Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se zaměřuje na úpravu známých postupů ACO a GA s ohledem na zvyšování efektivity nalézaných řešení. Jsou zde prezentovány dva nové přístupy pro řešení TSP. Pomocí jednoho z nich lze také vytvořit počáteční populaci pro GA. Je uveden konkrétní návrh programu a v příloze pak i jeho implementace v jazyce Java. Aby se zlepšila efektivita řešení, jsou navržené a implementované lokální optimalizace. Po uplynutí předem stanoveného strojového času jsou mezi sebou porovnány minimální vzdálenosti dosažené zvolenými metodami. Experimenty jsou provedeny na sadách s různými počty míst, konkrétně od 101 až po 3891.This thesis is focused on modification of known principles ACO and GA to increase their performance. Thesis includes two new principles to solve TSP. One of them can be used as an initial population generator. The appendix contains the implementation of the application in Java. The description of this application is also part of the thesis. One part is devoted to optimization in order to make methods more efficient and produce shorter paths. In the end of the thesis are described experiments and their results with different number of places from 101 up to 3891.
