| dc.contributor.author |
Míča Ondřej
|
|
| dc.date.accessioned |
2016-11-14T08:20:20Z |
|
| dc.date.available |
2016-11-14T08:20:20Z |
|
| dc.date.issued |
2015 |
|
| dc.identifier.isbn |
978-80-01-05853-4 |
cze |
| dc.identifier.issn |
|
|
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/66615 |
|
| dc.description.abstract |
Úloha obchodního cestujícího je velmi známý a populární optimalizační problém. Protože se jedná o NP-těžkou úlohu, počet přípustných řešení je velmi vysoký – roste s faktoriálem počtu vrcholů v dopravní síti. Proto ani se soudobou výpočetní technikou není možné rozsáhlé úlohy obchodního cestujícího řešit exaktními metodami. V tomto příspěvku bude představeno pět metaheuristických metod: tabu search, simulované žíhání, genetický algoritmus, metoda mravenčí kolonie a metoda harmony search. Tyto algoritmy budou mezi sebou srovnány, když jako porovnávací měřítko bude použita odchylka mezi hodnotou účelové funkce nejlepšího vypočteného řešení a řešení optimálního. |
cze |
| dc.format |
p. 64-70 |
eng |
| dc.language.iso |
cze |
|
| dc.publisher |
České vysoké učení technické v Praze |
cze |
| dc.relation.ispartof |
Optimalizační úlohy v dopravních a logistických systémech a SW podpora rozhodování v inteligentních dopravních systémech |
eng |
| dc.rights |
Pouze v rámci UPa |
eng |
| dc.subject |
Úloha obchodního cestujícího |
cze |
| dc.subject |
Harmony search |
cze |
| dc.subject |
Optimalizace |
cze |
| dc.subject |
Travelling salesman problem |
eng |
| dc.subject |
Harmony search |
eng |
| dc.subject |
Optimization |
eng |
| dc.title |
Metoda harmony search při řešení úlohy obchodního cestujícího a její porovnání s dalšími metaheuristickými metodami |
cze |
| dc.title.alternative |
Harmony search algorithm used for solving Travelling salesman problem and its collate with other metaheuristic methods |
eng |
| dc.type |
ConferenceObject |
eng |
| dc.description.abstract-translated |
Travelling salesman problem is very well known and popular optimization problem. It is a NP-hard problem, so the number of possible solutions is very high - it is a factorial of number of the nodes. So even with nowadays computers it takes very large amount of time to solve TSP with exact methods. In this paper is introduced five metaheuristic methods: tabu search, simulated annealing, genetic algorithm, ant colony optimization and harmony search algorithm. These algorithms are collated with each other. The difference between optimal and given solution is used as comparison criterion. |
eng |
| dc.event |
Optimalizační úlohy v dopravních a logistických systémech a SW podpora rozhodování v inteligentních dopravních systémech (20.11.2015 - 21.11.2015) |
cze |
| dc.peerreviewed |
yes |
eng |
| dc.publicationstatus |
postprint |
eng |
| dc.identifier.obd |
39875061 |
|
