scholarly journals Bičių spiečių imitavimas sprendžiant optimizavimo uždavinius

2011 ◽  
Vol 56 ◽  
pp. 163-173
Author(s):  
Alfonsas Misevičius ◽  
Jonas Blonskis ◽  
Vytautas Bukšnaitis

Straipsnyje nagrinėjami klausimai, susiję su naujoviškų metodų taikymu sprendžiant optimizavimo uždavinius. Šiuo konkrečiu atveju diskutuojama apie bičių spiečių elgsenos imitavimą ir galimą jo taikymą kombinatorinio (diskretinio) tipo optimizavimo uždaviniams. Straipsnio pradžioje aptariami konceptualūs aspektai ir bendroji bičių spiečių imitavimo algoritmų idėja. Aprašoma bičių spiečiaus imitavimo algoritmo realizacija atskiram nagrinėjamam atvejui – kvadratinio paskirstymo uždaviniui, kuris yra vienas iš aktualių ir sudėtingų kombinatorinio optimizavimo uždavinių pavyzdžių. Straipsnyje pateikiami ir su realizuotu algoritmu atliktų eksperimentų rezultatai, kurie iliustruoja skirtingų veiksnių (parametrų) įtaką gaunamų sprendinių kokybei ir patvirtina aukštą algoritmo efektyvumo lygį.Bee Swarm Intelligence in (Combinatorial) OptimizationAlfonsas Misevičius, Jonas Blonskis, Vytautas Bukšnaitis SummaryIn this paper, we discuss some issues related to the innovative intelligent optimization methods. More precisely, we are concerned with the bee colony optimization approach, which is inspired by the behaviour of natural swarms of honey bees. Both the conceptual methodological facets of the swarm intelligence paradigm and the aspects of implementation of the artificial bee colony algorithms are considered. In particular, we introduce an implementation of the artificial bee colony optimization algorithm for the well-known combinatorial optimization problem of quadratic assignment (QAP). The results of computational experiments with different variants of the implemented algorithm are also presented and discussed. Based on the obtained results, it is concluded that the proposed algorithm may compete with other efficient heuristic techniques. 

2019 ◽  
Vol 2019 ◽  
pp. 1-13
Author(s):  
Xian-hua Gao ◽  
Zhi-gang Su

This paper puts forward a new viewpoint on optimization of boiler combustion, namely, reducing NOx emission while maintaining higher reheat steam temperature rather than reducing NOx emission while improving boiler efficiency like traditional practices. Firstly, a set of multioutputs nonlinear partial least squares (MO-NPLS) models are established as predictors to predict these two indicators. To guarantee better predictive performance, repeated double cross-validation (rdCV) strategy is proposed to identify the structure as well as parameters of the predictors. Afterward, some controllable process variables, taken as inputs of the predictors, are then optimized by minimizing NOx emission and maximizing reheat steam temperature via multiobjective artificial bee colony (MO-ABC). Results show that our rdCV-MO-NPLS model with MO-ABC optimization methods can reduce NOx emission synchronously and improve reheat steam temperature effectively compared with nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) and combustion adjustment experimental data on a real 1000 MW boiler.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document