Wybrane metody inteligencji obliczeniowej w praktyce. Laboratorium Mirosław Parol (red.)

Dostępność produktu

Produkt nie został jeszcze oceniony pod kątem ułatwień dostępu lub nie podano żadnych informacji o ułatwieniach dostępu lub są one niewystarczające. Prawdopodobnie Wydawca/Dostawca jeszcze nie umożliwił dokonania walidacji produktu lub nie przekazał odpowiednich informacji na temat jego dostępności.

Spis treści książki

Przedmowa 9

ALGORYTMY EWOLUCYJNE, ALGORYTM MRÓWKOWY I ALGORYTM PSO

(Dariusz Baczyński, Marcin Kopyt, Mirosław Parol, Michał Połecki, Łukasz Rokicki) 11

Ćwiczenie 1. METODY SKALOWANIA FUNKCJI PRZYSTOSOWANIA W ALGORYTMIE EWOLUCYJNYM 11

1.1. Cel i zakres ćwiczenia 11

1.2. Wprowadzenie teoretyczne  11

1.2.1. Charakterystyka algorytmu ewolucyjnego  11

1.2.2. Metody skalowania funkcji przystosowania  13

1.3. Przebieg ćwiczenia 22

1.4. Zadania do samodzielnego wykonania  34

1.5. Warunki zaliczenia ćwiczenia 34

Literatura pomocnicza 35

Ćwiczenie 2. METODY SELEKCJI W ALGORYTMIE EWOLUCYJNYM  36

2.1. Cel i zakres ćwiczenia 36

2.2. Wprowadzenie teoretyczne  36

2.2.1. Metody selekcji oparte na funkcji przystosowania  37

2.2.2. Rankingowe metody selekcji  43

2.2.3. Inne metody selekcji  45

2.3. Przebieg ćwiczenia 45

2.4. Zadania do samodzielnego wykonania  47

2.5. Warunki zaliczenia ćwiczenia 47

Literatura pomocnicza 48

Ćwiczenie 3. ALGORYTM EWOLUCYJNY W ZADANIU OPTYMALIZACJI FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH – WYBRANYM PROBLEMIE Z DZIEDZINY ELEKTROENERGETYKI  49

3.1. Cel i zakres ćwiczenia 49

3.2. Wprowadzenie teoretyczne  49

3.2.1. Reprezentacja problemu  50

3.2.2. Elitaryzm selekcji  50

3.2.3. Operatory genetyczne  50

3.2.4. Przekształcanie funkcji celu w funkcję przystosowania 51

3.2.5. Uwzględnianie ograniczeń 52

3.2.6. Dobór parametrów algorytmu ewolucyjnego  53

3.3. Charakterystyka optymalizowanej funkcji  53

3.4. Przebieg ćwiczenia 56

3.4.1. Pakiet MATPOWER 56

3.4.2. Zadania do wykonania  59

3.5. Zadania do samodzielnego wykonania  65

3.6. Warunki zaliczenia ćwiczenia 65

Literatura pomocnicza  65

Ćwiczenie 4. OPTYMALNA REGULACJA NAPIĘĆ W SIECIACH DYSTRYBUCYJNYCH SN/nn
Z UŻYCIEM ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO 66

4.1. Cel i zakres ćwiczenia 66

4.2. Wprowadzenie teoretyczne  66

4.2.1. Wstęp 66

4.2.2. Sformułowanie problemu 68

4.2.3. Model matematyczny zadania  69

4.2.4. Funkcja przystosowania  71

4.3. Przebieg ćwiczenia 71

4.3.1. Zadania do wykonania  71

4.3.2. Program RegNap  71

4.4. Zadania do samodzielnego wykonania  77

4.5. Warunki zaliczenia ćwiczenia 77

Literatura pomocnicza 78

Ćwiczenie 5. ESTYMACJA OBCIĄŻEŃ SZCZYTOWYCH ROCZNYCH STACJI SN/nn Z UŻYCIEM ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO 79

5.1. Cel i zakres ćwiczenia 79

5.2. Wprowadzenie teoretyczne  79

5.2.1. Sformułowanie problemu  79

5.2.2. Model matematyczny  80

5.2.3. Funkcja przystosowania 81

5.2.4. Wskaźniki jakości procesu estymacji  82

5.3. Przebieg ćwiczenia 83

5.3.1. Zadania do wykonania  83

5.3.2. Program Estym 83

5.4. Zadania do samodzielnego wykonania  88

5.5. Warunki zaliczenia ćwiczenia 89

Literatura pomocnicza  89

Ćwiczenie 6. PROJEKTOWANIE OPTYMALNYCH STRUKTUR SIECI ROZDZIELCZYCH O UKŁADACH WIELOPĘTLOWYCH  90

6.1. Cel i zakres ćwiczenia 90

6.2. Wprowadzenie teoretyczne 90

6.2.1. Wstęp 90

6.2.2. Sformułowanie problemu 91

6.2.3. Model matematyczny  93

6.2.4. Operatory genetyczne oraz funkcja przystosowania 94

6.2.5. Charakterystyka algorytmu mrówkowego i algorytmu kolonii mrówek 95

A. PRZYPADEK STOSOWANIA ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO 99

6.3. Przebieg ćwiczenia 99

6.3.1. Zadania do wykonania  99

6.3.2. Program ProjStru 100

B. PRZYPADEK STOSOWANIA ALGORYTMU KOLONII MRÓWEK  105

6.4. Przebieg ćwiczenia 105

6.4.1. Zadania do wykonania 105

6.4.2. Program ProjStru 105

6.5. Zadania do samodzielnego wykonania  108

6.6. Warunki zaliczenia ćwiczenia109

Literatura pomocnicza 109

Ćwiczenie 7. ALGORYTM PSO W ZADANIU OPTYMALIZACJI FUNKCJI WIELU

ZMIENNYCH – WYBRANYM PROBLEMIE Z DZIEDZINY ELEKTROENERGETYKI   110

7.1. Cel i zakres ćwiczenia 110

7.2. Wprowadzenie teoretyczne  110

7.2.1. Ogólna charakterystyka algorytmu PSO  110

7.2.2. Pojęcia roju i cząsteczki 111

7.2.3. Schemat działania algorytmu PSO 112

7.3. Charakterystyka wybranego problemu optymalizacyjnego z dziedziny elektroenergetyki 114

7.4. Przebieg ćwiczenia 114

7.5. Zadania do samodzielnego wykonania 119

7.6. Warunki zaliczenia ćwiczenia 120

Literatura pomocnicza 120

WNIOSKOWANIE ROZMYTE (Sławomir Bielecki) 121

Ćwiczenie 8. WNIOSKOWANIE OPARTE NA LOGICE ROZMYTEJ  121

8.1. Cel i zakres ćwiczenia 121

8.2. Wprowadzenie teoretyczne  121

8.2.1. Wstęp 121

8.2.2. Wybrane pojęcia teorii zbiorów rozmytych 122

8.2.3. Działania na zbiorach rozmytych 123

8.2.4. Wnioskowanie rozmyte  124

8.2.5. Prosty sterownik rozmyty  126

8.2.6. Przykład działania sterownika rozmytego 129

8.3. Wykonanie ćwiczenia 132

8.3.1. Sformułowanie problemu  132

8.3.2. Przebieg ćwiczenia 133

8.4. Zadania do samodzielnego wykonania  136

8.5. Warunki zaliczenia ćwiczenia 136

Literatura pomocnicza 137

pokaż cały spis treści

ukryj recenzje