Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Metaheuristics for the Network Steiner Tree Problem

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F02%3APU31526" target="_blank" >RIV/00216305:26210/02:PU31526 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Metaheuristics for the Network Steiner Tree Problem

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The network Steiner tree problem (or Steiner tree problem in graphs) finds a shortest tree spanning a given vertex subset within a network. For exact solutions, a mixed integer programming model is proposed and checked in GAMS optimization package. However, the studied problem is NP-complete and therefore, for large scaled instances, the optimal solution cannot be found in a reasonable amount of time. In this case it is usually solved by approximation or deterministic heuristic methods. This paper propooses an approach that is based on simple approximations in a hybrid combination with stochastic heuristic methods (genetic algorithms and simulated annealing) applied to a binary string representation of Steiner vertex candidates. These methods are tested on standard benchmarks from OR-Library and suitable parameter settings are recommended to achieve good solutions. It was shown that by this approach, we can achieve near-optimal results for instances of up to 100 vertices, 200 edges and

  • Název v anglickém jazyce

    Metaheuristics for the Network Steiner Tree Problem

  • Popis výsledku anglicky

    The network Steiner tree problem (or Steiner tree problem in graphs) finds a shortest tree spanning a given vertex subset within a network. For exact solutions, a mixed integer programming model is proposed and checked in GAMS optimization package. However, the studied problem is NP-complete and therefore, for large scaled instances, the optimal solution cannot be found in a reasonable amount of time. In this case it is usually solved by approximation or deterministic heuristic methods. This paper propooses an approach that is based on simple approximations in a hybrid combination with stochastic heuristic methods (genetic algorithms and simulated annealing) applied to a binary string representation of Steiner vertex candidates. These methods are tested on standard benchmarks from OR-Library and suitable parameter settings are recommended to achieve good solutions. It was shown that by this approach, we can achieve near-optimal results for instances of up to 100 vertices, 200 edges and

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2002

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Katalinic, B. (ed.): DAAAM International Scientific Book

  • ISBN

    3-901509-30-5

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    525-538

  • Počet stran knihy

  • Název nakladatele

    DAAAM International, Wien

  • Místo vydání

    Wien (Austria)

  • Kód UT WoS kapitoly