Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Koszelew, J." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Tunning parameters of evolutionary algorithm in Travelling Salesman Problem with profits and returns
Autorzy:
Koszelew, J.
Piwońska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/393341.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Tematy:
sieć transportowa
TSP
algorytm ewolucyjny
routing in transport networks
travelling salesman problem with profits
evolutionary algorithm
Opis:
A huge number of papers studies Travelling Salesman Problem (TSP) in classical version. In standard TSP all cities must be visited and graph is completed. While this is indeed the case in many practical problems, there are many other practical problems where these assumptions are not valid. This paper presents a new evolutionary algorithm (EA) which solves TSP with profits and returns (TSPwPR). This version of TSP is often applied in Intelligent Transport Systems, especially in Vehicle Routing Problem (VRP). TSPwPR consists in finding a cycle which maximizes collected profit but does not exceed a given cost constraint. A graph which is considered in this problem can be not completed, salesman doesn't have to visit all cities and he can repeat (with zero profit) cities in his tour. The method was implemented and tested on real network which consists of 160 cities in eastern and central voivodeships of Poland. The main parameter which has the highest influence on quality of obtaining results is the size of population and our experiments are directed to determine an optimal value of this parameter.
Źródło:
Archives of Transport System Telematics; 2010, 3, 1; 17-22
1899-8208
Pojawia się w:
Archives of Transport System Telematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The comparison of genetic algorithms which solve orienteering problem using complete and incomplete graph
Porównanie algorytmów genetycznych rozwiązujących Orienteering Problem przy pomocy grafu pełnego i niepełnego
Autorzy:
Ostrowski, K.
Koszelew, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341187.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
graf niepełny
graf pełny
sieć transportowa
OP
GA
algorytm genetyczny
orienteering problem
transport network
genetic algorithm
incomplete graph
complete graph
Opis:
The purpose of this work was to compare two forms of genetic algorithm (complete and incomplete graph version) which solves Orienteering Problem (OP). While in most papers concerning OP graph is complete and satisfies triangle inequality, in our versions such assumptions may not be satisfied. It could be more practical as transport networks are graphs which do not have to satisfy those conditions. In such cases, graphs are usually complemented with fictional edges before they can be used by classic OP solving algorithms which operate on complete graphs. This paper answers the question: Is it better (in terms of results quality and time consumption) to transform graphs to classic OP form before running algorithm (complete graph version) or to solve OP on graphs without any assumptions and changes (incomplete graph version)? The computer experiment was conducted on the real transport network in Poland and its results suggest that it is worth checking both versions of the algorithm on concrete networks.
Celem pracy było porównanie dwóch odmian algorytmu (wersja dla grafu pełnego i niepełnego) rozwiązujących Orienteering Problem (OP). W większości artykułów dotyczących OP graf jest pełny, a jego krawędzie spełniają nierówność trójkąta, natomiast w naszej wersji takie założenia mogą nie być spełnione. Może to być bardziej praktyczne ponieważ sieci transportowe są grafami, ktore nie muszą spełniać tych warunków. W takich przypadkach grafy są zazwyczaj uzupełniane fikcyjnymi krawędziami, a następnie działają na nich algorytmy rozwiązujące klasyczną wersje OP, które operują na grafie pełnym. Artykuł odpowiada na pytanie: czy pod względem jakości wyników i czasu obliczeń lepiej jest przekształcać graf do klasycznej formy OP przed uruchomieniem algorytmu w wersji dla grafu pełnego czy rozwiązywać OP na grafie niezmienionym i nie spełniającym dodatkowych założeń (wersja dla grafu niepełnego)? Eksperyment został przeprowadzony na prawdziwej sieci transportowej w Polsce, a jego wyniki sugerują, że warto sprawdzać obie wersje algorytmu na konkretnych sieciach.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2011, 8; 61-77
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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