Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "orienteering" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Zastosowanie problemu komiwojażera z profitami i oknami czasowymi do wyznaczania tras atrakcyjnych turystycznie okolic Białegostoku
    An application of the Orienteering Problem with Time Windows for tour planning problem in Bialystok region
    Autorzy:
    Karbowska-Chilińska, J.
    Zabielski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404133.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    problem komiwojażera
    algorytm genetyczny
    generowanie tras atrakcyjnych turystycznie
    orienteering problem
    genetic algorithm
    tour planning problem
    Opis:
    Problem komiwojażera z profitami i oknami czasowymi jest dogodnym modelem dla problemu optymalnego planowania tras atrakcyjnych turystycznie. W pracy przedstawiono rozwiązanie tej odmiany problemu komiwojażera za pomocą algorytmu genetycznego GAPR. W miejsce krzyżowania zaproponowano wymianę obiektów między losowo wybranymi trasami. Rozwiązanie przetestowano na rzeczywistej sieci obiektów turystycznych okolicy Białegostoku. W wyniku testów otrzymano trasy o porównywalnej atrakcyjności jak w algorytmie genetycznym GA z krzyżowaniem (różnica jest na korzyść GAPR około 0.5%) i czasem generowania trasy nie przekraczającym 1.5 sekundy. Algorytm może być zastosowany w planerach tras turystycznych.
    Orienteering problem with time windows (OPTW) is a good model for the tour planning problem. In this article a genetic algorithm with path relinking (GAPR) is used for solving OPTW. The path relinking (PR) process is applied instead of a crossover. The solution has been tested on a real network of tourist points of interests in Bialystok region. Routes which are the test results are comparable with the routes generated by the previous GA with crossover (the GAPR exceeds profit result about 0.5% relative to GA, the execution time of GAPR does not exceed 1.5 s). The algorithm can be used in trip planners.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2013, 4, 2; 81-89
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizacja trasy podróży turystycznej samochodem elektrycznym
    The optimization of a tourist route of electric vehicle
    Autorzy:
    Karbowska-Chilińska, J.
    Zabielski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404234.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    graf ważony
    generowanie trasy
    optymalizacja trasy
    problem orientacyjny
    algorytm ewolucyjny
    pojazd elektryczny
    weighted graph
    route generating
    route optimization
    orienteering problem
    evalutionary algorithm
    electrical vehicle
    Opis:
    Samochód elektryczny jest zeroemisyjny, bardzo cichy i tani w eksploatacji. Może być wykorzystywany zarówno jako samochód miejski, jak i w podróżowaniu turystycznym. W artykule przedstawiamy algorytm, który zaplanuje trasę wycieczki w taki sposób, żeby odwiedzone zostały najatrakcyjniejsze obiekty turystyczne, oraz uwzględni w punkcie początkowym i końcowym trasy ładowanie baterii. Atrakcyjność obiektu jest wyznaczana na podstawie opinii internatów o danym obiekcie. Maksymalna długość wycieczki to liczba kilometrów, jakie samochód może przejechać na jednym ładowaniu baterii. Zaproponowany przez autorów algorytm ewolucyjny został przetestowany na rzeczywistych danych, obejmujących obiekty turystyczne i stacje ładowania baterii na Podlasiu. Czas działania algorytmu oraz wyniki testów wykazują, że opisany algorytm może być częścią modułu oprogramowania stosowanego w samochodach elektrycznych lub aplikacją na smartfony, która ułatwia i uprzyjemnia podróżowanie, a jednocześnie pozwala optymalnie wykorzystać energię samochodu elektrycznego.
    Electric vehicle (EV) does not emit harmful gases, it is very quiet and cheap to use. It can be used both as a city car and in the travel tourism. In this paper we present an algorithm that will plan a route of electric vehicle in such a way that the most attractive tourist points of interest are visited and takes into account the starting point and the final point of a route as a EV charging station. Attractiveness of points of interest is determined on the basis of a ranking on the internet. The maximum length of the tour is determined by the number of kilometres that the car can travel on a single battery charge. The evolutionary algorithm proposed by us was tested on realistic database points of interests and EV charging stations in Podlasie region. On the basis of the tests results and execution times of the algorithm we conclude that the proposed algorithm could be a part of a software module in EV or an application for smart phones which makes traveling easier and more comfortable. Moreover EV battery power is used optimally.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2014, 5, 2; 81-94
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    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