Pokročilá evoluční optimalizace úloh typu TSP

Simple item page
but.committeeprof. 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)cs
but.defenceStudent 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.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologie a umělá inteligencecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBidlo, Michalcs
dc.contributor.authorHladyuk, Vadymcs
dc.contributor.refereeVašíček, Zdeněkcs
dc.date.accessioned2023-07-17T09:06:35Z
dc.date.available2023-07-17T09:06:35Z
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractPráce 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.cs
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationHLADYUK, V. Pokročilá evoluční optimalizace úloh typu TSP [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other144022cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/213190
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectvoluční algoritmycs
dc.subjectgenetický algoritmuscs
dc.subjectselekcecs
dc.subjectturnajový výběrcs
dc.subjectoperátory kříženícs
dc.subjectproblém obchodního cestujícíhocs
dc.subjectTSPcs
dc.subjectoptimalizační algoritmuscs
dc.subject2-optcs
dc.subject3-optcs
dc.subjecthybrid genetického problémucs
dc.subjectexperimenty optimalizačního problémucs
dc.subjectevolutionary algorithmsen
dc.subjectgenetic algorithmen
dc.subjectselectionen
dc.subjecttournament selectionen
dc.subjectcrossover operatorsen
dc.subjecttraveling salesman problemen
dc.subjectTSPen
dc.subjectoptimization algorithmen
dc.subject2-opten
dc.subject3-opten
dc.subjecthybrid genetic problemen
dc.subjectoptimization problem experimentsen
dc.titlePokročilá evoluční optimalizace úloh typu TSPcs
dc.title.alternativeAdvanced Evolutionary Optimisation of TSP-Based Problemsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-19cs
dcterms.modified2023-06-19-11:01:51cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid144022en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2023.07.17 11:06:35en
sync.item.modts2023.07.17 10:03:01en
thesis.disciplineBioinformatika a biocomputingcs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
10.47 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_144022.html
Size:
10.26 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_144022.html
Download
Collections
2023