Vícekriteriální optimalizace elektromagnetických struktur založená na samoorganiující se migraci
Loading...
Date
Authors
Kadlec, Petr
ORCID
Advisor
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práce se zabývá popisem nového stochastického vícekriteriálního optimalizačního algoritmu MOSOMA (Multiobjective Self-Organizing Migrating Algorithm). Je zde ukázáno, že algoritmus je schopen řešit nejrůznější typy optimalizačních úloh (s jakýmkoli počtem kritérií, s i bez omezujících podmínek, se spojitým i diskrétním stavovým prostorem). Výsledky algoritmu jsou srovnány s dalšími běžně používanými metodami pro vícekriteriální optimalizaci na velké sadě testovacích úloh. Uvedli jsme novou techniku pro výpočet metriky rozprostření (spread) založené na hledání minimální kostry grafu (Minimum Spanning Tree) pro problémy mající více než dvě kritéria. Doporučené hodnoty pro parametry řídící běh algoritmu byly určeny na základě výsledků jejich citlivostní analýzy. Algoritmus MOSOMA je dále úspěšně použit pro řešení různých návrhových úloh z oblasti elektromagnetismu (návrh Yagi-Uda antény a dielektrických filtrů, adaptivní řízení vyzařovaného svazku v časové oblasti…).
This thesis describes a novel stochastic multi-objective optimization algorithm called MOSOMA (Multi-Objective Self-Organizing Migrating Algorithm). It is shown that MOSOMA is able to solve various types of multi-objective optimization problems (with any number of objectives, unconstrained or constrained problems, with continuous or discrete decision space). The efficiency of MOSOMA is compared with other commonly used optimization techniques on a large suite of test problems. The new procedure based on finding of minimum spanning tree for computing the spread metric for problems with more than two objectives is proposed. Recommended values of parameters controlling the run of MOSOMA are derived according to their sensitivity analysis. The ability of MOSOMA to solve real-life problems from electromagnetics is shown in a few examples (Yagi-Uda and dielectric filters design, adaptive beam forming in time domain…).
This thesis describes a novel stochastic multi-objective optimization algorithm called MOSOMA (Multi-Objective Self-Organizing Migrating Algorithm). It is shown that MOSOMA is able to solve various types of multi-objective optimization problems (with any number of objectives, unconstrained or constrained problems, with continuous or discrete decision space). The efficiency of MOSOMA is compared with other commonly used optimization techniques on a large suite of test problems. The new procedure based on finding of minimum spanning tree for computing the spread metric for problems with more than two objectives is proposed. Recommended values of parameters controlling the run of MOSOMA are derived according to their sensitivity analysis. The ability of MOSOMA to solve real-life problems from electromagnetics is shown in a few examples (Yagi-Uda and dielectric filters design, adaptive beam forming in time domain…).
Description
Citation
KADLEC, P. Vícekriteriální optimalizace elektromagnetických struktur založená na samoorganiující se migraci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Elektronika a sdělovací technika
Comittee
prof. Ing. Miroslav Kasal, CSc. (předseda)
prof. Ing. Čestmír Vlček, CSc. (člen)
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Pavel Hazdra, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D. (člen)
Prof. Hans L. Hartnagel - oponent (člen)
prof. Ing. Zbyněk Škvor, CSc. - oponent (člen)
Date of acceptance
2012-10-09
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení