In this thesis a new Evolutionary based Optimization Algorithm based on the concepts behind the Social Network has been developed. Its name is Social Network Optimizer (SNO). The main important operators have been described and analyzed with analytical and numerical tools. Then the performances of the algorithm have been tested on some standard benchmarks for this type of optimization algorithms and they have been compared with the most common algorithms and with other algorithms considered well performing. Another set of test of the algorithm have performed on some electromagnetic problems to check if the algorithm is able to get good solutions also in real word highly non-linear problems. Finally the algorithm has been applied on the optimization of a linear electric generator. The application of this generator is the energy harvesting on road ground vehicles, so the performances of the optimized solution have been measured on a vehicle used on different types of rough roads.

In questa tesi è stato sviluppato un nuovo Algoritmo di Ottimizzazione Evolutiva basato sui concetti sottostanti ai Social Network. Il nome dell'algoritmo è Social Netwrok Optimization (SNO). Gli operatori principali dell'Algoritmo sono stati descritti ed analizzati con metodi analitici e numerici. In seguito la capacità di ottimizzazione dell'Algoritmo è stata provata su alcune funzioni obbiettivo standard per questo tipo di ottimizzatori e quindi è stato possibile confrontare i risultati ottenuti da SNO con i risultati di altri Algoritmi che in letteratura sono considerati performanti. Un'ulteriore gruppo di test è stato svolto utilizzando come funzioni obbiettivo alcuni problemi elettromagnetici; questi problemi sono serviti per verificare che l'Algoritmo avesse buone capacità di ottimizzazione anche su problemi reali altamente non lineari. Infine l'Algoritmo è stato applicato per ottimizzare un generatore elettrico lineare. L'applicazione di questo generatore è la raccolta di energia delle vibrazioni su un veicolo terrestre; di conseguenza i risultati della soluzione ottimale trovata sono stati provati su diversi tipi di fondo stradale non liscio.

New evolutionary based optimization algorithm for electromechanical application

NICCOLAI, ALESSANDRO
2015/2016

Abstract

In this thesis a new Evolutionary based Optimization Algorithm based on the concepts behind the Social Network has been developed. Its name is Social Network Optimizer (SNO). The main important operators have been described and analyzed with analytical and numerical tools. Then the performances of the algorithm have been tested on some standard benchmarks for this type of optimization algorithms and they have been compared with the most common algorithms and with other algorithms considered well performing. Another set of test of the algorithm have performed on some electromagnetic problems to check if the algorithm is able to get good solutions also in real word highly non-linear problems. Finally the algorithm has been applied on the optimization of a linear electric generator. The application of this generator is the energy harvesting on road ground vehicles, so the performances of the optimized solution have been measured on a vehicle used on different types of rough roads.
PIRINOLI, PAOLA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
28-set-2016
2015/2016
In questa tesi è stato sviluppato un nuovo Algoritmo di Ottimizzazione Evolutiva basato sui concetti sottostanti ai Social Network. Il nome dell'algoritmo è Social Netwrok Optimization (SNO). Gli operatori principali dell'Algoritmo sono stati descritti ed analizzati con metodi analitici e numerici. In seguito la capacità di ottimizzazione dell'Algoritmo è stata provata su alcune funzioni obbiettivo standard per questo tipo di ottimizzatori e quindi è stato possibile confrontare i risultati ottenuti da SNO con i risultati di altri Algoritmi che in letteratura sono considerati performanti. Un'ulteriore gruppo di test è stato svolto utilizzando come funzioni obbiettivo alcuni problemi elettromagnetici; questi problemi sono serviti per verificare che l'Algoritmo avesse buone capacità di ottimizzazione anche su problemi reali altamente non lineari. Infine l'Algoritmo è stato applicato per ottimizzare un generatore elettrico lineare. L'applicazione di questo generatore è la raccolta di energia delle vibrazioni su un veicolo terrestre; di conseguenza i risultati della soluzione ottimale trovata sono stati provati su diversi tipi di fondo stradale non liscio.
Tesi di laurea Magistrale
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