W artykule omawiane są możliwości wykorzystania ewolucyjnych metod poszukiwań z wykorzystaniem niszowania oraz rodzajnika genetycznego w rozwiązań wielokryterialnych zadań optymalizacyjnych układów diagnostyki. W omawianych typach algorytmów ewolucyjnych zastosowano metody rankingowe, które cechują się znaczną uniwersalnością i użytecznością w porównaniu do metod klasycznych. Jako przykład ilustrujący rozważane podejścia przedstawia...

Przedstawia się nowe podejście rozwiązywania zadań wielokryterialnej optymalizacji oparte na algorytmach genetycznych, w których każdemu rozwiązaniu przyporządkowana jest dodatkowa informacja o stopniu jego przynależności dodanego podzbioru kryteriów, sygnowanego określonym genetycznym rodzajnikiem.

Książka przedstawia metody optymalnego projektowania układów, które służą na przykład przetwarzaniu sygnałów, automatycznemu sterowaniu, diagnostyce itp., oparte na sztucznej inteligencji. Poza realizacją podstawowych funkcji układy takie powinny odznaczać się również innymi praktycznymi cechami, takimi jak odporność na zmiany istotnych parametrów projektowych czy też niewrażliwość na zewnętrzne zakłócenia. W tego rodzaju zadaniach...

Niniejsza rozprawa prezentuje możliwości zastosowania podejścia genetycznego do zagadnień wielokryterialnej optymalizacji w przestrzeniach wielowymiarowych z wykorzystaniem koncepcji optymalności w sensie Pareto. Doktorant przedstawia efektywne procedury rozwiązywania problemów projektowych definiowanych w postaci zadań wielokryterialnej syntezy układów przetwarzania sygnałów. W szczególności uwzględniono dwa przykładowe zadania...

Rozważa się problem optymalizacji wielokryterialnej. Zadania tego rodzaju mogą być skutecznie rozwiązywane za pomocą metod ewolucyjnych z zastosowaniem wprowadzonego ostatnio pojęcia genetycznego rodzajnika, wywodzonego ze stopnia przystosowania analizowanych osobników i stosowanego podczas krzyżowania w procesie wielokryterialnej optymalizacji.