Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Genetic Algorithms for Solving Scheduling Problems in Manufacturing Systems

100%

Ławrynowicz A.

|

3

|

nr 2

7-26

Scheduling manufacturing operations is a complicated decision making process. From the computational point of view, the scheduling problem is one of the most notoriously intractable NP-hard optimization problems. When the manufacturing system is not too large, the traditional methods for solving scheduling problem proposed in the literature are able to obtain the optimal solution within reasonable time. But its implementation would not be easy with conventional information systems. Therefore, many researchers have proposed methods with genetic algorithms to support scheduling in the manufacturing system. The genetic algorithm belongs to the category of artificial intelligence. It is a very effective algorithm to search for optimal or near-optimal solutions for an optimization problem. This paper contains a survey of recent developments in building genetic algorithms for the advanced scheduling. In addition, the author proposes a new approach to the distributed scheduling in industrial clusters which uses a modified genetic algorithm. (original abstract)

2

Weryfikacja istotności kryteriów oceny projektowania witryn internetowych za pomocą algorytmów genetycznych

80%

Małachowski A., Idzikowski M., Wasiak M.

|

17

|

nr 1123 Zastosowania metod ilościowych

232-241

Witryna internetowa przedsiębiorstwa jest bardzo istotnym elementem aktywów nowoczesnego przedsiębiorstwa. Bardzo trudno wyobrazić sobie właściwie funkcjonującą organizację pomijającą tę formę komunikacji z otoczeniem. Podczas prac projektowych i kodowania łatwo jednak popełnić błąd - zespół specjalistów projektujący serwis internetowy nie jest w stanie w pełni a priori stwierdzić, co się podoba, a co się nie podoba internautom, jakie elementy zostały w serwisie pominięte, a jakie wyeksponowano za bardzo, co przyciąga ludzi do przeglądania stron internetowych, a co skłania ich do rezygnacji z surfowania po danej stronie internetowej. By usunąć te wątpliwości, za pomocą stron www prowadzi się badania ankietowe wśród użytkowników sieci mające na celu:• określenie istotności poszczególnych kryteriów projektowych witryn internetowych,• zbadanie wpływu witryn internetowych wybranych przedsiębiorstw na ich wizerunek wśród internautów,• ocenę wybranych witryn internetowych przedsiębiorstw. (fragment tekstu)

3

Wykorzystanie algorytmu genetycznego do grupowania obiektów w obiektowych bazach danych

80%

Klosow A., Sielicki A.

|

nr 787 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych

221-231

W pracy przedstawiono metodę optymalizacji dostępu do danych w obiektowych bazach danych na przykładzie optymalizacji rozmieszczenia obiektów w pamięci zewnętrznej z wykorzystaniem algorytmu genetycznego. Opracowano obiektową realizację algorytmu genetycznego oraz funkcję oceny efektywności poszczególnych osobników. Wyniki pracy mogą posłużyć jako narzędzie usprawniające działanie obiektowych baz danych w środowisku systemów CAD/CAM, a także systemów z bazami wiedzy. (abstrakt oryginalny)

4

Solving Four-Index Transportation Problem with the Use of a Genetic Algorithm

80%

Skitsko V., Voinikov M.

|

16

|

nr 3

397-408

Wstęp: W warunkach komputerowej transformacji, efektywny proces podejmowania decyzji powinien obejmować wykorzystania modeli metod matematycznych. Przykładem takiej sytuacji jest problem transportowy, który jest problemem alokacji zasobów, występujący w takich obszarach jak produkcji, technologie informatyczne, itp. W celu uzyskania precyzyjniejszych rozwiązań, można zastosować wieloczynnikowy problem transportowy, który umożliwia uwzględnienie wielu zmiennych. Metody: W pracy zastosowano algorytm genetyczny dla rozwiązania czteroczynnikowych problemów transportowych. Wyniki: Wyszczególniono kroki algorytmu genetycznego dla czteroczynnikowego problem transportowego. Udowodnione, że kroki algorytmu genetycznego są takie same dla wszystkich typów czteroczynnikowych problemów transportowych, z wyjątkiem pierwszego kroku (inicjalizacji), który został opisany osobno dla każdego z typów problemu transportowego. W oparciu o wyniki teoretyczne, utworzono programowanie dla algorytmu genetycznego dla rozwiązywania czteroczynnikowych problemów transportowych przy użyciu opensourcowego języka typescript. Wnioski: W pracy zaproponowano zastosowanie algorytmu genetycznego dla rozwiązywania wieloczynnikowych problemów transportowych. Analizowany problem wymaga dalszych badań, szczególnie w zakresie wpływu zmian poszczególnych parametrów algorytmu genetycznego (wielkości populacji, mutacji, współczynnika podziału, itp.) na efektywność algorytmu w rozwiązywaniu czteroczynnikowych problemów transportowych. (abstrakt oryginalny)

5

Wielopopulacyjny algorytm genetyczny dla problemów optymalizacyjnych z ograniczeniami

80%

Gwiazda T. D.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2000

|

nr 850

204-210

6

O pewnym uogólnieniu algorytmu Gale'a-Shapley'a

80%

Świtalski Z.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2004

|

Metody i zastosowania badań operacyjnych '04

375-385

W artykule zajmujemy się problemem kojarzenia ze sobą członków dwóch rozłącznych grup (grupy te składają się z osób lub instytucji) przy założeniu, że członkowie każdej grupy mają określone preferencje w stosunku do członków drugiej grupy. (...) Chcielibyśmy w "optymalny" sposób "skojarzyć" kandydatów ze szkołami, tzn. każdemu kandydatowi przypisać szkołę, w której mógłby się uczyć w taki sposób, żeby była ona możliwie najlepsza z jego punktu widzenia, a jednocześnie, żeby zbiór kandydatów, którzy znajdą się w danej szkole był możliwie "najlepszy" z punktu widzenia tej szkoły. (...) Układ pracy jest następujący: najpierw opisujemy klasyczny model Gale'a-Shapley'a, dalej wprowadzamy pojęcie funkcji przyjęć i funkcji odrzuceń, następnie podajemy warunki, które powinny spełniać odpowiednie funkcje P, aby istniało rozwiązanie optymalne dla uogólnionego modelu Gale'a-Shapley'a, w końcu pokazujemy, że uogólniony algorytm Gale'a-Shapley'a wyznacza rozwiązania optymalne w przypadku stosowania przez szkoły "miękkich" limitów. (fragment tekstu)

7

Zastosowanie algorytmu genetycznego do oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw

80%

Mazur A., Witkowska D.

|

2001

|

Modelowanie preferencji a ryzyko '01

235-245

8

Dobór struktury sieci neuronowych

80%

Staniec I.

|

z. 38, nr 937

107-116

Przedstawiono automatyczne algorytmy optymalizacji architektury sieci neuronowych. W pierwszej części sformułowano problem doboru architektury optymalnej sieci. Następnie przedstawiono teoretyczne aspekty rozważanego problemu. Dalej zaprezentowano wyniki empirycznego doboru architektury sieci w wybranych programach. (oryg. streszcz.)

9

An Assembly Line Balancing Problem Automotive Cables

80%

Triki H., Hachicha W., Mellouli A., Masmoudi F.

|

6

|

nr 1

59-66

In this paper, an Assembly Line Balancing Problem (ALBP) is presented in a real-world automotive cables manufacturer company. This company found it necessary to balance its line, since it needs to increase the production rate. In this ALBP, the number of stations is known and the objective is to minimize cycle time where both precedence and zoning constrains must be satisfied. This problem is formulated as a binary linear program (BLP). Since this problem is NP-hard, an innovative Genetic Algorithm (GA) is implemented. The full factorial design is used to obtain the better combination GA parameters and a simple convergence experimental study is performed on the stopping criteria to reduce computational time. Comparison of the proposed GA results with CPLEX software shows that, in a reasonable time, the GA generates consistent solutions that are very close to their optimal ones. Therefore, the proposed GA approach is very effective and competitive. (original abstract)

10

Zagnieżdżony algorytm ewolucyjny

80%

Rośczak P.

|

nr 1167 Współczesne tendencje rozwojowe badań operacyjnych

232-243

Algorytmy ewolucyjne są skutecznymi narzędziami optymalizacji, opartymi na teorii ewolucji oraz zasadach doboru naturalnego. Wykorzystanie typowego algorytmu genetycznego wiąże się z koniecznością określenia wartości szeregu parametrów związanych z poszczególnymi operatorami. Wspomniane parametry w wydatny sposób wpływają na efektywność procesu optymalizacji. Ich wartości dobierane są na podstawie zaleceń pochodzących z wyników badań lub za pomocą metody prób i błędów. Wykorzystanie algorytmu genetycznego do optymalizacji parametrów działania innego algorytmu ewolucyjnego wydaje się naturalną konsekwencją dążenia do zalgorytmizowania procesu wyznaczania wartości parametrów oraz w konsekwencji znacznego podniesienia jego wydajności. Tradycyjny algorytm genetyczny posiada także szereg innych niekorzystnych właściwości określanych zazwyczaj jako jego cechy, a nie wady. Analiza sposobu jego działania oraz propozycje ewentualnych usprawnień są dodatkowym motywem dla poszukiwania nowych, wydajniejszych odmian algorytmów ewolucyjnych. (fragment tekstu)

11

Niedarwinowska ewolucja w rozwiązywaniu problemu harmonogramowania

80%

Myszkowski P. B.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2003

|

nr 975 Pozyskiwanie wiedzy i zarządzanie wiedzą

322-331

Problem harmonogramowania był intensywnie badany i wiadomo, że jest NP- trudny, kombinatorycznie optymalizacyjny i wymaga spełnienia wielu ograniczeń. Do grupy problemów harmonogramowania zaliczane są problemy podziału pracy na wiele urządzeń (job-shop scheduling), układanie planów zajęć w szkole (timetable problem), ustalanie kolejności egzaminów na uczelni wyższej (examination timetabling), układanie planu zajęć na uczelni wyższej (university course timetabling problem, UCTP) oraz wiele innych. Dla potrzeb niniejszego artykułu pojęcie harmonogramowania ograniczone zostanie do UCTP i będzie jako takie rozpatrywane. Przy wyborze problemu kierowano się łatwością dostępu do danych oraz utylitarnym aspektem badań (przedstawione rozwiązanie docelowo przeznaczone jest do działania na rzeczywistych danych na Wydziale Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej). (fragment tekstu)

12

On Multiple Criteria Genetic Approach to Highly Constraint VRPs

80%

Koloch G., Szapiro T.

|

2010

|

5

149-161

The literature provides numerous examples of either rich or multi-criteria Vehicle Routing Problems (VRPs). Practitioners claim, however, that real-life problems need effective methods for VRPs which are both rich and multiobjective. In the paper we investigate whether such problems can be efficiently handled by standard metaheuristics - genetic algorithms. The answer is affirmative. Additionally, the analysis conducted supports the thesis that it is purposeful to adjust components of metaheuristics so that they take advantage of the multiobjective nature of the problems they solve. (original abstract)

13

Model wykorzystania formatu danych PED na potrzeby przetwarzania w algorytmie genetycznym

80%

Wojarnik G.

|

2011

|

56

230-238

Dane genealogiczne są istotnym czynnikiem wpływającym na zachorowalność na różne choroby, w tym nowotwory. Reprezentację takich danych umożliwia format PED. Algorytm genetyczny służący odkrywaniu kombinacji czynników wpływających na zachorowania na nowotwory powinien zawierać również mechanizmy wykorzystujące dane genealogiczne. W związku z tym pojawia się problem kodowania danych PED. W artykule zawarto propozycję kodowania formatu PED za pomocą liczb całkowitych. Dzięki temu przekształceniu algorytm genetyczny będzie w stanie generować rozwiązania również w oparciu o dane genealogiczne. (abstrakt oryginalny)

14

Wykorzystanie zjawiska nisz i gatunków w prognozach na podstawie algorytmu genetycznego

80%

Kucharski A.

|

2008

|

Metody i zastosowania badań operacyjnych '07

143-152

Rozpoczęte w 2005 roku badania nad możliwością wykorzystania algorytmu genetycznego do prognozowania szeregów czasowych wykazały, że wspomniany algorytm dzięki swojej elastyczności może być pomocny i na tym polu. Zaproponowano wówczas uogólnienie podejścia znanego z metody naiwnej prostej, polegające na uzmiennieniu opóźnienia obserwacji tworzącej prognozę ex post, o czym szerzej w dalszej części pracy. Wciąż jednak rozwiązania wymagają pewne kwestie, wśród których wymienimy pojawianie się pośród danych obserwacji o nietypowych wartościach. Rzutują one na dekompozycję szeregu, a co za tym idzie również na jakość otrzymywanych prognoz. W prezentowanej pracy postanowiono poradzić sobie z wyżej wspomnianym problemem korzystając z metod poszukiwania rozwiązania optymalnego funkcji wielomodalnej. W tym celu sięgnięto po takie modyfikacje selekcji chromosomów, które naśladują znane z przyrody zjawisko występowania nisz ekologicznych i przystosowanych do nich gatunków. Porównano dwa podejścia: preselekcję i liniową funkcję udziału w odniesieniu do danych rzeczywistych pochodzących z giełdy warszawskiej. (fragment tekstu)

15

Sieci neuronowe i algorytmy genetyczne narzędziem do rozwiązania skomplikowanych zadań

61%

Grabowski C.

|

2006

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Część 1

221-230

Porównano naturalne i sztuczne sieci neuronowe. Omówiono zagadnienie nauczania sieci neuronowych i ich zastosowanie. Przedstawiono rozwiązania stosowane przez algorytmy genetyczne i hybrydowy algorytm genetyczny oraz systemy ekspertowe bazujące na logice rozmytej.

16

Zastosowanie sieci neuronowych w analizie rynków finansowych

61%

Chrzan P., Timofiejczuk G.

|

2006

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Część 1

213-219

Celem badań, których wyniki prezentowane są w opracowaniu, było porównanie własności prognostycznych skonstruowanych modeli sieci neuronowych dla finansowych szeregów czasowych. Przedmiotem analizy była prognoza krótkoterminowa tygodniowa ceny wybranych instrumentów finansowych notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. W opracowaniu przybliżono również problem optymalizacji struktury sieci neuronowych przy zastosowaniu algorytmów genetycznych. (fragment tekstu)

17

On the application of a genetic algorithm to finding parameters of the trading system

61%

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2006

271-280

In this paper the process of developing trading systems (transaction systems) is considered. For convenience, we define trading system as a specialized software or algorithm which analyses historical time series data representing quotations of some financial instrument in order to discover repeating patterns (regularities) in their behavior and which generates entry and exit signals for the trader when these patterns are re-discovered in actual data. The signals generated by the system may represent simple decisions, (e.g. "buy now at any price") or they may involve some trading limits, (e.g. the activation limit or stop-loss limit). There are several types of trading systems. Some of them rely on forecasting the future value of a traded financial instrument using tools provided by the prediction theory. Others identify and follow trends (momentum-based systems) or try to detect a trend change beforehand by using oscillators or employing supervised learning algorithms to identify characteristic patterns of market behavior like "double bottom" or "head-and-shoulders" reversal formations well-known from technical analysis. (fragment of text)

18

Algorytmy genetyczne w uczeniu się maszyn

61%

Kwaśnicka H.

|

nr 787 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych

148-169

W mniejszej pracy podjęto próbę pokazania możliwości wykorzystania algorytmów genetycznych do automatycznego uczenia się maszyn. Dziedzina automatycznego uczenia się maszyn jest intensywnie rozwijana w wielu ośrodkach naukowych na świecie, wiele aplikacji wykorzystuje algorytmy genetyczne. (fragment tekstu)

19

Programowanie genetyczne w modelowaniu rynku papierów wartościowych

61%

Gwiazda T.

|

nr 787 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych

212-220

Paradygmat programowania genetycznego opublikowany w 1992 roku przez J. Kozę stanowi naturalne rozszerzenie metodologii algorytmów genetycznych na obszar modelowania. Referat przedstawia zastosowanie tego paradygmatu w modelowaniu relacji rządzących rynkiem papierów wartościowych. (abstrakt oryginalny)

20

Zastosowanie algorytmów genetycznych w aproksymacji krzywych zależności w bankowości

61%

Wiliński A., Torbacka M., Kołodziejczyk J., Jaroszewicz S.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

1997

|

nr 766 Zastosowanie rozwiązań informatycznych w bankowości

269-278

W prezentowanym artykule przedstawiono zastosowanie AG w zadaniu aproksymacji krzywych wielomianowych. Przeprowadzono szereg eksperymentów, które pozwoliły na określenie założeń stosowania algorytmów genetycznych w zadaniu aproksymacji krzywych, przeprowadzenie analizy kolejnych modyfikacji algorytmu, w celu poszukiwania lepszych wyników oraz określenie wpływu poszczególnych zmian na końcowe wyniki aproksymacji. Pozwoliło to na przyjęcie optymalnej wersji algorytmu najlepiej rozwiązującej postawiony problem. Wersja ta zakłada średniej wielkości populację, duże prawdopodobieństwo krzyżowania i mutacji oraz elitarystyczną metodę selekcji. (fragment tekstu)