Hybridní paralelní simulované žíhání používající genetické operátory
Popis výsledku
Tento článek pojednává o novém algoritmu paralelního simulovaného žíhání HGSA, který zahrnuje genetické operátory křížení. Genetické operátory se zde využívají ke zlepšení původního paralelního simulovaného žíhání PSA, které umožňuje rekombinovat řešení získaných procesem simulovaného žíhání v pevném časovém intervalu. Je ukázáno, že navržený algoritmus může zrychlit konvergenci k optimálnímu řešení mnohem více efektivněji, než srovnávané algoritmy PAGASA a paralelní simulované žíhání PSAA. Výkonnost algoritmu HGSA je testována na třech známých TSP problémech.
Klíčová slova
Optimization ProblemsParallel Simulated AnnealingGenetic CrossoverHybrid Algorithm
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Hybrid parallel simulated annealing using genetic operations
Popis výsledku v původním jazyce
This paper deals with a new algorithm of a parallel simulated annealing HGSA, which includes genetic crossover operations. The genetic crossover is used as an enhancement of the origin parallel simulated annealing PSA which allows to recombine solutionsproduced by individual simulate annealing processes at fixed time intervals. It is found that the proposed algorithm can speed-up the search the global optimum more effectively, compared to PAGASA algorithm and parallel simulated annealing PSA. The perfoormance of the HSGA algorithm is tested on the three known TSP benchmarks.
Název v anglickém jazyce
Hybrid parallel simulated annealing using genetic operations
Popis výsledku anglicky
This paper deals with a new algorithm of a parallel simulated annealing HGSA, which includes genetic crossover operations. The genetic crossover is used as an enhancement of the origin parallel simulated annealing PSA which allows to recombine solutionsproduced by individual simulate annealing processes at fixed time intervals. It is found that the proposed algorithm can speed-up the search the global optimum more effectively, compared to PAGASA algorithm and parallel simulated annealing PSA. The perfoormance of the HSGA algorithm is tested on the three known TSP benchmarks.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2004
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
Zborník príspevkov ze seminara Počítačové Architektury a Diagnostika
ISBN
80-969202-0-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
48-53
Název nakladatele
Slovak Academy of Science
Místo vydání
Bratislava
Místo konání akce
Kaštieľ Moravany nad Váhom
Datum konání akce
15. 9. 2004
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—
Základní informace
Druh výsledku
D - Stať ve sborníku
CEP
JC - Počítačový hardware a software
Rok uplatnění
2004