A genetic algorithm with an embedded Ikeda map applied to an order picking problem in a multi-aisle warehouse
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092780" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092780 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CIPLS.2014.7007161" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/CIPLS.2014.7007161</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CIPLS.2014.7007161" target="_blank" >10.1109/CIPLS.2014.7007161</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A genetic algorithm with an embedded Ikeda map applied to an order picking problem in a multi-aisle warehouse
Popis výsledku v původním jazyce
An Ikeda map embedded genetic algorithm is in- troduced in this research in order to solve the order picking problem. The chaos based algorithm is compared against the canonical pseudo-random number based genetic algorithm over thirty test instances of varying complexity. From the results, the chaos based genetic algorithm is shown to have better overall performance, especially for larger sized problem instances. The statistical paired t-test comparison of the results further reinforces the fact that the chaos based genetic algorithm is significantly better performing.
Název v anglickém jazyce
A genetic algorithm with an embedded Ikeda map applied to an order picking problem in a multi-aisle warehouse
Popis výsledku anglicky
An Ikeda map embedded genetic algorithm is in- troduced in this research in order to solve the order picking problem. The chaos based algorithm is compared against the canonical pseudo-random number based genetic algorithm over thirty test instances of varying complexity. From the results, the chaos based genetic algorithm is shown to have better overall performance, especially for larger sized problem instances. The statistical paired t-test comparison of the results further reinforces the fact that the chaos based genetic algorithm is significantly better performing.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA13-08195S" target="_blank" >GA13-08195S: Vysoce škálovatelné paralelní a distribuované metody zpracování vědeckých dat</a><br>
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
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
IEEE SSCI 2014 - 2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - CIPLS 2014: 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Production and Logistics Systems, Proceedings
ISBN
978-1-4799-4501-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
53-58
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Orlando
Datum konání akce
9. 12. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—