Parametric synthesis of condensing turbine control system using genetic algorithms

W pracy przedstawia się metodę doboru parametrów regulatora turbiny kondensacyjnej z wykorzystaniem algorytmów genetycznych w oparciu o obliczenia symulacyjne. Zamieszcza się uwagi dotyczące realizacji zaproponowanej metody w środowisku programowym Matlab/Simulink. Przedstawia się wyniki obliczeń. Proponuje się zakres dalszych zastosowań zaproponowanej metodyki. Praca stanowi kontynuację badań z lat poprzednich dotyczących syntezy parametrycznej układów regulacji oraz identyfikacji parametrycznej z wykorzystaniem algorytmów genetycznych i środowiska programowego Matlab/Simulink [1, 4, 5, 6, 7].The paper concerns a method of evaluating parameters of condensing turbine control system with a use of genetic algorithms and simulation calculations. Remarks concerning a realization of the method proposed in the Matlab/Simulink environment as well as exemplary results of numerical calculations are included. Finally directions of further studies are suggested. The work is a continuation of the previous studies on parametric synthesis of control systems and their parametric identification using genetic algorithms and Matlab/Simulink environment [1, 4, 5, 6, 7]

Review of chosen methods of water demand forecasting in municipal water networks

Praca dotyczy prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych. Podaje się czynniki kształtujące zapotrzebowania na wodę oraz dokonuje sie analizy porównawczej trzech wybranych metod predykcji, a mianowicie: predyktora neuronowego, predyktora neuronowo-rozmytego oraz metody opartej o uśrednianie pomiarów. Badania symulacyjne pokazały, że przy przyjetych założeniach najlepsze wyniki daje metoda uśredniania.The paper concerns the problem of forecasting a water demand in communal water networks. Factor influencing water demand are characterized. Next three chosen forecasting techniques are analyzed, namely: neutral network based predictor, ANFIS predictor and method based on average value of measurements. Simulation calculation showed that third method was the best one according to taken assumptions

Modified analytic hierarchy process to incorporate uncertainty and managerial aspects

The analytic hierarchy process (AHP) is a powerful multiple-criteria decision analysis technique for dealing with complex problems. Traditional AHP forces decision-makers to converge vague judgements to single numeric preferences in order to estimate the pairwise comparisons of all pairs of objectives and decision alternatives required in the AHP. The resultant rankings of alternatives cannot be tested for statistical significance and it lacks a systematic approach that addresses managerial/soft aspects. To overcome the above limitations, the present paper presents a modified analytic hierarchy process, which incorporates probabilistic distributions to include uncertainty in the judgements. The vector of priorities is calculated using Monte Carlo simulation. The final rankings are analysed for rank reversal using analysis of variance, and managerial aspects (stake holder analysis, soft system methods, etc.) are introduced systematically. The focus is on the actual methodology of the modified analytic hierarchy process, which is illustrated by a brief account of a case study