Отрывок: The results shown correspond to the median obtained after running each algorithm 10 times. 169 Table 1. Network performance due to changes in hidden layers Algorithm Computin g time (s) Number of Generations Number of functions evaluated cd(α [°]) cl(α [°]) DE/Derksen 9135.6 88 9680 0.00335(1) 0.5011(1) DEp 1450.2 61 6710 0.00335(0.8) 0.5015(0.8) DE-NN 46.1 53 5830 0.00337(1.2) 0.4991(1.2) CAPR-DEp 1214.0 54 2378 0.00337(0.7) 0.5008(...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorPioquinto J. G. Q.ru
dc.contributor.authorMoreno R. А. F.ru
dc.coverage.spatialметод параметризации профиляru
dc.coverage.spatialметоды повышения эффективностиru
dc.coverage.spatialзадачи оптимизацииru
dc.coverage.spatialаэродинамические профилиru
dc.coverage.spatialaerodynamic shape optimizationru
dc.coverage.spatialairfoilsru
dc.coverage.spatialdifferential evolution algorithmsru
dc.coverage.spatialmethods for increasing efficiencyru
dc.coverage.spatialoptimization problemsru
dc.coverage.spatialparallel computing strategyru
dc.coverage.spatialprofile parameterization methodru
dc.coverage.spatialstrategy for adapting evolutionary parametersru
dc.coverage.spatialалгоритмы дифференциальной эволюцииru
dc.coverage.spatialалгоритм CAPR-DE-NNru
dc.coverage.spatialалгоритм CAPR-DEpru
dc.coverage.spatialалгоритм CAPR-SHADE-NNru
dc.coverage.spatialалгоритм CAPR-SHADEpru
dc.coverage.spatialалгоритм DE/Derksenru
dc.coverage.spatialалгоритм DE-NNru
dc.coverage.spatialалгоритм DEpru
dc.coverage.spatialстратегия адаптации эволюционных параметровru
dc.coverage.spatialстратегия параллельных вычисленийru
dc.coverage.spatialоптимизация аэродинамической формыru
dc.creatorPioquinto J. G. Q., Moreno R. А. F.ru
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\549118ru
dc.identifier.citationPioquinto, J. G. Q. Methods for increasing the efficiency of the differential evolution algorithm for aerodynamic shape optimization applications / J. G. Q. Pioquinto, R. А. F. Moreno // Управление движением и навигация летательных аппаратов : сб. тр. XXVI Всерос. семинара по управлению движением и навигации летат. аппаратов (Самара, 14 - 16 июня 2023 г.) / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) [и др.] ; науч. ред.: O. Л. Старинова, В. И. Куренков, В. Г. Шахов, В. А. Фролов, В. Ф. Павлов, Н. Ф. Банникова ; отв. за вып. П. В. Фадеенков. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - С. 166-171.ru
dc.language.isoengru
dc.sourceУправление движением и навигация летательных аппаратов : сб. тр. XXVI Всерос. семинара по управлению движением и навигации летат. аппаратов (Самара, 14 - 16 июня 2023 г.). - Текст : электронныйru
dc.titleMethods for increasing the efficiency of the differential evolution algorithm for aerodynamic shape optimization applicationsru
dc.typeTextru
dc.citation.epage171ru
dc.citation.spage166ru
dc.textpartThe results shown correspond to the median obtained after running each algorithm 10 times. 169 Table 1. Network performance due to changes in hidden layers Algorithm Computin g time (s) Number of Generations Number of functions evaluated cd(α [°]) cl(α [°]) DE/Derksen 9135.6 88 9680 0.00335(1) 0.5011(1) DEp 1450.2 61 6710 0.00335(0.8) 0.5015(0.8) DE-NN 46.1 53 5830 0.00337(1.2) 0.4991(1.2) CAPR-DEp 1214.0 54 2378 0.00337(0.7) 0.5008(...-
Располагается в коллекциях: Управление движением и навигация ЛА

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-2007-6_2023-166-171.pdf820.01 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.