|
|
Hybrid Model of Metaheuristic Algorithms
Šandera, Čeněk ; Zelinka, Ivan (referee) ; Matoušek, Radomil (referee) ; Šeda, Miloš (advisor)
The main topic of this PhD thesis is metaheuristic algorithm in wider scope. The first chapters are dedicated to a description of broader context of metaheuristics, i.e. various optimization classes, determination of their omplexity and different approaches to their solutions. The consequent discussion about metaheuristics and their typical characteristics is followed by several selected examples of metaheuristics concepts. The observed characteristics serve as a base for building general metaheuristics model which is suitable for developing brand new or hybrid algorithms. The thesis is concluded by illustration of author’s publications with discussion about their adaptation to the proposed model. On the attached CD, there is also available a program implementation of the created model.
|
|
|
Heuristic algorithms in optimization
Šandera, Čeněk ; Popela, Pavel (referee) ; Roupec, Jan (advisor)
Práce se zabývá určením pravděpodobnostních rozdělení pro stochastické programování, při kterém jsou optimální hodnoty účelové funkce extrémní (minimální nebo maximální). Rozdělení se určuje pomocí heuristických metod, konkrétně pomocí genetických algoritmů, kde celá populace aproximuje hledané rozdělení. První kapitoly popisují obecně matematické a stochastické programování a dále jsou popsány různé heuristické metody a s důrazem na genetické algoritmy. Těžiště práce je v naprogramování daného algoritmu a otestování na úlohách lineárních a kvadratických stochastických modelů.
|
|
|
Hybrid Model of Metaheuristic Algorithms
Šandera, Čeněk ; Zelinka, Ivan (referee) ; Matoušek, Radomil (referee) ; Šeda, Miloš (advisor)
The main topic of this PhD thesis is metaheuristic algorithm in wider scope. The first chapters are dedicated to a description of broader context of metaheuristics, i.e. various optimization classes, determination of their omplexity and different approaches to their solutions. The consequent discussion about metaheuristics and their typical characteristics is followed by several selected examples of metaheuristics concepts. The observed characteristics serve as a base for building general metaheuristics model which is suitable for developing brand new or hybrid algorithms. The thesis is concluded by illustration of author’s publications with discussion about their adaptation to the proposed model. On the attached CD, there is also available a program implementation of the created model.
|
|
|
Hybrid model of metaheuristic algorithms
Šandera, Čeněk ; Šeda, Miloš (advisor)
The main topic of this PhD thesis is metaheuristic algorithm in wider scope. The first chapters are dedicated to a description of broader context of metaheuristics, i.e. various optimization classes, determination of their omplexity and different approaches to their solutions. The consequent discussion about metaheuristics and their typical characteristics is followed by several selected examples of metaheuristics concepts. The observed characteristics serve as a base for building general metaheuristics model which is suitable for developing brand new or hybrid algorithms. The thesis is concluded by illustration of author’s publications with discussion about their adaptation to the proposed model. On the attached CD, there is also available a program implementation of the created model.
|
|
|
Heuristic algorithms in optimization
Šandera, Čeněk ; Popela, Pavel (referee) ; Roupec, Jan (advisor)
Práce se zabývá určením pravděpodobnostních rozdělení pro stochastické programování, při kterém jsou optimální hodnoty účelové funkce extrémní (minimální nebo maximální). Rozdělení se určuje pomocí heuristických metod, konkrétně pomocí genetických algoritmů, kde celá populace aproximuje hledané rozdělení. První kapitoly popisují obecně matematické a stochastické programování a dále jsou popsány různé heuristické metody a s důrazem na genetické algoritmy. Těžiště práce je v naprogramování daného algoritmu a otestování na úlohách lineárních a kvadratických stochastických modelů.
|
guest ::
