Szczegóły ebooka
Wybrane metody inteligencji obliczeniowej w praktyce. Laboratorium
Mirosław Parol (red.)
Głównym celem tej publikacji jest aktualizacja treści części ćwiczeń laboratoryjnych skryptu stanowiącego jego wydanie I z roku 2008. Aktualizacja dotyczy również rozszerzenia jednego ćwiczenia oraz wprowadzenia jednego nowego ćwiczenia dotyczącego nieomawianej w dotychczasowym skrypcie metody inteligencji obliczeniowej oraz możliwego jej zastosowania. Aktualne wydanie skryptu nie zawiera ćwiczeń dotyczących sztucznych sieci neuronowych, które znajdowały się w wydaniu I. Zmianie uległ również tytuł skryptu.
Skrypt zawiera opis ćwiczeń laboratoryjnych realizowanych głównie na przedmiotach: "Metody sztucznej inteligencji w elektroenergetyce" i "Podstawy sztucznej inteligencji". Opis poszczególnych ćwiczeń jest typowy dla zajęć laboratoryjnych o charakterze komputerowym
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
- Tytuł:Wybrane metody inteligencji obliczeniowej w praktyce. Laboratorium
- Autor:Mirosław Parol (red.)
- ISBN:978-83-8156-841-8, 9788381568418
- Data wydania:2026-03-24
- Format:Ebook
- Identyfikator pozycji: e_4uvo
- Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej