Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

W poszukiwaniu optymalnej trasy – wybrane algorytmy w zastosowaniu do problemu komiwojażera

Tytuł:
W poszukiwaniu optymalnej trasy – wybrane algorytmy w zastosowaniu do problemu komiwojażera
In search of the optimal route – selected algorithms applicable to the travelling salesman problem
Autorzy:
Jakubowska, A.
Piechocka, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818774.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
optymalizacja trasy
problem komiwojażera
heurystyka
route optimization
travelling salesman problem
heuristics
Źródło:
Journal of TransLogistics; 2015, 1, 1; 7--23
2450-5870
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Ze względu na dążenie do ograniczenia kosztów logistycznych przedsiębiorstw coraz większego znaczenia nabiera zagadnienie optymalizacji tras. Coraz częściej wykorzystuje się w tym celu rozwiązania heurystyczne oparte na sztucznej inteligencji. Uwzględniając duży stopień trudności w tym zakresie, szczególnie istotne jest wykorzystanie wsparcia informatycznego. Niniejsza praca przedstawia problem komiwojażera oraz możliwość jego rozwiązania za pomocą algorytmów heurystycznych. Szerzej zaprezentowano algorytmy mrówkowy oraz genetyczny.

Due to striving for reducing the logistic cost of enterprises, the route optimisation issue becomes more and more important. For this purpose heuristic solutions based on artificial intelligence are often used. Taking into account the high difficulty of optimization problems, it is particularly important to use IT support. This paper presents the Traveling Salesman Problem and the idea of heuristic algorithms used to solve this problem. More detailed were presented Ant Colony Optimization Algorithm and Genetic Algorithm.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies