research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
TURBO GENERATOR SYSTEM IDENTIFICATION USING GENETIC ALGORITHM
تعريف منظومة توليد توربينية بأستخدام الخوارزميه الجينيه

Authors: Sahar R. Alsakini --- Ahmed T. Alobaidi --- Ahmed J. Sultan
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2016 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 12-31
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

the turbogenerator is one of the mean important parts of the thermal power station, which is the most famous used as a generation power plants since the serving of electricity till now. The turbogenerator unit behavior is non- linear and complicated system, for this causation the identification models are use for best and close optimization to have the highest and accurate controller. In this paper we will used the conjunction of data by intelligence techniques which called "Genetic algorithm" to have the optimum behavior without using complex mathematical equations. The result we have from genetic algorithm is showing the capably to reach highest accuracy in system work identity, which are depend on a real data registered from no-load in the second unit of Mussiab thermal power station.

يعتبر المولد التوربيني من أهم أجزاء محطات التوليد الحرارية. التي تعتبر من أهم محطات التوليد المستخدمة لتوليد الطاقه وهي من أهم مشاريع التوليد منذ اكتشاف الكهرباء و لحد هذا الوقت. عمل وحدة التوليد التوربينية هو عمل لاخطي و معقد, ولهذا السبب فأن طرق حسابية معقدة يحتاج لتعريفها و للحصول على اعلى وأدق سيطره عليها وذلك باستخدام طريقة تعريف النظام للحصول على توصيف (تمثيل) قريب من العمل الحقيقي للمولد التوربيني . في هذا البحث تم استخدام الذكاء الصناعي لربط المعطيات باستخدام "الخوارزمية الجينية" للحصول على افضل اداء دون الحاجة الى للحسابات الرياضية المعقدة. النتيجة التي تم الحصول عليها بأستخدام الخوارزمية الجينية أظهرت قابلية عالية للوصول الى أفضل النتائج دقتا لتعريف المنظومة والذي أعتمد على قراءات حقيقية من حالة اللاحمل للوحدة الثانية لمحطة المسيب الحرارية.


Article
Effectiveness of Selection Mechanisms on the efficiency of Multi Parent Crossover Operator
أثر تقنيات الاختيار على كفاءة التهجين متعدد الآباء

Author: Esam Taha Yassen عصام طه ياسين
Journal: Journal of university of Anbar for Pure science مجلة جامعة الانبار للعلوم الصرفة ISSN: ISSN: 19918941 Year: 2016 Volume: 10 Issue: 2 Pages: 35-46
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

Multi-parent crossover has been proven its ability to address many of combinatorial optimization problems such as the traveling salesman problem and the vehicle routing problem with time windows. The successful use of multi-parent crossover arises from its abilities to enhance the search performance via utilizing information exchanged by more than two parents and inheriting by offspring. These parents are selected according to one of the selection mechanisms. Selecting the most appropriate parents for a crossover process might leads to improving the effectiveness of genetic algorithm. Therefore, this work investigates the effect of selection mechanism on the efficiency of multi-parent crossover. To test this, seven selection mechanisms have been used; random selection mechanism, roulette wheel mechanism, stochastic universal sampling mechanism, tournament selection mechanism, best selection mechanism, single best-couple random selection mechanism and couple best- single random selection mechanism. The performance of the proposed algorithm is tested using Solomon VRPTW benchmark. The experimental results show the superiority of multi-parent crossover that employs the selection mechanism which selects the outstanding individuals to form most of parents over multi-parent crossover that employ other selection mechanisms. This demonstrates the efficiency of employing best parents in a crossover process that can assist the search process to attain a better solution.

أثبت التهجين متعدد الأباء قدرته على حل العديد من مشاكل التحسين الصعبة والمعقدة مثل مشكلة البائع المتجول (Traveling salesman problem) و مشكلة النقل (Vehicle routing problem). ان نجاح هذا النوع من التهجين يعود لقابليته على تعزيز كفاءة البحث من خلال تبادل معلومات عدة أباء (أكثر من أبوين) وتوريثها ألى الأبناء. تتم عملية أختيار الأباء باستخدام واحدة من تقنيات الأختيار (Selection mechanisms) . أن أختيار أكثر الأباء ملائمة في عملية التهجين من الممكن أن يقود الى تحسين كفاءة الخوارزمية الجينية (Genetic Algorithm) . لذلك هذا البحث يتناول أثر تقنية الأختيار على كفاءة التهجين متعدد الأباء من خلال أختبار سبع تقنيات أختيار مختلفة. تم فحص أداء الخوارزميات المقترحة بأستخدام Solomon VRPTW Benchmark)) . أظهرت نتائج الأختبار تفوق التهجين متعدد الأباء الذي يستخدم تقنية الأختيار التي تعتمد أفضل الأفراد ليكونوا أباء في عملية التهجين. هذا يوضح ان اعتماد افضل الاباء في عملية التهجين متعدد الأباء يؤدي الى تعزيز عملية البحث والحصول على حلول جيدة.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2016 (2)