Evoluční algoritmy pro optimalizační problémy s permutativní reprezentací

David Pažout

Evolutionary Algorithms for Optimization Problems with Permutative Representation

Typ dokumentu

bakalářská práce
bachelor thesis

Autor

David Pažout

Vedoucí práce

Woller David

Oponent práce

Pošík Petr

Studijní obor

Základy umělé inteligence a počítačových věd

Studijní program

Otevřená informatika

Instituce přidělující hodnost

katedra kybernetiky

Práva

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Zobrazit celý záznam

Abstrakt

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.