Surrogate-Assisted Artificial Immune Systems for Expensive Optimization Problems

Non

Optimization of the permanent magnet machine based on the artificial inteligence

Dizertační práce se zabývá využitím optimalizačních algoritmů umělé inteligence při návrhu elektrického stroje s permanentními magnety na rotoru (SMPM). Hlavním cílem práce je aplikovat potenciální optimalizační metody při návrhu stroje a ověřit tak jejich efektivitu a vhodnost. Optimalizace jsou obecně zaměřeny na změnu materiálu magnetů (NdFeB nebo SmCo), na zvyšování účinnosti, snižování harmonického zkreslení, eliminace parazitních složek momentu (cogging) při zachování jmenovitých hodnot stroje. Jednalo se o povrchové optimalizace tvaru magnetů, tvaru vzduchové mezery a drážky statoru. Byly vybrány dva optimalizační algoritmy. Ve světě dobře známý Genetický Algoritmus (GA) a robustní Samo-Organizující se algoritmus (SOMA), jako jeden z českých algoritmů. Na příkladech je vysvětlena podstata algoritmů a jejich nejdůležitějších funkcí (penalizační a ohodnocovací). Z hlediska perspektivy a užitečnosti optimalizačních algoritmů jsou výsledky prakticky ověřeny na vibračním generátoru (VG) výkonu 7 mW (0,1g zrychlení) a na synchronním servomotoru s PM na rotoru o výkonu 1,1 kW (6tis. min-1) vždy ve spolupráci s průmyslem. Metody se ukázaly jako vhodné pro optimalizace těchto typů strojů a jsou dále hypoteticky aplikovány u strojů se jmenovitými otáčkami do 10tis. min-1 a 120tis. min-1.The dissertation thesis deal with the design and the optimization of the permanent magnet synchronous machine (SMPM) based on the artificial intelligence. The main target is to apply potential optimization methods on the design procedure of the machine and evaluate the effectiveness of optimization and the optimization usefulness. In general, the optimization of the material properties (NdFeB or SmCo), the efficiency maximization with given nominal input parameters, the cogging torque elimination are proposed. Moreover, the magnet shape optimization, shape of the air gap and the shape of slots were also performed. The well known Genetic algorithm and Self-Organizing migrating algorithm produced in Czech were presented and applied on the particular optimization issues. The basic principles (iterations) and definitions (penalty function and cost function) of proposed algorithms are demonstrated on the examples. The results of the vibration generator optimization (VG) with given power 7mW (0.1g acceleration) and the results of the SMPM 1,1kW (6 krpm) optimization are practically evaluated in the collaboration with industry. Proposed methods are useful for the optimization of PM machines and they are further theoretically applied on the low speed machine (10 krpm) optimization and high speed machine (120 krpm) optimization.

Моделювання та оптимізація надійності багатовимірних алгоритмічних процесів

В монографії досліджується моделювання та оптимізація надійності багатовимірних алгоритмічних процесів, при виконанні яких вносяться, виявляються та усуваються помилки різних типів. Пропонуються постановки та методи розв’язання задач чіткої та нечіткої оптимізації надійності таких процесів. Узагальнено багатовимірні моделі надійності операторів, логічних умов та типових алгоритмічних структур на випадок нечітких даних. Монографія буде корисною проектувальникам, науковим співробітникам, аспірантам та студентам старших курсів технічних університетів, які займаються моделюванням та забезпеченням надійності складних систем

Evolutionary Computation

This book presents several recent advances on Evolutionary Computation, specially evolution-based optimization methods and hybrid algorithms for several applications, from optimization and learning to pattern recognition and bioinformatics. This book also presents new algorithms based on several analogies and metafores, where one of them is based on philosophy, specifically on the philosophy of praxis and dialectics. In this book it is also presented interesting applications on bioinformatics, specially the use of particle swarms to discover gene expression patterns in DNA microarrays. Therefore, this book features representative work on the field of evolutionary computation and applied sciences. The intended audience is graduate, undergraduate, researchers, and anyone who wishes to become familiar with the latest research work on this field

A fast evaluation strategy for evolutionary algorithms

Evolutionary algorithms (EAs) are a popular and robust strategy for optimization problems. However, these algorithms may require huge computation power for solving real problems. This paper introduces a "fast evolutionary algorithm" (FEA) that does not evaluate all new individuals, thus operating faster. A fitness and associated reliability value are assigned to each new individual that is only evaluated using the true fitness function if the reliability value is below a threshold. Moreover, applying random evaluation and error compensation strategies to the FEA further enhances the performance of the algorithm. Simulation results show that for six optimization functions an average reduction of 40% in the number of evaluations was observed while obtaining similar solutions to those found using a traditional evolutionary algorithm. For these same functions, by completion, the algorithm also finds a 4% better fitness value on average for the same number of evaluations. For an image compression system, the algorithm found on average 3% (12%) better fitness values or compression ratios using only 58% (65%) number of evaluations needed by an EA in lossless (lossy) compression mode