Original title:
Heuristické algoritmy pro optimalizaci
Translated title:
Heuristic algorithms in optimization
Authors:
Šandera, Čeněk ; Popela, Pavel (referee) ; Roupec, Jan (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2008
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství Abstract:
[eng][cze]
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.
The thesis deals with stochastic programming and determining probability distributions which cause extreme optimal values (maximal or minimal) of an objective function. The probability distribution is determined by heuristic method, especially by genetic algorithms, where whole population approximates desired distribution. The first parts of the thesis describe mathematical and stochastic programming in general and also there are described various heuristic methods with emphasis on genetic algorithms. The goal of the diploma thesis is to create a program which tests the algorithm on linear and quadratic stochastic models.
Keywords:
extrémní množiny scénářů; genetické algoritmy; heuristické algoritmy; kvadratické stochastické programování; lineární stochastické programování; minmax úlohy; problém řízení tavby; stochastické programování; control melting problem; extrem scenario sets; genetic algorithms; heuristic methods; linear stochastic programming; minmax approach; quadratic stochastic programming; stochastic programming
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/25193