Evolutionary Algorithms for Optimization Problems with Permutative Representation
Evoluční algoritmy pro optimalizační problémy s permutativní reprezentací
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date
Files
Abstract
V této práci rozšiřujeme obecný heuristický řešič pro kombinatorické problémy, jejichž řešení lze reprezentovat jako uspořádanou sekvenci potenciálně se opakujících uzlů s libovolnou délkou. Implementovali a upravili jsme adaptivní penalizační evoluční algoritmus ASCHEA a navrhli nové crossover operátory pro použití s touto konkrétní reprezentací. Nový řešič jsme testovali na dvou reálných problémech a porovnali výsledky s obecným heuristickým řešičem a řešiči navrženými na specifické problémy.
In this work, we extend a general-purpose heuristic solver for combinatorial problems whose solutions can be represented as an ordered sequence of potentially recurring nodes with arbitrary lengths. We implemented and modified an adaptive penalty evolutionary algorithm ASCHEA and proposed new crossover operators for use with this specific problem representation. We tested the new solver on two real-world problems and compared results with the general-purpose heuristic solver and problem-specific solvers.
In this work, we extend a general-purpose heuristic solver for combinatorial problems whose solutions can be represented as an ordered sequence of potentially recurring nodes with arbitrary lengths. We implemented and modified an adaptive penalty evolutionary algorithm ASCHEA and proposed new crossover operators for use with this specific problem representation. We tested the new solver on two real-world problems and compared results with the general-purpose heuristic solver and problem-specific solvers.