Zinātniskās darbības atbalsta sistēma
Latviešu English

Publikācija: Intelektuālā elektrotransporta vadības sistēmu modelēšana ar imūnajiem algoritmiem

Publikācijas veids Promocijas darbs
Pamatdarbībai piesaistītais finansējums Nav zināms
Aizstāvēšana: 18.12.2013 16:30, EEF, Kronvalda bulvārī 1, 117. telpa
Publikācijas valoda Latviešu (lv)
Nosaukums oriģinālvalodā Intelektuālā elektrotransporta vadības sistēmu modelēšana ar imūnajiem algoritmiem
Nosaukums angļu valodā Modeling the Intelligent Electrical Transport Control Systems with Immune Algorithms
Pētniecības nozare 2. Inženierzinātnes un tehnoloģijas
Pētniecības apakšnozare 2.2. Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju tehnoloģijas
Autori Andrejs Mors-Jaroslavcevs
Atslēgas vārdi immune algorithms, intelligent control, modeling
Anotācija Promocijas darba mērķis ir izstrādāt vadības metodes uz mākslīgo imūno algoritmu pamata intelektuālajai ritošā sastāva drošības vadības sistēmai ar iebūvētajām iekārtām, kura ļautu novērst elektriskā dzelzceļa transporta sadursmes ar citiem objektiem. Promocijas darbā ir piecas nodaļas. Promocijas darba pirmajā nodaļā formulēta uzdevuma nostādne, analizēts esošais dzelzceļa elektrotransports, izveidots sistēmas matemātiskais modelis, definēti iespējamie traucējumi tā kustībā. Promocijas darba otrajā nodaļā apskatīti un izanalizēti literatūrā pazīstamie evolucionārie algoritmi, tai skaitā ģenētiskie algoritmi, imūniem algoritmi un neironu tīkli. Nodaļā arī aprakstītas zināmās pozicionēšanas iekārtas un iebūvētās iekārtas. Promocijas darba trešajā nodaļā aprakstīti izstrādātie algoritmi dzelzceļa transporta un autotransporta sadursmju novēršanai, definēta daudzkritēriju optimizācijas mērķa funkcija, kā arī imūno algoritmu realizācijas iespējas uz iebūvētajām iekārtām. Promocijas darba ceturtajā nodaļā aprakstīti autora veiktie datoreksperimenti ar evolucionārajiem algoritmiem, veikta statistiskā hipotēžu pārbaude, salīdzinātas trīs mākslīgā intelekta metodes sadursmes novēršanas uzdevuma risināšanai un pierādīta imūno algoritmu efektivitāte. Promocijas darba piektajā nodaļā aprakstīti eksperimenti ar izstrādātajiem iekārtu prototipiem, analizēti un novērtēti eksperimentu rezultāti. Promocijas darbs uzrakstīts latviešu valodā uz 169 lpp. satur ievadu, piecas nodaļas, secinājumus, 2 pielikumus, 54 attēlus un tabulas. Izmantotās literatūras sarakstā ir atsauces uz 71 informācijas avotu.
Anotācija angļu valodā The objective of the Ph.D. thesis is to develop control methods based on artificial immune algorithms for the intelligent transport safety control system with embedded electronic devices, which will help prevent collisions of railway vehicles with other objects. The thesis consists of five chapters. In the first chapter of the thesis the goal and tasks are formulated, an existing electrified railway is analyzed, and a mathematical model of the existing and proposed systems is created that defines the possible disturbances in movement. The second chapter of the thesis deals with literature analysis of known evolutionary algorithms, including genetic algorithms, immune algorithms and neural networks. The chapter also describes some positioning equipment and embedded devices. The third chapter of the thesis contains the developed algorithms for avoiding rail and road transport collisions, defines the multiple criteria optimization objective function, and describes possibilities of implementing an immune algorithm for the embedded devices. In the fourth chapter the computer there are experiments with evolutionary algorithms carried out by the author, statistical hypothesis testing, and comparison of the three artificial intelligence techniques for collision avoidance problem, where effectiveness of the immune algorithm is proved. The fifth chapter of the thesis describes experiments with the developed embedded device prototypes, analyzes and evaluates the results. The thesis is written in Latvian on 169 pages, contains an introduction, five chapters, conclusions, two annexes, 54 pictures and tables. The bibliography contains references to 71 source of information.
Atsauce Mors-Jaroslavcevs, Andrejs. Intelektuālā elektrotransporta vadības sistēmu modelēšana ar imūnajiem algoritmiem. Promocijas darbs. Rīga: [RTU], 2013. 169 lpp.
Kopsavilkums Kopsavilkums
ID 17545