|
| |
|
|
Řešení optimalizačních úloh algoritmy ACO
Habrnál, Matěj ; Samek, Jan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Práce se zabývá základními optimalizačními algoritmy ACO (Ant Colony Optimization) a jejich vývojem, zkoumá také inspiraci u živých mravenců. Cílem pak je demonstrovat činnost těchto algoritmů na dvou optimalizačních úlohách - problému obchodního cestujícího a problému hledání potravinových zdrojů a optimální cesty mezi potravou a mraveništěm. Práce popisuje i experimenty, které mají za cíl zjistit vliv nastavitelných parametrů mravenčích algoritmů. Nejdříve je popsána teorie ACO algoritmů, následně pak aplikace těchto algoritmů na obě vybrané optimalizační úlohy. Závěr práce se věnuje rozboru provedených experimentů s vytvořenými aplikacemi a hodnocením jejich výsledků.
|
|
| |
|
|
Srovnání metod pro řešení problému obchodního cestujícího
Šušová, Lucia ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá srovnáním metod řešení problému obchodního cestujícího (traveling salesman problem). Pro řešení tohoto NP-úplného problému existuje celá řada algoritmů, kdy není jednoduché vybrat ten správný. Hlavní přínos této práce tkví v experimentálním srovnání jednotlivých metod mezi sebou. Čtenář se tak dozví, jaké výsledky pří hledání cesty může očekávat při použití konkrétního algoritmu. První část práce se zabývá teoretickým základem, kdy jsou popsány všechny potřebné informace pro správně pochopení problému. Druhá část se zabývá popisem jednotlivých heuristik a metod řešení rozdělených do kategorií podle principu činnosti. Dále práce obsahuje experimentální srovnání metod. Toto porovnávání bylo prováděno na základě vlastní implementace jednotlivých heuristik, část práce se věnuje také samotné implementaci metod a popisu programu. Na závěr jsou uvedeny možnosti dalšího vývoje projektu a nechybí ani zhodnocení výsledků.
|
|
|
Řešení optimalizačních úloh inspirované živými organismy
Popek, Miloš ; Peringer, Petr (oponent) ; Martinek, David (vedoucí práce)
S řešením optimalizačních problémů se setkáváme v každodenním životě, kdy se snažíme zadané úkony provést nejlepším možným způsobem. Ant Colony Optimization je algoritmus inspirovaný chováním mravenců při hledání potravy. Ant Colony Optimization se úspěšně používá na optimalizační úlohy, na které by nebylo možné klasické optimalizační metody použít. Genetický algoritmus je inspirován přenosem genetické informace při křížení. Stejně jako ACO algoritmus se používá pro řešení optimalizačních úloh. Výsledkem mé diplomové práce je vytvořený simulátor pro řešení zvolených optimalizačních úloh pomocí ACO algoritmu a GA a porovnání dosažených výsledků na implementovaných úlohách.
|
|
|
The Use of Artificial Intelligence in Business
Matus, Gabriel ; Doskočil, Radek (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
This work deals with traveling salesman problem (TSP) and examines it’s possibilities to use in business. It is about the optimization of the travel cost, saving time and unnecessary mileage. Part of the work is a program with a GUI written in program MATLAB. Program uses neural networks to calculate the most effective path between places, where the trader has to reach. It’s possible to use the algorithm for many purposes, e.g. distribution of goods, store management, planning of PCBs or rescue services. Program communicates with the Google Maps API server, which provides the actual information of the path.
|
|
|
Využití prostředků umělé inteligence pro podporu rozhodování v podniku
Rosa, Štěpán ; Kříž, Jiří (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na využití genetických algoritmů pro úlohy vycházející z problému obchodního cestujícího. Na základě teoretických poznatků a analýzy problému poskytuje návrh řešení, které s ohledem na omezující podmínky sestaví denní plán tras pro servisní techniky. Případová studie ukazuje, že navržené řešení v porovnání s plánováním dle zkušeností umožňuje snížit náklady na dopravu.
|
|
|
Mravenčí kolonie
Hart, Pavel ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá rešerší optimalizačních algoritmů a dále pak implementací a porovnáním tří z nich. Jedná se o algoritmus mravenčí kolonie, zakázané prohledávání a simulované žíhání. Implementace algoritmů byla uzpůsobena k řešení problému obchodního cestujícího. U všech zmíněných algoritmů byla zkoumána a zhodnocena jejich časová náročnost a kvalita nalezeného řešení. U algoritmů mravenčí kolonie bylo navíc provedeno zhodnocení vlivu řídicích parametrů na kvalitu nalezeného řešení.
|
|
|
Servis počítačů - aplikace úlohy obchodního cestujícího
Ryglová, Michaela ; Skočdopolová, Veronika (vedoucí práce) ; Dvořák, Marek (oponent)
Úloha obchodního cestujícího je nejznámějším typem okružních dopravních problémů. Tato práce se zabývá řešením úlohy obchodního cestujícího s cílem minimalizace najetých kilometrů a důrazem na zákaznické požadavky s využitím dat od firmy CTR s.r.o. Kromě základního modelu jsou zde využity i modifikace matematického modelu úlohy a to úloha s tvrdými časovými okny a úloha s měkkými časovými okny. K praktickému řešení je použit modelovací jazyk v optimalizačním softwaru LINGO. Optimální řešení byla nalezena pro úlohu obchodního cestujícího a její modifikace. Nejdelší cestu 40,2 km dává modifikace s měkkými časovými okny, ale nejvíce klade důraz na zákaznické požadavky. Nejkratší cesta 24 km byla nalezena pomocí základní úlohy obchodního cestujícího, zde ale nejsou uvažovány žádné požadavky.
|
|
| |
host ::
RSS.