Počet záznamů: 1  

Automatically Generated Problem-Tailored Genetic Algorithms for the Optimization of Chemical Processes

  1. 1.
    0050663 - ÚI 2007 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Holeňa, Martin - Rodemerck, U. - Čukić, T. - Linke, D. - Dingerdissen, U.
    Automatically Generated Problem-Tailored Genetic Algorithms for the Optimization of Chemical Processes.
    [Automaticky generované problému přizpůsobené genetické algoritmy pro optimalizaci chemických procesů.]
    Proceedings of the WSEAS ACS, EDU, REMOTE, POWER, ICOSSE 2006 International Conferences. Wisconsin: WSEAS, 2006 - (Borcsok, J.; Schwarz, M.), s. 7-12. ISBN 960-8457-57-2. ISSN 1790-5117.
    [ACS '06. WSEAS International Conference on Applied Computer Science /6./. Tenerife (ES), 16.12.2006-18.12.2006]
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: computer applications in chemistry * optimization methods * empirical objective function * genetic algorithms * problem-tailoring * formal description language * program generator
    Kód oboru RIV: IN - Informatika

    The principal means of increasing the performance of chemical processes is optimization of catalysts used in them. This leads to a high-dimensional constraint optimization task for both continuous and discrete variables. To solve that task,  genetic algorithms are most frequently used in catalysis, though their routine use is still hindered by a lack of appropriate implementations. This paper presents an approach the main idea of which is to automatically generate problem-tailored genetic algorithms from requirements concerning the optimized materials.

    Hlavní způsob zvýšení produktivity chemických procesů je optimalizace katalyzátorů, které se v nich poižívají. To vede k optimalizačním úlohám s omezeními pro velký počet spojitých i diskrétních proměnných. K jejich řešení se v katalýze nejčastěji používají genetické algoritmy, ačkoliv jejich rutinnímu použití je na překážku nedostatek vhodných implementací. Tento článek prezentuje přístup, jehož hlavní ideou je automaticky generovat problému přizpůsobené genetické algoritmy z požadavků týkajících se optimalizovaných materiálů.
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0140751

     
     
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.