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”

The Importance of Being Earnest: Multiple Heterogeneous Container Loading with a Simple Genetic Algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F26%3A0201464" target="_blank" >RIV/00216305:26210/26:0201464 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-90062-4_30" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-90062-4_30</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-90062-4_30" target="_blank" >10.1007/978-3-031-90062-4_30</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Importance of Being Earnest: Multiple Heterogeneous Container Loading with a Simple Genetic Algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this study we address the complex practical problem of multiple heterogeneous container loading with a simple genetic algorithm. We demonstrate that with a well-chosen representation including a heuristic and a suitable fitness function the other aspects of the genetic algorithm do not need extensive work for good results. Following systematic study of our method on synthetically generated data, we visually showcase the solution for a company-based problem instance.

  • Název v anglickém jazyce

    The Importance of Being Earnest: Multiple Heterogeneous Container Loading with a Simple Genetic Algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    In this study we address the complex practical problem of multiple heterogeneous container loading with a simple genetic algorithm. We demonstrate that with a well-chosen representation including a heuristic and a suitable fitness function the other aspects of the genetic algorithm do not need extensive work for good results. Following systematic study of our method on synthetically generated data, we visually showcase the solution for a company-based problem instance.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA24-12474S" target="_blank" >GA24-12474S: Benchmarking globálních optimalizačních metod</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science

  • ISBN

    9783031900617

  • ISSN

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    482-495

  • Název nakladatele

    Springer Science and Business Media Deutschland GmbH

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Trieste, Itálie

  • Datum konání akce

    23. 4. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku