Hybridní řešení úlohy obchodního cestujícího s Dubinsovým vozidlem

Abstract

Tato práce pojednává o problematice problému obchodního cestujícího s Dubinsovým Vozidlem (DTSP) a jeho rozšíření na problém obchodního cestujícího s Dubinsovým vozidlem s okolími (DTSPN). Práce se zaměřuje na řešení minimalizační úlohy DTSPN a studuje dva existující algoritmy pro řešení tohoto problému. První algoritmus je založen na neřízeném učení postavený na samo-organizujících se mapách (SOM). Druhý, Memetický algoritmus, využívá operátory křížení a mutací. Výhody a nevýhody algoritmů se navzájem doplňují. V práci je toho využito v navrženém hybridním algoritmu pro řešení DTSPN, který kombinuje výhody obou stávajících algoritmů.

The thesis presents the Dubins Traveling Problem (DTSP) and its extension, the Dubins Traveling Salesman Problem with Neighborhoods (DTSPN). The thesis focuses on solving the DTSPN and studies two existing algorithms for the problem. One algorithm is the unsupervised learning algorithm based on Self-Organizing Maps (SOM). The second studied algorithm is a Memetic algorithm based on crossover and mutation operators to solve the DTSPN. The advantages and disadvantages of these two approaches can be considered complementary. Based on that, a novel Hybrid algorithm for solving the DTSPN is proposed to combine the two algorithms into a single one, that adopts the advantages of both.