Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Use of Monte Carlo simulation to optimize the loading pattern using an Ant Colony algorithm — Wykorzystanie metod Monte Carlo w optymalizacji załadunku paliwa przy użyciu Algorytmu Kolonii Mrówek / Przemysław STANISZ, Mikołaj OETTINGEN // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2014 — nr 4 dod.: CD nr 6 Logistyka – nauka : artykuły recenzowane, s. 4927–4933. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 4932–4933, Abstr., Streszcz.
Autorzy (2)
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 84088 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2014-09-24 |
| Rok publikacji | 2014 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | Logistyka |
Streszczenie
Artykuł dotyczy optymalizacji załadunku paliwa bazującego na obliczeniach Monte Carlo. Optymalizacja załadunku jest zagadnieniem logistycznym. Do znalezienia najlepszego rozkładu, stworzyliśmy własny algorytm bazujący na obiecujących wynikach uzyskiwanych za pomocą Algorytmu Kolonii Mrówek (AKM) szeroko wykorzystywanego w transporcie. Do otrzymania odpowiednich wyników wspieraliśmy się programem Monte Carlo SERPENT, dzięki któremu otrzymaliśmy wielogrupowe przekroje czynne dla określonych kaset paliwowych. Następnie nasz model, był wykorzystywany przez program PARCS i zarządzającym nim, napisanym przez nas programem. Ostateczne rezultaty potwierdzają asymptotyczną zbieżność naszych wyników. Została osiągnięta współpraca trzech metod obliczeniowych. Artykuł przedstawia metodologię wraz z niektórymi rezultatami otrzymanymi za pomocą wyżej wymienionymi programami.
Abstract
This paper deals with loading pattern optimization that is logistic domain in nuclear reactors. To find the best distribution we created algorithm based on a recent method the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm, which is used in transport networks. In our work we used the Monte Carlo methods witch the SERPENT code. This method provided well estimated multi-group cross sections. Our model, which was described by a cross section representation, was handled by the ACO algorithm coupled with the PARCS code. The final result shows convergence of our calculations. Cooperation of these three methods have been determined and presage more detailed study in future. This paper describes the methodology, with some final results obtained by the ACO algorithm through Monte Carlo calculations and Core simulation.
