Pokročilá evoluční optimalizace úloh typu TSP
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce řeší problém obchodního cestujícího pomocí evolučního algoritmu, konktrétně pomocí genetického algoritmu. Jedná se o hybrid genetického algoritmu s využitím lokálního prohledávacího algoritmu a dalších vylepšení, které nám pomohou vylepšit výsledky. Problémy obchodního cestujícího budou řešeny od 20 měst až po 25 tisíc měst. V kapitole s experimenty jsem zjistil nejvhodnější nastavení všech parametrů v programu a řádně otestoval jejich přínos. V další části kapitoly s experimenty jsem zjistil jakých výsledků dosahují genetické algoritmy. V poslední části jsem porovnal vývoj hodnoty fitness různých variant genetických algoritmů a různých variant operátorů křížení, také jsem porovnal časovou náročnost. Navrhnul jsem další možná vylepšení ať už lokálních prohledávacích algoritmů či jiného přístupu k řešení TSP.
This paper solves the traveling salesman problem using an evolutionary algorithm, specifically a genetic algorithm. It is a hybrid of the genetic algorithm, using a local search algorithm and other enhancements that further improve the results obtained. The traveling salesman problem will be solved from 20 cities to 25,000 cities. In the experiments chapter, I have determined the best settings for all the parameters in the program and properly tested their appropriateness. In the next part of the experiments chapter, I found out the performance of the full version of the genetic algorithm and its variants. In the last section, I compared the evolution of fitness values of different variants of genetic algorithms and different variants of crossover operators, I also compared the time consumption. I suggested further possible improvements either to the local search algorithm or to another approach to solve the TSP.
This paper solves the traveling salesman problem using an evolutionary algorithm, specifically a genetic algorithm. It is a hybrid of the genetic algorithm, using a local search algorithm and other enhancements that further improve the results obtained. The traveling salesman problem will be solved from 20 cities to 25,000 cities. In the experiments chapter, I have determined the best settings for all the parameters in the program and properly tested their appropriateness. In the next part of the experiments chapter, I found out the performance of the full version of the genetic algorithm and its variants. In the last section, I compared the evolution of fitness values of different variants of genetic algorithms and different variants of crossover operators, I also compared the time consumption. I suggested further possible improvements either to the local search algorithm or to another approach to solve the TSP.
Description
Keywords
voluční algoritmy, genetický algoritmus, selekce, turnajový výběr, operátory křížení, problém obchodního cestujícího, TSP, optimalizační algoritmus, 2-opt, 3-opt, hybrid genetického problému, experimenty optimalizačního problému, evolutionary algorithms, genetic algorithm, selection, tournament selection, crossover operators, traveling salesman problem, TSP, optimization algorithm, 2-opt, 3-opt, hybrid genetic problem, optimization problem experiments
Citation
HLADYUK, V. Pokročilá evoluční optimalizace úloh typu TSP [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-19
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení