotnie wpływających na wielkość objaśnianą. Analizie poddano zbiór danych otrzymany w próbie zginania blachy z przeciąganiem składający się z zestawu parametrów technologicznych próby i odpowiadającej im wartości współczynnika tarcia. Optymalizację liczby zmiennych wejściowych dokonano za pomocą metod selekcji krokowej, metodą Hellwiga oraz za pomocą algorytmów genetycznych.

EN

One of the main tasks in regression problems are suitable selection of input variables set essentially influencing on the explained variable. The data set obtained in bending under tension test was put into analysis. The data set was consisted of technical parameters of the test and responding to them friction coefficient value. Optimization of a number of input variables was carried out using step selection, Hellwig's method and genetic algorithm.

19

Application of genetic algorithms in multi-objective optimization in room acoustics

60%

Błażejewski A. , Krzyżyński T.

|

2010

|

tom nr 6

EN

In the paper, a problem of proper, optimum distribution of an acoustic absorption materials on the room's boundaries, to obtain desirable acousticpressure level has been presented. Acoustic pressure distribution inside of a room can be described using modal analysis assumptions. Multi-objective function was created applying room's frequency response function and costs of absorption material distribution. Impedance values on each boundary were chosen as design variables. Search of the criteria minimum of the objective function, using genetic algorithm, has been conducted. As the result Pareto optimal solution i.e. set of material with the specific normal-absorption coefficient, properly distributed on boundaries has been found.

PL

Zaprezentowano problem optymalizacji rozmieszczenia materiału absorbującego akustycznie, na brzegach pomieszczenia zamkniętego. Do opisu rozkładu ciśnienia akustycznego w pomieszczeniu zastosowano analizę modalną. Zdefiniowano wielokryterialną funkcję celu wykorzystując odpowiedź częstotliwościową pomieszczenia oraz funkcję kosztów rozmieszczenia materiału absorpcyjnego. Wartości impedancji na poszczególnych brzegach pomieszczenia zostały wybrane jako zmienne decyzyjne. Do poszukiwania minimum poszczególnych kryteriów w funkcji celu wykorzystano algorytm genetyczny. W rezultacie otrzymano zestaw rozwiązań Pareto optymalnych tj. układ materiału o specyficznym współczynniku absorpcji akustycznej rozmieszczony odpowiednio na brzegach pomieszczenia.

20

Improvement of evolutionary algorithm based on schema exploiter

60%

Maruyama T. , Kita E.

|

2008

|

tom Vol. 15, No. 2

85-98

EN

Stochastic Schemata Exploiter (SSE) is one of the evolutionary optimization algorithms for solving the combinatorial optimization problems. We present the Extended SSE (ESSE) algorithm which is composed of the original SSE and new ESSE operations. The ESSE is compared with the original SSE, simple genetic algorithm (SGA), and GA with Minimal Generation Gap (MGG) in some test problems in order to discuss its features.