Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item RBF collocation path-following approach: optimal choice for shape parameter based on genetic algorithm(Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Саффаг, З.; Хассауна, С.; Таймслі, А.; Азоуані, А.; Лахмам, Г.; Saffah, Z.; Hassouna, S.; Timesli, A.; Azouani, A.; Lahmam, H.; Університет Хасана II Касабланки; Університет Султана Мулая Слімана; Вільний університет Берліна; Hassan II University of Casablanca; Sultan Moulay Slimane University; Freie Universit¨at BerlinСтаття презентує новий метод для розв’язання складної проблеми та обговорення поточних досліджень, а саме: вибір оптимальних параметрів форми для радіальної базисної функції (РБФ) метода колокації, як інтерполяції, так і нелінійних диференціальних рівнянь у частинних похідних. Для цього потрібно досягти компромісу між точністю та стабільністю, що називається принципом компромісу або невизначеності. Використання генетичного алгоритму та продовження шляху дозволяє нам, з одного боку, уникнути локальної оптимальної проблеми, яка пов’язана з інтерполяційними матрицями РБФ, а з іншого боку, — відобразити оригінальну проблему оптимізації визначення параметра форми у проблему пошуку кореня. Наші обчислювальні експерименти, що застосовуються до нелінійних задач у структурних розрахунках, використовуючи запропонований адаптивний алгоритм на основі генетичної оптимізації з автоматичним вибором параметра форми, можуть давати більшу точність порівняно з арт-алгоритмом з літератури з фіксованим і даним параметром форми та методом скінченних елементів.Item Optimal variable support size for mesh-free approaches using genetic algorithm(Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Гассуна, С.; Таймслі, А.; Hassouna, S.; Timesli, A.; Університет Хасана II Касабланки; Hassan II University of CasablancaОсновна складність безсіткових методів пов’язана з підтримкою форми функцій. Ці методи стають стабільними, коли використовується достатньо велика підтримка. Значно більший розмір підтримки призводить до більших обчислень та значно гіршої якості. Неперервне регулювання розміру підтримки для апроксимації функцій форми під час моделювання може усунути цю проблему, але вибір розміру підтримки відносно локальної щільності не є простою проблемою. У даній роботі досліджується розумний розмір домену впливу, використовуючи генетичний алгоритм у поєднанні з безсітковими алгоритмами високого порядку, оптимальне значення яких залежить від точності та стабільності результатів. Пропонована стратегія забезпечує гарантії щодо зростання похибок наближення, контроль рівня похибки, а також адаптацію стратегії оцінки для досягнення необхідного рівня точності. Це дозволяє адаптувати запропонований алгоритм до необхідної складності задачі. Запропонована стратегія у безсіткових підходах випробовується на деяких прикладах структурного аналізу.