Döntéstámogatás fuzzy módszerekkel, optimalizálással = Decision support with fuzzy methods and optimization.

2003 és 2006 közt kutatásokat két irányban folytattam: fuzzy osztályozás és optimalizálás evolúciós algoritmussal (EA). A fuzzy témakörben egy EA alapú fuzzy osztályozó algoritmust publikáltam. Az optimalizálás témakörben több algoritmust fejlesztettem, melyek különböző EA struktúrákat, ill. memória alapú technikákat alkalmaztak. Több skalár optimalizálás algoritmust publikáltam: nem-lineáris problémák, kombinatorikus optimalizálás (QAP, 3-SAT, BQP, TSP). Vektoroptimalizálás témakörben algoritmusaim: nem-lineáris optimalizálás, kombinatorikus problémák (QAP, TSP). Több algoritmusom eredménye hasonló, vagy jobb minőségű, mint a megjelenéskor ismert más EA módszerek eredménye. | Between 2003 and 2006 my research had two directions: fuzzy classification and optimization with evolutionary algorithm (EA). In the fuzzy topic I published a fuzzy classification algorithm based on EA. In the optimization topic I developed algorithms with different EA structures and used memory based techniques. I published more single-objective algorithms, e.g. non-linear optimization with parallel EAs, combinatorial optimization (QAP, 3-SAT, BQP, TSP). I published some multi-objective algorithms: a non-linear optimization method and combinatorial optimization (QAP, TSP). By some of my published algorithms the results had similar or better quality than the other EA in the same topics

Optimalizálás evolúciós algoritmusokkal = Optimization with evolutionary algorithms

A ”optimalizálás evolúciós algoritmusokkal” téma közös keretet nyújt optimalizálási és fuzzy módszerek fejlesztéshez. Ennek során • Továbbfejlesztettem egy memória alapú evolúciós algoritmus technikát, és az új technikával (nevezzük EVL-nek) ütemezési és járatszervezési optimalizálási problémákat oldottam meg. Az eredmények minősége jó. • Tovább tanulmányoztam a párhuzamos evolúciós algoritmus technikát és fejlesztettem egy új regionális (island) modellt optimalizálási problémákhoz. A modell master-slave struktúrában kezeli a migráció műveletet. • Végül egy új fuzzy többkritériumos alternatíva rendező módszert fejlesztettem, amely korábbi módszerem egyszerűbben használható változata. Eredményeimről nemzetközi, ill. hazai folyóiratokban, konferenciákon számoltam be 6 nemzetközi és 5 hazai publikációban. | The research „optimization with evolutionary algorithms” gives a common framework to develop optimization and fuzzy methods. I continued my earlier OTKA research. So: • I developed a new memory based technique (EVL technique) for evolutionary algorithms. I used the EVL technique for scheduling and vehicle routing optimization problems. The quality of the results is good. • I studied the parallel evolutionary algorithm technique, and I develop a new island model for optimization problems. The model uses a master-slave structure for the migration. • At end I developed a new fuzzy multiple-criteria ranking method based on my earlier one, that we can use easier in the practise. My results ware published in Hungarian and international journals and proceedings of conferences. I have 6 international and 5 Hungarian publications

An Evolutionary Framework for 3-SAT Problems

In this paper we present a new evolutionary framework for 3-SAT. This method can be divided into three stages, where each stage is an evolutionary algorithm. The first stage improves the quality of the initial population. The second stage improves the speed of the algorithm periodically generating new solutions. The 3rd stage is a hybrid evolutionary algorithm, which improves the solutions with a local search. The key points of our algorithm are the evolutionary framework and the mutation operation that form a concatenated, complex neighborhood structure, “a variable neighborhood descent”. We tested our algorithm on some benchmark problems. Comparing the results with other heuristic methods, we can conclude that our algorithm belongs to the best methods of this problem scope

A Cluster-based Evolutionary Algorithm for the Single Machine Total Weighted Tardiness-scheduling Problem

In this paper a new evolutionary algorithm is described for the single machine total weighted tardiness problem. The operation of this method can be divided in three stages: a cluster forming and two local search stages. In the first stage it approaches some locally optimal solutions by grouping based on similarity. In the second stage it improves the accuracy of the approximation of the solutions with a local search procedure while periodically generating new solutions. In the third stage the algorithm continues the application of the local search procedure. We tested our algorithm on all the benchmark problems of ORLIB. The algorithm managed to find, within an acceptable time limit, the best-known solution for the problems, or found solutions within 1% of the best-known solutions in 99 % of the tasks

A Pécsi Tudományegyetem informatikai fejlesztésének története

A számítástechnika alkalmazása a pécsi felsőoktatásban 1971-ben kezdődött a Pollack Mihály Műszaki Főiskolán, egy évvel később a Jogtudományi Karon, majd a Pécsi Orvostudományi Egyetemen. A Pécsi Tanárképző Főiskolán az 1980-as évek elején jelentek meg az első számítógépek. Mivel korábban az egyetemi karok többsége önálló intézmény volt, az informatika fejlődésének története mindegyik karnál máskor, másképp indult és más pályát követett. A kötet célja, hogy betekintést adjunk egyetemünk informatikai fejlődésébe, amely a mai napig hatással van az oktatásra és a kutatásra egyaránt

Learn the Ranking of Precedence Cases 1

Abstract. A modification of a fuzzy classification algorithm is shown in this paper. This algorithm classifies multiple-criteria fuzzy or crisp elements and the task of the classification is traced back to ranking of elements, as well as to learning weight numbers similarly to neural networks. Two new particular versions of the algorithm can be utilized in the multiple-criteria decision-making. If we have precedence alternatives (cases), the algorithm is able to learn the ranking of alternatives when the criteria and the sequence of alternatives are known. The ready classifiers may be used as evaluating programs and further alternatives can be listed among the precedence alternatives with their help. 1

An algorithm for the capacitated vehicle routing problem with route balancing

Evolutionary algorithm, Multi-objective optimization, Explicit collective memory, Combinatorial optimization, CVRP,