Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

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

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: funkcja dopasowania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie obliczeń ewolucyjnych w zagadnieniach związanych z analizą sieci hydraulicznych

100%

Handzel Z. , Gajer M. , Jamróz D.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

2015

tom Vol. 56, nr 1

56-58

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.

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.

A genatic algorithm how to solve a puzzle and its using in cartography

70%

Bartoněk D.

tom Vol. 4, nr 2

15-23

Genetic algorithms represent an up-to-date method of process optimization, where other solutions have failed or haven't given any satisfactory results. One of these processes is puzzle solving, where fragments have to be placed into the defined shape in such a way so that no fragment should mutually overlay and the whole shape area will be filled with all of these fragments. A genetic algorithm solving this task including an exact formulation and a definition of the initial conditions based on cluster analysis has been described in this paper. The algorithm efficiency will be tested in diploma works in Institute of Geodesy, Faculty of Civil Engineering, University of Technology, Brno. The results will be used in the application for cartograms creation.

Algorytmy genetyczne reprezentują nowoczesne metody optymalizacji procesów, dla których inne rozwiązania zawiodły lub nie dały satysfakcjonujących rezultatów. Jednym z takich procesów jest rozwiązywanie układanek - puzli, w których fragmenty muszą być wstawione w zdefiniowany kształt w ten sposób, aby żadne się nawzajem nie nakładały, a kształt zawierał wszystkie zadane fragmenty. Praca niniejsza zawiera opis algorytmu genetycznego rozwiązującego takie zadanie wraz ze ścisłą formułą rozwiązania oraz definicją warunków początkowych, bazującą na analizie skupień. Skuteczność algorytmu będzie testowana w pracy dyplomowej w Instytucie Geodezji na Wydziale Budownictwa, Politechniki w Brnie. Rezultaty zostaną wykorzystane przy tworzeniu kartogramów.