Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "ordinal optimization" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Dynamic control of a class of discrete event systems using a state reconstruction algorithm
Autorzy:
Martinelli, F.
Nicosia, S.
Valigi, P.
Tematy:
discrete events systems
optymalizacja
sterowanie
teoria systemów
Kanbaal systems
optimization
ordinal optimization
production control
resource allocations
sample path analysis
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205600.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The problem of dynamic control of Discrete Event Dynamic Systems (DEDS) is addressed in this paper as a dynamic optimization problem : some resources must be allocated to the system in order to optimize a performance function which is assumed time-varying. The control scheme exploits a state reconstruction algorithm to compute an estimate of the performance for perturbed sample paths. The algorithm is based on the use of data extracted from the observation of the system and allows to accurately reconstruct its state behavior, for resource allocations different from the nominal one. The proposed control scheme is then used for dynamic allocation of buffer capacities in mamlfaeturing systems, such as Kanban systems. A parallel implementation of the whole algorithm is also mentioned.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Interactive evolutionary multiobjective optimization driven by robust ordinal regression
Autorzy:
Branke, J.
Greco, S.
Słowiński, R.
Zielniewicz, P.
Tematy:
evolutionary multiobjective optimization
interactive procedure
robust ordinal regression
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200702.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This paper presents the Necessary-preference-enhanced Evolutionary Multiobjective Optimizer (NEMO), which combines an evolutionary multiobjective optimization with robust ordinal regression within an interactive procedure. In the course of NEMO, the decision maker is asked to express preferences by simply comparing some pairs of solutions in the current population. The whole set of additive value functions compatible with this preference information is used within a properly modified version of the evolutionary multiobjective optimization technique NSGA-II in order to focus the search towards solutions satisfying the preferences of the decision maker. This allows to speed up convergence to the most preferred region of the Pareto-front.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies