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 Zero-One Knapsack Problem and Genetic Algorithms

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F01%3A6364" target="_blank" >RIV/62690094:18450/01:6364 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Zero-One Knapsack Problem and Genetic Algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The zero-one knapsack problem is a classical combinatorial problem that has been tackled by various problem solving strategies. This paper was inspired by numerous attempts to solve the problem using genetic algorithms. The problem is very often used asa "good example" of genetic algorithms utilization without any reference to traditional methods that are well known in operation research community. Our aim here is to compare the performance of genetic algorithms and branch-and-bound method on this problem. From our results it is obvious that the simple traditional method outperforms the genetic algorithms in terms of finding optimal solution as well as finding it quickly. Therefore we need a better understandingof which problems are suitable to be tackled by genetic algorithms. We must look for the problems where traditional methods fail and where evolutionary algorithms will have a good chance of being competitive.

  • Název v anglickém jazyce

    The Zero-One Knapsack Problem and Genetic Algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    The zero-one knapsack problem is a classical combinatorial problem that has been tackled by various problem solving strategies. This paper was inspired by numerous attempts to solve the problem using genetic algorithms. The problem is very often used asa "good example" of genetic algorithms utilization without any reference to traditional methods that are well known in operation research community. Our aim here is to compare the performance of genetic algorithms and branch-and-bound method on this problem. From our results it is obvious that the simple traditional method outperforms the genetic algorithms in terms of finding optimal solution as well as finding it quickly. Therefore we need a better understandingof which problems are suitable to be tackled by genetic algorithms. We must look for the problems where traditional methods fail and where evolutionary algorithms will have a good chance of being competitive.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2001

  • 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

    Mathematical Methods in Economics (MME 2001)

  • ISBN

    80-245-0196-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    73-78

  • Název nakladatele

    VŠE Praha

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Hradec Králové

  • Datum konání akce

    1. 1. 2001

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    CST - Celostátní akce

  • Kód UT WoS článku