Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

IMPACT OF PARAMETERS α, β AND ρ ON QUALITY OF SOLUTION TO TRAVELLING SALESMAN PROBLEM BY ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM
Autoři: Míča Ondřej
Rok: 2018
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Proceedings of the 10th CER Comparative European Research Conference - International Scientific Conference for Ph.D. students of EU countries
Název nakladatele: Sciemcee Publishing
Místo vydání: Londýn
Strana od-do: 94-97
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Vliv nastavení parametrů α, β a ρ na výsledné řešení úlohy obchodního cestujícího metodou mravenčí kolonie Úloha obchodního cestujícího patří mezi základní optimalizační problémy. Jedná se o NP-těžký problém, který má velmi mnoho přípustných řešení. Proto ani se současnou výpočetní technikou tuto úlohu nelze řešit pomocí exaktních metod. Metoda mravenčí kolonie patří mezi metaheuristické algoritmy inspirovanými přírodou. Má několik parametrů, které musí být určeny před každým spuštěním optimalizace a jejichž hodnoty výrazně ovlivňují kvalitu nalezeného řešení. Tento článek zkoumá, jaký vliv má různé nastavení těchto parametrů na kvalitu výsledného řešení. metoda mravenčí kolonie; metaheuristické metody; optimalizace; úloha obchodního cestujícího
eng IMPACT OF PARAMETERS α, β AND ρ ON QUALITY OF SOLUTION TO TRAVELLING SALESMAN PROBLEM BY ANT COLONY OPTIMIZATION ALGORITHM The travelling salesman problem is a well-known and popular optimization problem. Because it is an NP-hard problem, the number of permissible solutions is very high – it grows with the number of nodes in the transport network. So even with nowadays computers, it takes very large amount of time to solve TSP with exact methods. Ant colony optimization is metaheuristic algorithm inspired by nature. It has several parameters, which have to be set before the first run of algorithm and their correct setting is important for finding a satisficing solution. This paper deals with the effect of setting these parameters on the quality of the solution found. ant colony optimization; metaheuristic; optimization; travelling salesman problem