Використання генетичних алгоритмів в прикладних задачах
Дата
2023
Автори
Єрмоленко Олександр
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
Генетичні алгоритми працюють з задачами великої розмірності та забезпечують велику кількість розв‘язань, але неможливо довести їх оптимальність, а якість розв‘язку та швидкість роботи сильно залежать від обраних початкових значень
У даній роботі було проведено дослідження щодо пошуку оптимальних розв’язків для транспортної задачі. Були розглянуті історичні аспекти формулювання проблеми транспортування та побудови найдешевшого маршруту.
Теоретично були описані та розглянуті точні (алгоритм повного перебору) та наближені (генетичні алгоритми) способи знаходження оптимального маршруту за певним критерієм. Для експериментального дослідження були реалізовані алгоритми, такі як повний перебір, генетичний алгоритм з використанням мови програмування Python.
Отримані результати дозволяють зробити наступні висновки:
• Для невеликої кількості точок маршруту (n < 5) алгоритм повного перебору є ефективним, оскільки він забезпечує точний результат та працює достатньо швидко.
• Алгоритми з використанням генерації випадкових послідовностей та порівнянням поточного згенерованого маршруту з попереднім мінімальним є простішими у реалізації, але можуть працювати повільніше та давати гірші результати при сильних обмеженнях на час обчислення.
Порівняння знайдених маршрутів для кожного методу дозволяє наочно переконатись, що знайдені шляхи є оптимальними згідно з встановленими критеріями. Робота підтверджує важливість використання ефективних алгоритмів для розв'язання транспортної задачі та надає висновки щодо найкращих підходів для досягнення оптимальних результатів.
Бібліографічний опис
Галузь знань та спеціальність
12 Інформаційні технології , 122 Комп’ютерні науки
Бібліографічний опис
Єрмоленко О. Використання генетичних алгоритмів в прикладних задачах : кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Єрмоленко Олександр. – Київ, 2023. – 41 с.