|
|
Implementace problému směrování vozidel pomocí algoritmu mravenčích kolonií a částicových rojů
Hanek, Petr ; Kubánková, Anna (oponent) ; Šeda, Pavel (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Evoluční optimalizace nákladní přepravy
Beránek, Michal ; Drahošová, Michaela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem optimalizace nákladní přepravy. Cílem je minimalizace nákladů spojených s přepravou, které vyplývají z ujeté vzdálenosti. Při správném naplánování tras lze tyto náklady výrazně snížit, obzvlášť když se jedná o velký počet zákazníků, které je potřeba obsloužit. Tato práce se soustředí na řešení pomocí evolučních algoritmů, což jsou metody optimalizace založené na principech evoluce. Hlavní zaměření je na problém směrování vozidel s omezenou heterogenní flotilou vozidel. V práci je představeno několik evolučních algoritmů a jejich výsledky jsou porovnány. Nejlepší z nich, evoluční strategie používající lokální prohledávání blízkého okolí, dosahuje podobných, pro některé konkrétní úlohy i lepších výsledků, než jiné existující evoluční algoritmy, vytvořené pro řešení stanoveného problému.
|
|
|
Evoluční optimalizace nákladní přepravy
Beránek, Michal ; Drahošová, Michaela (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá problémem optimalizace nákladní přepravy. Cílem je minimalizace nákladů spojených s přepravou, které vyplývají z ujeté vzdálenosti. Při správném naplánování tras lze tyto náklady výrazně snížit, obzvlášť když se jedná o velký počet zákazníků, které je potřeba obsloužit. Tato práce se soustředí na řešení pomocí evolučních algoritmů, což jsou metody optimalizace založené na principech evoluce. Hlavní zaměření je na problém směrování vozidel s omezenou heterogenní flotilou vozidel. V práci je představeno několik evolučních algoritmů a jejich výsledky jsou porovnány. Nejlepší z nich, evoluční strategie používající lokální prohledávání blízkého okolí, dosahuje podobných, pro některé konkrétní úlohy i lepších výsledků, než jiné existující evoluční algoritmy, vytvořené pro řešení stanoveného problému.
|
|
|
Implementace problému směrování vozidel pomocí algoritmu mravenčích kolonií a částicových rojů
Hanek, Petr ; Kubánková, Anna (oponent) ; Šeda, Pavel (vedoucí práce)
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.
|
host ::
RSS.