Еволюційна оптимізація електротехнічного обладнання зі слабкозв’язаними елементами

Автор(и)

  • Александр Леонидович Становский Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Павло Степанович Швець Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Алла Владимировна Торопенко Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.16278

Ключові слова:

електротехнічне обладнання, слабкозв’язані системи, еволюційна оптимізація, символьні моделі, нечіткий вибір

Анотація

Показано, що слабкозв’язані системи в машинобудуванні становлять широке коло об'єктів, при проектуванні яких виникають специфічні проблеми в розв'язанні завдань оптимізації. Зокрема, для цього незастосовні комплексні генетичні алгоритми, розроблені для оптимізації сильнозв’язаних систем. Запропонований метод оптимізації слабкозв’язаних систем за допомогою універсальних генетичних алгоритмів, який дозволяє враховувати фізичну природу зв’язності.

Біографії авторів

Александр Леонидович Становский, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Доктор технічних наук, професор

Кафедра нафтогазового та хімічного машинобудування

Павло Степанович Швець, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Магістр

Кафедра нафтогазового та хімічного машинобудування  

Алла Владимировна Торопенко, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Магістр

Кафедра нафтогазового та хімічного машинобудування

Посилання

  1. Бахрушин, В.Е. Слабосвязанные системы в природе и обществе [Текст] / В.Е. Бахрушин // Складні системи і процеси. – 2003. – № 1. – С. 21 – 25.
  2. Сотник, С.Л. Проектирование систем искусственного интеллекта. Конспект лекций [Электронный ресурс] / С.Л. Сотник. – Режим доступа: www/ URL: http://www.intuit.ru/department /expert/artintell/11/2.html. – 14.03.2012.
  3. Садовой, А.В. Алгоритмы обучения нейронных сетей будущего / А.В. Садовой, С.Л. Сотник [Электронный ресурс] / А.В. Садовой. – Режим доступа: www/ URL: http://alife-soft.narod.ru /note/algo/algo.html. – 22.11.2011.
  4. Эшби, У.Р. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения [Текст] / У.Р. Эшби. – М.: Издательство иностранной литературы – 1962. – 398 с.
  5. Дорошук, А.В. Применение современных методов для оптимизации электронных схем [Текст] / А.В. Дорошук // Труды Одесского политехнического университета. – 1999. – 2 (8). – С. 28 – 31.
  6. Ротштейн, А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети [Текст] / А.П. Ротштейн. – Винница: Универсум-Винница, 1999. – 320 с.
  7. Монова, Д.А. Комплексный генетический алгоритм [Текст] / Д.А. Монова, А.А. Перпери, П.С. Швец // Праці Одеського політехнічного університету: Науковий та науково-виробничий збірник. – 2011. – Вип. 1 (35). – С. 176 – 180.
  8. Перпері, А.О. Модернізація математичного методу генетичного алгоритму для оптимізації взаємозалежних технологічних процесів [Текст] / А.О. Перпері, Л.А. Одукалець, Д.А. Монова, П.С. Швець // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. Моделювання та інформаційні технології. – 2011. – Вип. 60. – С. 90 – 94.
  9. Перпері, А.О. Модернізація математичного методу генетичного алгоритму для оптимізації геометрії шліфувальних кіл [Текст] / А.О. Перпері, П.С. Швець, Д.А. Монова // Вісник Одеської державної академії будівництва та архітектури. – 2011. – № 41. – С. 217 – 221.
  10. Силовые трансформаторы. Справочная книга [Текст] / Под ред. С.Д. Лизунова, А.К. Лоханина // М.: Энергоиздат, 2004. – 616 с.
  11. Раскин, Л.Г. Нечеткая математика. Основы теории. Приложения [Текст] / Л.Г. Раскин, О.В. Серая. – Х.: Парус, 2008. – 352 с.
  12. Bahrushyn, V.E. (2003). Slabosviazannye sistemy v prirode i obshchestve. Skladni systemy i protsesy, 1, 21 – 25.
  13. Sotnik, S.L. (2012) Proektirovanie sistem iskusstvennogo intellekta. Konspekt lektsiy. Available: http://www.intuit.ru/department /expert/artintell/11/2.html.
  14. Sadovoy, A.V., Sotnik, S. (2011). Algoritmy obucheniia neyronnyh setei budushchego. Available:: http://alife-soft.narod.ru /note/algo/algo.html.
  15. Eshbi, U.R. (1962). Konstruktsiia mozga. Proishozhdenie adaptivnogo povedeniia. M.: Izdatelstvo inostrannoi literatury, 398 p.
  16. Doroshuk, A.V. (1999). Primenenie sovremennyh metodov dlia optimizatsii elektronnyh shem. Trudy Odesskogo politehnicheskogo universiteta, 2 (8), 28 – 31.
  17. Rotshteyn, A.P. (1999). Intellektualnye tehnologii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti. Vinnitsa: Universum-Vinnitsa, 320 p.
  18. Monova, D.A., Perperi, A.A., Shvets, P.S. (2011). Kompleksnyi
  19. geneticheskii algoritm. Pratsi Odeskogo politehnichnogo universytetu: Naukovyi ta naukovo-vyrobnychyi zbirnyk, 1 (35), 176 – 180.
  20. Perperi, A.O., Odukalets, L.A., Monova, D.A., Shvets, P.S. (2011). Modernizatsiia matematychnogo metodu genetychnogo algorytmu dlia optimizatsii vzaiemozalezhnyh tehnologichnih protsesiv. Zbirnyk naukovyh prats Instytutu problem modeliuvannia v energetytsi Im. G.E. Puhova NAN Ukrainy. Modeliuvannia ta informatsiyni tehnologii, 60, 90 – 94.
  21. Perperi, A.O., Monova, D.V., Shvets, P.S. (2011). Modernizatsiia matematichnogo metodu genetychnogo algorytmu dlia optymizatsii geometrii shlifuvalnyh kil. Visnyk Odeskoi derzhavnoi akademii budivnytstva ta arhitektury, 41, 217 – 221.
  22. In: Lizunova, S.D., Lohanina, А.K. (2004). Silovye transformatory. Spravochnaja kniga. 616 p.
  23. Raskin, L.G., Seraya, O.V. (2008). Nechetkaia matematika. Osnovy teorii. Prilozheniia. 352 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2013-08-11

Як цитувати

Становский, А. Л., Швець, П. С., & Торопенко, А. В. (2013). Еволюційна оптимізація електротехнічного обладнання зі слабкозв’язаними елементами. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(3(64), 36–40. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.16278

Номер

Том 4 № 3(64) (2013): Системи управління

Розділ

Системи управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Александр Леонидович Становский, Павло Степанович Швець, Алла Владимировна Торопенко

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.