Smart Urban Water Networks

This book presents the paper form of the Special Issue (SI) on Smart Urban Water Networks. The number and topics of the papers in the SI confirm the growing interest of operators and researchers for the new paradigm of smart networks, as part of the more general smart city. The SI showed that digital information and communication technology (ICT), with the implementation of smart meters and other digital devices, can significantly improve the modelling and the management of urban water networks, contributing to a radical transformation of the traditional paradigm of water utilities. The paper collection in this SI includes different crucial topics such as the reliability, resilience, and performance of water networks, innovative demand management, and the novel challenge of real-time control and operation, along with their implications for cyber-security. The SI collected fourteen papers that provide a wide perspective of solutions, trends, and challenges in the contest of smart urban water networks. Some solutions have already been implemented in pilot sites (i.e., for water network partitioning, cyber-security, and water demand disaggregation and forecasting), while further investigations are required for other methods, e.g., the data-driven approaches for real time control. In all cases, a new deal between academia, industry, and governments must be embraced to start the new era of smart urban water systems

Евристичний метод тренування штучної нейронної мережі

Актуальність теми. Штучні нейронні мережі знаходять застосування у наступних сферах: класифікація та розпізнавання образів, системи асоціативної пам‘яті, компресія даних, оптимізаційні задачі, теорія керування, розробка нейрокомп‘ютерів, наближення функцій з високою точністю, екстраполяція та прогнозування. Відомі алгоритми тренування штучної нейронної мережі працюють відносно довго, та результат тренування з їх використанням не завжди задовільний. Тому розробка удосконалених методів тренування є актуальною та перспективною задачею. Запропонований у даній роботі алгоритм дозволяє ефективніше навчати нейронні мережі майже будь-якої структури, отже може бути застосований у вище наведених сферах. Об’єктом дослідження є процес тренування штучної нейронної мережі. Предметом дослідження є евристичні методи для тренування штучної нейронної мережі. Мета роботи: розробка удосконаленого евристичного алгоритму тренування штучної нейронної мережі, що характеризується вищою швидкодією, ніж відомі методи. Наукова новизна: 1. Запропоновано удосконалений алгоритм навчання штучної нейронної мережі мережі, що характеризується вищою швидкодією, ніж відомі методи. 2. Виконано порівняльний аналіз запропонованого методу з існуючими, визначено в яких саме ситуаціях потрібно використовувати даний метод, його переваги та недоліки порівняно з існуючими методами навчання штучної нейронної мережі. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований алгоритм дає змогу ефективніше тренувати штучну нейронну мережу в порівнянні з відомими алгоритмами. Запропонований аглоритм дозволяє отримати приріст в швидкодії тренування штучної нейронної мережі. Апробація роботи. Запропонований підхід був представлений та обговорений на науковій конференції магістрантів та аспірантів ―Прикладна математика та комп‘ютинг‖ ПМК-2018 (Київ, 21 – 23 березня 2018 р.), а також у V Міжнародній науково-технічній конференції «Сучасні методи, інформаційне, програмне татехнічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами» (Київ, 22-23 листопада 2018 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерсь ка дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано на укову новизну отриманих результатів У першому розділі розглянуто існуючі методи тренування штучних нейронних мереж, історію виникнення нейронних мереж, та загальні відомості про них. У другому розділі модифікований евристичний алгоритм, для розв‘язання зад ачі тренування штічної нейронної мережі. У третьому розділі проведено тестування модифікованого алгоритму, та обґрнтовано доцільність модифікацій. У четвертому розділі представлено результати тренування штучної нейронної мережі запропонованим алгоритмом та проведено аналіз отриманих результатів. У висновках підсумовано результати проведеної роботи. Магістерська дисертація представлена на 80 аркушах, містить посилання н а список використаних літературних джерел.Actuality of theme. Artificial neural networks are used in the following areas: classification and pattern recognition, associative memory systems, data compression, optimization tasks, control theory, neurocomputer development, high-precision functions approximation, extrapolation and prediction. Known algorithms for training an artificial neural network work relatively long, and the result of training with their use is not always acceptable. Therefore, the development of advanced training methods is an urgent and promising task. The algorithm proposed in this paper allows to effectively teach neural networks of almost any structure, therefore it can be applied in the above mentioned spheres. The object of the study is the process of training an artificial neural network. The subject of the study is heuristic methods for training an artificial neural network. Purpose: the development of an improved heuristic algorithm for training an artificial neural network, characterized by higher speed than the known methods. Scientific novelty: 1. An improved algorithm for training an artificial neural network of the network, characterized by a higher speed than the known methods, is proposed. 2. A comparative analysis of the proposed method with the existing ones is made, it is determined in which situations it is necessary to use this method, its advantages and disadvantages in comparison with the existing methods of training artificial neural network. The practical value of the results obtained in the work is that the proposed algorithm makes it possible to train the artificial neural network more efficiently than known algorithms. The proposed algorithm allows you to get an increase in the speed of training an artificial neural network. Test work. The proposed approach was presented and discussed at the scientific conference of masters and postgraduates "Applied Mathematics and Computer", PMK-2018 (Kiev, March 21-23, 2018), as well as at the V International Scientific and Technical Conference "Modern Methods, Information, software and technical support for control systems for organizational, technical and technological complexes "(Kyiv, November 22-23, 2018). Structure and scope of work. This paper consists of an introduction, four chapters and conclusions. The introduction gives a general description of the work, assesses the current state of the problem, substantiates the relevance of the research direction, formulates the purpose and objectives of the research, shows the scientific novelty of the results obtained The first chapter examines the existing methods of training artificial neural networks, the history of the emergence of neural networks, and general information about them. In the second chapter, a heuristic algorithm is modified to solve the problem of training the artificial neural network. In the third chapter the modified algorithm is tested, and justified the feasibility of modifications. In the fourth section presented the results of the training of the artificial neural network by the proposed algorithm and analyzes the results. In the conclusions the results of the work were summarized. The master's dissertation is presented on 80 sheets, contains the list of used literary sources

Applied Metaheuristic Computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC

Applied Methuerstic computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC