Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/23471
Назва: Методика оптимізаційного синтезу пакувальних машин із застосуванням генетичного алгоритму
Інші назви: Methods of optimizational synthesis of packaging machines using genetic algorithm
Автори: Пальчевський, Богдан
Вараніцький, Тарас
Бібліографічний опис: Пальчевський Б. Методика оптимізаційного синтезу пакувальних машин із застосуванням генетичного алгоритму / Богдан Пальчевський, Тарас Вараніцький // Інженерна механіка та транспорт : матеріали IІ Міжнародної конференції молодих вчених ЕМТ-2011, 24-26 листопада 2011 року, Україна, Львів / Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, Національний університет "Львівська політехніка". – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – С. 78–81. – (3-й Міжнародний молодіжний фестиваль науки "Litteris et аrtibus"). – Бібліографія: 8 назв.
Дата публікації: 2011
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Теми: пакувальний автомат
структура
синтез
оптимізація
генетичний алгоритм
Короткий огляд (реферат): Розглянуто методику оптимізаційного синтезу структури пакувального автомата за допомогою генетичного алгоритму та описано конструкцію згенеровної машини. Evolutionary search methods successfully combine the advantages of heuristic methods and methods of mathematical programming. The genotype of packaging machine is presented by the set of genes, each coding the particular functional module of a machine: · product feeding tube; · forming collar · longitudinal seaming module ; · drawing module;· cross-seaming module; · cutting module ;· mechanisms of fold formation;· mechanisms of forming the bottom and the top of a package. The value of each gene at the start is determined by pseudorandom number generator and may be changed by mutation operator during the genetic algorithm run. The structure of a machine is optimized by several criteria (e.g. versatility, complexity, cost, energy, etc.) that form a complex cost function evaluating each member of the pool durnig the genetic algorithm operation. The genetic algorithm ends up with bulding a histogram (fig. 1) presenting the genotype of the optimal result. The phenotype is obtained by decoding the value of each gene. The 3D result models of several genetic algorithm runs are presented on fig. 2-4.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/23471
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Інженерна механіка та транспорт (EMT-2011). – 2011 р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
26-78-81.pdf328,68 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.