PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 3 Logistyka
  2. 3 Przegląd Elektrotechniczny
  3. 3 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
  4. 2 Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
  5. 2 Fundamenta Informaticae
Więcej...
Lata help
  1. 2 2022
  2. 1 2021
  3. 1 2020
  4. 2 2018
  5. 1 2016
Więcej...
Autorzy help
  1. 3 Turant J.
  2. 2 Niewiadomski A.
  3. 2 Penczek W.
  4. 2 Rutczyńska-Wdowiak K.
  5. 2 Switalski P.
Więcej...
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 29

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  hybrid algorithm
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
1
Content available remote Algorytm hybrydowy z długoterminową pamięcią częstotliwościową
100%
Chmiel W. , Kadłuczka P.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
1999
|
tom T. 3, z. 1
59-70
PL
Artykuł prezentuje rezultaty prac nad algorytmami przybliżonymi realizującymi proces genetyczny poszukiwania, dostarczającymi rozwiązań dla zagadnień, w których zastosowanie metod dokładnych nie jest możliwe, ze względu na liczność przestrzeni rozwiązań. Zaprezentowany w artykule hybrydowy algorytm realizuje oryginalną metodę genetycznego przeszukiwania przestrzeni rozwiązań wykorzystującą "restart" algorytmu - w oparciu o tzw. długoterminową pamięć częstotliwościową. Został on stworzony dla możliwie najszerszej klasy problemów dyskretnych, należących do klasy zagadnień NP-trudnych (kwadratowy problem przypisania, zagadnienie kolorowania grafu, harmo-nogramowania, komiwojażera, podziału grafu oraz wiele innych ważnych zagadnień optymalizacji kombinatorycznej). Zastosowane ogólne metody różnicowania i intensyfikacji procesu poszukiwania rozwiązania pozwalają na lepsze przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań, niezależnie od typu rozpatrywanego zagadnienia. Mechanizmy te, dzięki zastosowaniu pamięci długoterminowej, pozwalają zapobiec przedwczesnej zbieżności algorytmu do ekstremów lokalnych. Algorytm został przetestowany dla przykładowych zadań oraz wybranych zagadnień kombinatorycznych.
EN
The paper presents the results of computer investigation of approximate algorithm, performing evolutionary search process for problems computationally intractable with regard to size of solution space. The proposed hybrid algorithm implements a new original method of genetic search of solution space which consist in restarting the search algorithm and the use of long term frequently memory. This algorithm can be adapted to the wide instances of combinatorial optimization problems including the travelling salesman problem, quadratic assignments problem, graph coloring, production scheduling problems. The application of the universal method of diversification and intensification of search process allows the algorithm to search better the solution space, independently of a problem instance. The application of long term frequently memory in the investigated methods allows to avoid the coiwergence to local optima. The algorithm was tested for sample tasks and selected combi-natorial problems.
2
Algorytm hybrydowy w projektowaniu filtrów cyfrowych
80%
Rutczyńska-Wdowiak K.
Logistyka
|
2011
|
tom nr 6
PL
W pracy przedstawiono rezultaty wykorzystania algorytmu hybrydowego w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. W procesie wyznaczania parametrów można wyróżnić dwa zasadnicze etapy: pierwszy etap - zastosowanie algorytmu genetycznego z ustalonym stanem oraz drugi - wybranej metody optymalizacji statycznej, przy założeniu, że wyniki uzyskane w etapie pierwszym stanowić będą warunki startowe dla etapu drugiego. Takie połączenie zapewnia wykorzystanie zalet obu metod, a więc skuteczności algorytmu genetycznego w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni jak również dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu minimum globalnego.
EN
In this paper presents the results of the hybrid algorithm application in design of digital filter based on analog prototype. In the process of appointment of parameters one can display two basic stages: first stage -the genetic algorithm with steady state application and second - the chosen static optimization method. The results of first stage are the start conditions for second stage. Such approach allows to the use of quality of both methods, so global capabilities of the genetic algorithm and good convergence of the classical method in surroundings of the global minimum point.
3
Content available remote Hybrydowy algorytm rozwiązujący problem komiwojażera
80%
Kucharska E.
Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
|
1999
|
tom T. 3, z. 1
191-200
EN
The paper deals with hybrid algorithm solving the Travelling Salesman Problem. Branch & bound algorithm with binary decision tree is described and new algorithm is presented. This new algorithm is derived from B&B algorithm and also contains heuristics elements. The paper presents results of experiments obtained by both algorithms and compares them.
4
Content available remote TripICS-a Web Service Composition System for Planning Trips and Travels
60%
Niewiadomski A. , Switalski P. , Kowalczyk M. , Penczek W.
Fundamenta Informaticae
|
2018
|
tom Vol. 157, nr 4
403--425
EN
We present the web service composition system TripICS, which allows for an easy and user-friendly planning of visits to interesting cities and places around the world in combination with travels, arranged in the way satisfying the user’s requirements. TripICS is a specialization of the concrete planning of PlanICS viewed as a constrained optimization problem to the ontology containing services provided by hotels, airlines, railways, museums etc. The system finds an optimal plan by applying a modification of the most efficient concrete planner of PlanICS based on a combination of an SMT-solver with the algorithm GEO. The modification has been designed in order to solve quickly multiple equality constraints. The efficiency of the new planning algorithm is proved by experimental results.
5
Content available A machine learning method for soil conditioning automated decision-making of EPBM : hybrid GBDT and Random Forest Algorithm
60%
Lin L. , Guo H. , Lv Y. , Liu J. , Tong C. , Yang S.
Eksploatacja i Niezawodność
|
2022
|
tom Vol. 24, no. 2
237--247
EN
There lacks an automated decision-making method for soil conditioning of EPBM with high accuracy and efficiency that is applicable to changeable geological conditions and takes drive parameters into consideration. A hybrid method of Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) and random forest algorithm to make decisions on soil conditioning using foam is proposed in this paper to realize automated decision-making. Relevant parameters include decision parameters (geological parameters and drive parameters) and target parameters (dosage of foam). GBDT, an efficient algorithm based on decision tree, is used to determine the weights of geological parameters, forming 3 parameters sets. Then 3 decision-making models are established using random forest, an algorithm with high accuracy based on decision tree. The optimal model is obtained by Bayesian optimization. It proves that the model has obvious advantages in accuracy compared with other methods. The model can realize real-time decision-making with high accuracy under changeable geological conditions and reduce the experiment cost.
6
Content available remote A new hybrid algorithm combining Ant Lion optimization and particle swarm optimization to solve an economic dispatch problem with non-smooth cost function
60%
Takeang C. , Aurasopon A.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2021
|
tom R. 97, nr 9
115--122
EN
This paper presents a new hybrid algorithm which is a combination of ant lion optimization (ALO) and particle swarm optimization (PSO) to solve an economic dispatch (ED) problem with non-smooth cost function characteristic. In the proposed algorithm, HALO-PSO, ALO method is used to find the initial value and PSO is used to find the best solutions causing it provides faster and more accurate results compared to conventional methods. To show its effectiveness, the HALO-PSO was applied to test two systems consisting of either 6 or 13 power generating units. Results confirm that the proposed HALO-PSO algorithm is capable of obtaining rapid convergence and a high quality solution efficiently.
PL
W artykule przedstawiono nowy algorytm hybrydowy, który jest kombinacją optymalizacji Ant Lion (ALO) i optymalizacji roju cząstek (PSO) w celu rozwiązania problemu ekonomicznej dystrybucji (ED) z niegładką charakterystyką funkcji kosztu. W proponowanym algorytmie HALOPSO, metoda ALO służy do znalezienia wartości początkowej, a PSO służy do znalezienia najlepszych rozwiązań, dzięki czemu zapewnia szybsze i dokładniejsze wyniki w porównaniu do metod konwencjonalnych. Aby wykazać jego skuteczność, HALO-PSO został zastosowany do przetestowania dwóch systemów składających się z 6 lub 13 jednostek wytwórczych. Wyniki potwierdzają, że proponowany algorytm HALO-PSO jest w stanie skutecznie uzyskać szybką konwergencję i wysokiej jakości rozwiązanie.
7
Content available On the hybridization of the artificial Bee Colony and Particle Swarm Optimization Algorithms
60%
El-Abd M.
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
|
2012
|
tom Vol. 2, No. 2
147--155
EN
In this paper we investigate the hybridization of two swarm intelligence algorithms; namely, the Artificial Bee Colony Algorithm (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO). The hybridization technique is a component-based one, where the PSO algorithm is augmented with an ABC component to improve the personal bests of the particles. Three different versions of the hybrid algorithm are tested in this work by experimenting with different selection mechanisms for the ABC component. All the algorithms are applied to the well-known CEC05 benchmark functions and compared based on three different metrics, namely, the solution reached, the success rate, and the performance rate.
8
Content available remote Assembly Operation Optimization Based on A Hybrid Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm
60%
Xing Y. , Wang Y.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2013
|
tom R. 89, nr 3b
119--121
EN
The assembly dimensional quality can be improved by optimizing the assembly operations between parts. Firstly, as there is large quantity of geometric feasible assembly sequences for the auto-body, the multi-attribute directed liaison graph is applied to describe the precedence relationships and assembly control characteristics between parts. Secondly, with assembly deviation propagation as the fitness function, the hybrid particle swarm optimization and genetic algorithm is proposed to optimize the assembly operations between parts. Finally, the optimal assembly sequence is selected through assembly variation propagating based on linear assembly variation analysis model. The optimization of the key control characteristics is illustrated by the auto-body side assembly.
PL
W artykule zaproponowano wykorzystanie hybrydowego połączenia optymalizacji rojem cząstek i algorytmu genetycznego w optymalizacji procesu montażu/łączenia części. Metoda bazuje na funkcji użyteczności wynikającej z propagacji błędu złożenia. Efekty działania zaprezentowano na przykładzie składania boku karoserii samochodu.
9
Content available Multi-population-based algorithm with an exchange of training plans based on population evaluation
60%
Łapa K. , Cpałka K. , Kisiel-Dorohinicki M. , Paszkowski J. , Dębski M. , Le V.-H.
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
|
2022
|
tom Vol. 12, No. 4
239--253
EN
Population Based Algorithms (PBAs) are excellent search tools that allow searching space of parameters defined by problems under consideration. They are especially useful when it is difficult to define a differentiable evaluation criterion. This applies, for example, to problems that are a combination of continuous and discrete (combinatorial) problems. In such problems, it is often necessary to select a certain structure of the solution (e.g. a neural network or other systems with a structure usually selected by the trial and error method) and to determine the parameters of such structure. As PBAs have great application possibilities, the aim is to develop more and more effective search formulas used in them. An interesting approach is to use multiple populations and process them with separate PBAs (in a different way). In this paper, we propose a new multi-population-based algorithm with: (a) subpopulation evaluation and (b) replacement of the associated PBAs subpopulation formulas used for their processing. In the simulations, we used a set of typical CEC2013 benchmark functions. The obtained results confirm the validity of the proposed concept.
10
Content available remote A hybrid algorithm for the PEM estimation of ARMAX structures
60%
Koulocheris D. , Dertimanis V.
Foundations of Computing and Decision Sciences
|
2005
|
tom Vol. 30, No. 4
309-320
EN
This paper proposes a new methodology for the estimation of ARMAX models, based on the implementation of a hybrid optimisation algorithm and a corresponding estimation procedure. The specific algorithm attempts to interconnect the diverse characteristics of two entirely different optimisation techniques, deterministic and stochastic, combining high convergence rate with increased reliability in the search for global optimum, and it consists of a super-positioned stochastic global search, followed by an independent deterministic procedure, in which the analytical gradients of the ARMAX model are used. The corresponding estimation procedure is split into two parts, due to the mixed linear-nonlinear relationship between the prediction errors and the parameter vector, and assures the stability and invertibility of the resulted models. The parametric identification test case, which is considered in this study, refers to the estimation of an ARMAX model for the description of a half-car passive suspension system of a road vehicle.
11
Optymalne projektowanie rozpływu ciepła w wale kalandra
60%
Turant J.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
|
2012
|
tom Vol. 11, Nr 3
5-12
PL
W pracy analizowano rozpływ ciepła w wale kalandra zbudowanego z materiałów o różnych własnościach przewodzenia ciepła. Głównym eksploatacyjnym problemem kalandrów jest nierównomierność rozkładu temperatur wzdłuż powierzchni roboczej kalandra. Równomierność rozkładu temperatur może być regulowana poprzez odpowiednią dystrybucję materiałów o różnych współczynnikach przewodzenia ciepła. W ramach pracy przeprowadzono optymalizację rozkładu materiałów wykorzystanych do wykonania wału kalandra. Na etapie optymalizacji wykorzystano hybrydowy algorytm zbudowany z szeregowo połączonego zmiennoprzecinkowego algorytmu ewolucyjnego i algorytmu Hookea-Jeewesa. Analiza zachowania się konstrukcji była przeprowadzana metodą elementów skończonych.
12
Optymalne projektowanie elementów konstrukcyjnych wykonanych z kompozytów włóknistych
51%
Radaszewska E. , Turant J.
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Informatyki
|
2014
|
tom Vol. 13, Nr 1
106--119
PL
W pracy zajęto się problemem projektowania optymalnych struktur kompozytów włóknistych ze względu na ich własności przewodzenia ciepła. Projektowanymi parametrami kompozytu była orientacja włókien wypełniających warstwę kompozytu. Do poszukiwania optymalnych rozwiązań opracowano system optymalizacyjny będący szeregowym połączeniem algorytmu ewolucyjnego i gradientowego. Analizę zachowania się konstrukcji przeprowadzono metodą elementów skończonych zaś gradient funkcjonału celu wyznaczono korzystając z metody bezpośredniej analizy wrażliwości.
EN
The dissertation is devoted to the problem of optimal design of two-dimensional structures made of fibre composite materials with respect to their heat conductivity properties. The filling fibres orientation was chosen as design parameters. The hybrid optimization algorithm, consists of a sequence of evolution and gradient-oriented procedures was developed. The behaviour analysis of composite structure was carried out using finite element method and gradients of objective functional were obtained with usage of direct method of sensitivity analysis.
13
Design of fibre layout in multilayer composites using hybrid algorithms
51%
Dems K. , Wiśniewski J.
Foundations of Civil and Environmental Engineering
|
2006
|
tom No. 7
53-77
EN
The results of investigation in the area of designing of two-dimensional structures made of fibre-reinforced composite materials subjected to service loading are presented. The problem of optimal design of fibre layout in the multilayer composite so that the structure should satisfy assumed requirements in the range of material mechanical properties is discussed. The hybrid optimisation algorithm, consists of a sequence of evolution and gradient-oriented procedures, is applied during design process. The problem considered in the paper is illustrated by some numerical examples.
14
Content available remote Algorytm hybrydowy dla probabilistycznego problemu komiwojażera
51%
Kiełkowicz K. , Kokosiński Z.
Czasopismo Techniczne. Automatyka
|
2012
|
tom R. 109, z. 1-AC
115--126
PL
W artykule rozważono Probabilistyczny Problem Komiwojażera (PTSP), dla którego został zaproponowany algorytm hybrydowy, łączący algorytm ewolucyjny z metodami optymalizacji lokalnej i obliczeniami równoległymi. Metody optymalizacji lokalnej obejmują operatory 1-shift i 2-p-opt. Przebadano eksperymentalnie kilka wariantów algorytmu ewolucyjnego i hybrydowego oraz wpływ zastosowanych metod optymalizacji lokalnej i metod zrównoleglenia obliczeń na jakość znajdowanych rozwiązań.
EN
In this paper Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is considered and a hybrid algorithm is proposed, in which an evolutionary algorithm is combined with local optimization and parallelization techniques. Local optimization methods include 1-shift and 2-p-opt operators. Several basic variants of evolutionary and hybrid algorithms are experimentally tested and compared.
15
Content available remote Computational intelligence approach for NOx emissions minimization in a 30 MW premixed gas burner
51%
Chen W. , Liu G.
Journal of Power Technologies
|
2020
|
tom Vol. 100, nr 1
21--31
EN
Artificial intelligence algorithms have become a research hotspot in attempts to reduce NOx emissions in gas burners through NOx emission modeling and optimizing operating parameters. This paper compres the predictive accuracy of NOx emission models based on LSSVM, SVR and ELM. CGA and three other GA based hybrid algorithms proposed to modify CGA were employed to optimize the operating parameters of a 30MW gas burner in order to reduce NOx emission. The results show that the NOx emission model built by LSSVM is more accurate than that of SVR and ELM. The mean relative error and correlation coefficient obtained by the LSSVM model were 0.0731% and 0.999, respectively. Among the four optimization algorithms, the novel TSGA proposed in this paper showed its superiority over the other three algorithms, excelling in its global searching ability and stability. The LSSVM plus TSGA method is a potential combination for predicting and reducing NOx emission by optimizing the operating parameters for the gas burner on-line.
16
Model przydziału pojazdów do zadań w systemach obsługi odpadów komunalnych
51%
Izdebski J. , Jacyna M.
Logistyka
|
2015
|
tom nr 4
3716--3725, CD 2
PL
W artykule przedstawiono wybrane aspekty modelowania przydziału pojazdów do zadań w przedsiębiorstwie komunalnym. Opisano model przydziału oraz metodę wyznaczającą przydział pojazdów do zadań. Metoda składa się z dwóch etapów. W pierwszym etapie zostały wyznaczone zadania, natomiast w drugim dokonano przydziału pojazdów do tych zadań. Implementacja komputerowa metody w postaci aplikacji TransMar umożliwia opracowanie przydziału pojazdów do zadań w przedsiębiorstwach usług komunalnych dla ustalonego rejonu sieci transportowej. Do rozwiązywania zagadnień optymalizacyjnych zaproponowano algorytm hybrydowy, czyli połączenie algorytmu genetycznego i mrówkowego.
EN
The paper presents some aspects of modelling assignment of the vehicles to tasks in the municipal services companies. The model of assignment and the method of determining assignment of vehicles to tasks was described. This method consists of two stages. The first stage is to designate the tasks in the municipal services companies, the second stage is to assign vehicles to these tasks. Computational implementation of the method in the form of application TransMar enables elaboration of assignment vehicles to tasks in the municipal services companies for the fixed the region of the transport network. In order to solve the optimization issues the hybrid algorithm was presented i.e. the combination of the genetic and ant algorithm.
17
Content available remote Hybridization of the optimization process as an alternative way to find approximate solutions for NP-hard problems
51%
Rozenberg L. , Rychcicki R.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2015
|
tom R. 91, nr 2
59-62
EN
This paper presents the results of calculations that demonstrate the possibility of using hybrid optimization method (with variable structure) for determining the approximate solutions to NP-hard problems. The Travelling Salesman Problem (TSP) is a classic combinatorial optimization subject, which has found widespread use in practice. Simple in definition, have remained hard to solve for many years. Not only an efficient solution would yield benefits in a substantial amount of routing problems, but it would also affect planning and logistics in a positive way.
PL
W prezentowanym artykule pokazano możliwość wykorzystania hybrydy optymalizacyjnej do uzyskania przybliżonego rozwiązania zadania NP-trudnego, czyli problemu obliczeniowego o ponad wykładniczym zapotrzebowaniu na moc obliczeniową. Do badań wybrano znany od wielu lat problem komiwojażera, którego od lat nie udało się ostatecznie rozwiązać. Wybór ten jednak umożliwił uzyskanie pokaźnego materiału porównawczego.
18
Porównanie algorytmów sterowania pozycyjno-siłowego dla manipulatora typu RTR
51%
Mazur A. , Kaczmarek M. , Ratajczak J. , Domski W.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
|
2018
|
tom z. 196
219--228
PL
W pracy zaprezentowano dwa różne algorytmy sterowania pozycyjno-siłowego dla manipulatora typu RTR, realizującego zadanie śledzenia trajektorii, przy jednoczesnym wywieraniu siły w danym kierunku. Przedstawiono algorytm hybrydowy, pozwalający na wybór kierunków sterowania we współrzędnych zewnętrznych, oraz algorytm wykorzystujący metodę ortogonalizacji - pozwalający na wybór kierunków sterowania we współrzędnych wewnętrznych. Obok rozważań teoretycznych zawarto także wyniki badań symulacyjnych.
EN
The paper presents two different position-force control algorithms for the RTR type manipulator that performs the task of trajectory tracking, while exerting force in a given direction. First algorithm is a hybrid one, allowing selection of control directions in external coordinates, the second algorithm is based on orthogonalization method - allowing selection of control directions in internal coordinates. In addition to theoretical considerations, the results of simulation were also included.
19
Content available remote Concrete Planning in PlanICS Framework by Combining SMT with GEO and Simulated Annealing
51%
Niewiadomski A. , Skaruz J. , Switalski P. , Penczek W.
Fundamenta Informaticae
|
2016
|
tom Vol. 147, nr 2/3
289--313
EN
The paper deals with the concrete planning problem – a stage of the web service composition in the PlanICS framework. We present several known and new methods of concrete planning including those based on Satisfiability Modulo Theories (SMT), Genetic Algorithm (GA), as well as methods combining SMT with GA and other nature-inspired algorithms such as Simulated Annealing (SA) and Generalised Extremal Optimization (GEO). The discussion of all the approaches is supported by the complexity analysis, extensive experimental results, and illustrated by a running example.
20
Identyfikacja modelu matematycznego silnika PMSM z zastosowaniem algorytmu hybrydowego
51%
Rutczyńska-Wdowiak K. , Grzesikiewicz W.
Logistyka
|
2015
|
tom nr 3
4188--4194, CD 1
PL
Praca przedstawia problem identyfikacji parametrycznej modelu matematycznego silnika synchronicznego ze wzbudzeniem od magnesów trwałych PMSM (ang. Permanent Magnet Synchronous Motor). Identyfikowane parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono na podstawie minimalizacji przyjętego wskaźnika jakości, tj. błędu średniokwadratowego amplitudy prądu stojana oraz prędkości kątowej w oparciu o zastosowanie algorytmu hybrydowego. Algorytm hybrydowy stanowi połączenie algorytmu genetycznego (pierwszy etap procedury identyfikacji) i klasycznej metody optymalizacji statycznej Boxa (drugi etap procedury identyfikacji). Analizowano problem zbieżności i dokładności procesu identyfikacji oraz niezbędny nakład obliczeń. Tego typu połączenie zapewnia wykorzystanie zalet obu metod, a więc skuteczności algorytmu genetycznego w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni jak również dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu minimum globalnego.
EN
This paper presents parametric identification of permanent magnet synchronous motor mathematical model (PMSM). The identified parameters of mathematical model of motor was determined as the result of minimization of performance index, such as mean-square error of stator current and angular velocity with the use of hybrid algorithm. The hybrid algorithm is a combination of genetic algorithm (first stage of identification procedure) and classical static optimization Box's method (second stage of identification procedure). The optimization method with regard to convergence and accuracy of the parametric identification process and the time of numerical calculations was analyzed. Such approach allows to the use of quality of both methods, so global capabilities of the genetic algorithm and good convergence of the classical method in surroundings of the global minimum point.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.