Original title:
Implementace problému směrování vozidel pomocí algoritmu mravenčích kolonií a částicových rojů
Translated title:
Implementation of the Vehicle Routing Problem Using the Algorithm of Ant Colonies and Particle Swarms
Authors:
Hanek, Petr ; Kubánková, Anna (referee) ; Šeda, Pavel (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2019
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato diplomová práce se zabývá meta-heuristickými algoritmy a jejich schopností řešit složité optimalizační problémy v polynomiálním čase. V práci jsou popsány různé druhy meta-heuristických algoritmů jako například genetické algoritmy, optimalizace pomocí částicových rojů nebo mravenčích kolonií. Výstupem práce je aplikace implementovaná v jazyce Java, která řeší optimalizaci pomocí mravenčích kolonií na problému směrování vozidel s omezením na kapacity. Dále je implementován algoritmus částicových rojů, který řeší optimalizaci nastavení správných parametrů pro mravenčí kolonie.
This diploma thesis focuses on meta-heuristic algorithms and their ability to solve difficult optimization problems in polynomial time. The thesis describes different kinds of meta-heuristic algorithms such as genetic algorithm, particle swarm optimization or ant colony optimization. The implemented application was written in Java and contains ant colony optimization for capacitated vehicle routing problem and particle swarm optimization which finds the best possible parameters for ant colonies.
Keywords:
ant colony optimization; evolutionary algorithm; genetic algorithm; heuristic; meta-heuristic; Particle swarm optimization; vehicle routing problem; evoluční algoritmy; genetické algoritmy; heuristiky; meta-heuristiky; mravenčí kolonie; problém směrování vozidel; Částicové roje
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/11012/177617