Temat: genetic factor - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Problems associated with evacuation direction choice in case the emergency situation at passenger ship
Problemy związane z wyborem kierunku ewakuacji w sytuacjach awaryjnych na statkach pasażerskich
Autorzy:: Łozowicka, D.
Tematy:: ewakuacja
statek pasażerski
czynnik ludzki
modelowanie
algorytm genetyczny
evacuation
passenger ship
human factor
modeling
genetic algorithm; Pokaż więcej
Wydawca:: Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/360012.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Shortening the time of evacuation itself is affected, among other things, by the geometry of evacuation routes and their appropriate marking. At the paper interactions between people and systems of evacuation routes signing at evacuation models are described. Also human psych-physiological reactions in the conditions of dangerous situations are analyzed. Influence of evacuation direction choice and "bottle necks" for evacuation time at exampling passenger ship is presented.
Skrócenie czasu ewakuacji może być osiągnięte między innymi poprzez odpowiednie zaprojektowanie dróg ewakuacji oraz ich właściwe oznakowanie. W artykule przedstawiono interakcje pomiędzy ludźmi a systemami oznakowania dróg ewakuacji w modelach ewakuacji. Ponadto przedstawiono psychofizyczne reakcje człowieka w warunkach zagrożenia. Wpływ wyboru kierunku ewakuacji na czas ewakuacji i zjawisko powstawania zatorów na drogach ewakuacji omówiono na przykładzie wybranego statku pasażerskiego.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: An adaptive particle swarm optimization algorithm for robust trajectory tracking of a class of under actuated system
Autorzy:: Kumar, V. E.
Jerome, J.
Tematy:: inverted pendulum
LQR controller
particle swarm optimization (PSO)
genetic algorithm
adaptive inertia weight factor
state feedback control; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/141105.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: This paper presents an adaptive particle swarm optimization (APSO) based LQR controller for optimal tuning of state feedback controller gains for a class of under actuated system (Inverted pendulum). Normally, the weights of LQR controller are chosen based on trial and error approach to obtain the optimum controller gains, but it is often cumbersome and tedious to tune the controller gains via trial and error method. To address this problem, an intelligent approach employing adaptive PSO (APSO) for optimum tuning of LQR is proposed. In this approach, an adaptive inertia weight factor (AIWF), which adjusts the inertia weight according to the success rate of the particles, is employed to not only speed up the search process but also to increase the accuracy of the algorithm towards obtaining the optimum controller gain. The performance of the proposed approach is tested on a bench mark inverted pendulum system, and the experimental results of APSO are compared with that of the conventional PSO and GA. Experimental results prove that the proposed algorithm remarkably improves the convergence speed and precision of PSO in obtaining the robust trajectory tracking of inverted pendulum.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: The stress-minimizing hole in a shear-loaded elastic plate at a given energy increment
Autorzy:: Vigdergauz, S.
Tematy:: 2D elastostatic problem
Kolosov–Muskhelishvili potentials
stress concentration
factor
shape optimization
effective energy
extremal elastic structures
genetic algorithm; Pokaż więcej
Wydawca:: Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/38694050.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Minimization of the peak tangential stresses around a single hole in an infinite 2D elastic plate under remote pure shear and a given hole-induced strain energy level is considered as a free-shape optimization problem under a physical constraint. It is solved by combining a genetic algorithm with the almost analytical, and hence highly accurate stress-strain solver for any finitely parameterized family of closed curves. The results obtained in wide ranges of the governing parameters are detailed and discussed. They may be applicable to the optimal holes design in constructive elements and dilute perforated structures. The current analysis extends the author’s previous publications, which were focused on the unconstrained shape optimization within the same setup.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: A factor graph based genetic algorithm
Autorzy:: Helmi, B. H.
Rahmani, A. T.
Pelikan, M.
Tematy:: optimization problem
genetic algorithm
estimation
distribution algorithm
factor graph
matrix factorization
problem optymalizacji
algorytm genetyczny
algorytm estymacji rozkładu
faktoryzacja macierzy; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/330811.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: We propose a new linkage learning genetic algorithm called the Factor Graph based Genetic Algorithm (FGGA). In the FGGA, a factor graph is used to encode the underlying dependencies between variables of the problem. In order to learn the factor graph from a population of potential solutions, a symmetric non-negative matrix factorization is employed to factorize the matrix of pair-wise dependencies. To show the performance of the FGGA, encouraging experimental results on different separable problems are provided as support for the mathematical analysis of the approach. The experiments show that FGGA is capable of learning linkages and solving the optimization problems in polynomial time with a polynomial number of evaluations.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "genetic factor" wg kryterium: Temat