The Automatic Design of Multimode Resonator Topology with Evolutionary Algorithms

Microwave electromagnetic devices have been used for many applications in tropospheric communication, navigation, radar systems, and measurement. The development of the signal preprocessing units including frequency-selective devices (bandpass filters) determines the reliability and usability of such systems. In wireless sensor network nodes, filters with microstrip resonators are widely used to improve the out-of-band suppression and frequency selectivity. Filters based on multimode microstrip resonators have an order that determines their frequency-selective properties, which is a multiple of the number of resonators. That enables us to reduce the size of systems without deteriorating their selective properties. Various microstrip multimode resonator topologies can be used for both filters and microwave sensors, however, the quality criteria for them may differ. The development of every resonator topology is time consuming. We propose a technique for the automatic generation of the resonator topology with required frequency characteristics based on the use of evolutionary algorithms. The topology is encoded into a set of real valued parameters, which are varied to achieve the desired features. The differential evolution algorithm and the genetic algorithm with simulated binary crossover and polynomial mutation are applied to solve the formulated problem using the dynamic penalties method. The experimental results show that our technique enables us to find microstrip resonator topologies with desired amplitude-frequency characteristics automatically, and manufactured devices demonstrate characteristics very close to the results of the algorithm. The proposed algorithmic approach may be used for automatically exploring the new perspective topologies of resonators used in microwave filters, radar antennas or sensors, in accordance with the defined criteria and constraints

Possibilities of Neural Network Powder Diffraction Analysis Crystal Structure of Chemical Compounds

Some possibilities of using convolutional artificial neural networks (ANN) for powder diffraction structural analysis of crystalline substances have been investigated. First, ANNs are used to classify crystalline systems and space groups according to calculated full-profile diffractograms calculated from the crystal structures of the ICSD database (2017 year). The ICSD database contains 192004 structures, of which 80% was used for in-depth network training, and 20% for independent testing of recognition accuracy. The accuracy of classification by a network of crystalline systems was 87.9%, and that of space groups was 77.2%. Secondly, the ANN is used for a similar classification of structural models generated by the stochastic genetic algorithm in the search processes for triclinic crystal structures of test compound K4SnO4 according to their full-profile diffraction patterns. The classification criterion was the entry of one or several atoms into their crystallographic positions in the structure of a substance. Independent deep network training was performed on 120 thousand structural models of the K4PbO4 triclinic structure generated in several runs of the genetic algorithm. The accuracy of the classification of K4SnO4 structural models exceeded 50%. The results show that deeply trained convolutional ANNs can be effective for classifying crystal structures according to the structural characteristics of their powder diffraction patterns

Кооперация бионического и эволюционного алгоритмов для задач проектирования искусственных нейронных сетей

A meta-heuristic called Co-Operation of Biology-Related Algorithms (COBRA) with a fuzzy controller, as well as a new algorithm based on the cooperation of Differential Evolution and Particle Swarm Optimiza- tion (DE+PSO) and developed for solving real-valued optimization problems, were applied to the design of artificial neural networks. The usefulness and workability of both meta-heuristic approaches were demonstrated on various benchmarks. The neural network’s weight coefficients represented as a string of real-valued variables are adjusted with the fuzzy controlled COBRA or with DE+PSO. Two classifica- tion problems (image and speech recognition problems) were solved with these approaches. Experiments showed that both cooperative optimization techniques demonstrate high performance and reliability in spite of the complexity of the solved optimization problems. The workability and usefulness of the proposed meta-heuristic optimization algorithms are confirmedРазработанные кооперативный бионический алгоритм (COBRA) на основе нечеткого контроллера и новый коллективный алгоритм на базе дифференциальной эволюции и метода роя частиц (DE+PSO) для решения задач оптимизации функций вещественных переменных были применены для проектирования искусственных нейронных сетей. Работоспособность и целесообразность применения обеих мета-эвристик были продемонстрированы на множестве тестовых задач. Весовые коэффициенты нейронных сетей были представлены в виде вещественных переменных, которые настраивались алгоритмами COBRA с нечетким контроллером или DE+PSO. Полученными нейросетями были решены две задачи классификации (задачи распознавания образов и речи). Исследования показали, что оба алгоритма работают эффективно, несмотря на сложность задач. Таким образом, была подтверждена их работоспособность на практических задачах

Кооперация бионического и эволюционного алгоритмов для задач проектирования искусственных нейронных сетей

A meta-heuristic called Co-Operation of Biology-Related Algorithms (COBRA) with a fuzzy controller, as well as a new algorithm based on the cooperation of Differential Evolution and Particle Swarm Optimiza- tion (DE+PSO) and developed for solving real-valued optimization problems, were applied to the design of artificial neural networks. The usefulness and workability of both meta-heuristic approaches were demonstrated on various benchmarks. The neural network’s weight coefficients represented as a string of real-valued variables are adjusted with the fuzzy controlled COBRA or with DE+PSO. Two classifica- tion problems (image and speech recognition problems) were solved with these approaches. Experiments showed that both cooperative optimization techniques demonstrate high performance and reliability in spite of the complexity of the solved optimization problems. The workability and usefulness of the proposed meta-heuristic optimization algorithms are confirmedРазработанные кооперативный бионический алгоритм (COBRA) на основе нечеткого контроллера и новый коллективный алгоритм на базе дифференциальной эволюции и метода роя частиц (DE+PSO) для решения задач оптимизации функций вещественных переменных были применены для проектирования искусственных нейронных сетей. Работоспособность и целесообразность применения обеих мета-эвристик были продемонстрированы на множестве тестовых задач. Весовые коэффициенты нейронных сетей были представлены в виде вещественных переменных, которые настраивались алгоритмами COBRA с нечетким контроллером или DE+PSO. Полученными нейросетями были решены две задачи классификации (задачи распознавания образов и речи). Исследования показали, что оба алгоритма работают эффективно, несмотря на сложность задач. Таким образом, была подтверждена их работоспособность на практических задачах

Применение самоконфигурируемого генетического алгоритма для управлeния человеческими ресурсами

This paper describes the problem of human resource management which can appear in many organiza- tions during restructuration periods. The problem is simulated by a dynamic model, similar to a supply chain model with several ranks. The problem of finding the optimal combination of transition coefficients, including the fluctuation coefficients, is transformed into an optimization problem. To solve this prob- lem, a self-configuring genetic algorithm is applied with several constraint handling methods. Additional constraints are defined in order to avoid undesirable oscillations in the system. The results show that this problem can be efficiently solved by the presented methodsВ данной статье описывается задача управления человеческими ресурсами, которая может быть актуальной для организаций в период реструктуризации. Поведение системы описывается динамической имитационной моделью, аналогичной модели цепи поставок с несколькими ранга- ми. Поиск оптимальной комбинации передаточных коэффициентов, включающих также коэф- фициенты флуктуаций, сводится к задаче оптимизации. Для решения этой задачи применяет- ся самоконфигурируемый генетический алгоритм с несколькими методами учета ограничений. Ограничения в данной проблеме возникают в связи с необходимостью избежать нежелатель- ных осцилляций в системе. Результаты показывают, что поставленная задача может быть эффективно решена предложенными методам

Possibilities of Neural Network Powder Diffraction Analysis Crystal Structure of Chemical Compounds

Исследованы некоторые возможности применения сверточных искусственных нейронных сетей (ИНС) для порошкового дифракционного структурного анализа кристаллических веществ. Во-первых, ИНС применены для классификации кристаллических систем и пространственных групп симметрии по расчетным полнопрофильным дифрактограммам, вычисленным из кристаллических структур базы данных ICSD 2017 г. База ICSD содержит 192004 структуры, из которых 80 % использовалось для глубокого обучения сети, а 20 % для независимого тестирования точности распознавания. Точность классификации сетью кристаллических систем составила 87,9 %, а пространственных групп – 77,2 %. Во- вторых, другая ИНС применена для классификации структурных моделей, сгенерированных стохастическим генетическим алгоритмом в процессах поиска кристаллических структур тестовых триклинных соединений K4SnO4 и K4SnO4, по их полнопрофильным дифрактограммам. Было сгенерировано около 150 тысяч структурных моделей каждой из этих структур. Глубокое обучение сети выполнялось на дифрактограммах структурных моделей K4PbO4. Обученная сеть была применена для классификации структурных моделей K4SnO4 по их дифрактограммам. Критерием классификации являлось попадание атомов в их кристаллографические позиции в структуре. Точность классификации адекватных позиций атомов в структурных моделях K4SnO4 превысила 50 %.Some possibilities of using convolutional artificial neural networks (ANN) for powder diffraction structural analysis of crystalline substances have been investigated. First, ANNs are used to classify crystalline systems and space groups according to calculated full-profile diffractograms calculated from the crystal structures of the ICSD database (2017 year). The ICSD database contains 192004 structures, of which 80% was used for in-depth network training, and 20% for independent testing of recognition accuracy. The accuracy of classification by a network of crystalline systems was 87.9%, and that of space groups was 77.2%. Secondly, the ANN is used for a similar classification of structural models generated by the stochastic genetic algorithm in the search processes for triclinic crystal structures of test compound K4SnO4 according to their full-profile diffraction patterns. The classification criterion was the entry of one or several atoms into their crystallographic positions in the structure of a substance. Independent deep network training was performed on 120 thousand structural models of the K4PbO4 triclinic structure generated in several runs of the genetic algorithm. The accuracy of the classification of K4SnO4 structural models exceeded 50%. The results show that deeply trained convolutional ANNs can be effective for classifying crystal structures according to the structural characteristics of their powder diffraction pattern

Применение самоконфигурируемого генетического алгоритма для управлeния человеческими ресурсами

This paper describes the problem of human resource management which can appear in many organiza- tions during restructuration periods. The problem is simulated by a dynamic model, similar to a supply chain model with several ranks. The problem of finding the optimal combination of transition coefficients, including the fluctuation coefficients, is transformed into an optimization problem. To solve this prob- lem, a self-configuring genetic algorithm is applied with several constraint handling methods. Additional constraints are defined in order to avoid undesirable oscillations in the system. The results show that this problem can be efficiently solved by the presented methodsВ данной статье описывается задача управления человеческими ресурсами, которая может быть актуальной для организаций в период реструктуризации. Поведение системы описывается динамической имитационной моделью, аналогичной модели цепи поставок с несколькими ранга- ми. Поиск оптимальной комбинации передаточных коэффициентов, включающих также коэф- фициенты флуктуаций, сводится к задаче оптимизации. Для решения этой задачи применяет- ся самоконфигурируемый генетический алгоритм с несколькими методами учета ограничений. Ограничения в данной проблеме возникают в связи с необходимостью избежать нежелатель- ных осцилляций в системе. Результаты показывают, что поставленная задача может быть эффективно решена предложенными методам