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”

Solving VRP Using Genetic Algorithm with Time Constraints in Fitness Function

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F13%3A00208774" target="_blank" >RIV/68407700:21260/13:00208774 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Solving VRP Using Genetic Algorithm with Time Constraints in Fitness Function

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A modern way of solving logistics problems is using some evolutionary techniques such as genetic algorithm. The best known logistic problems are TSP (Traveler Salesman Problem) and VRP (Vehicle Routing Problem). There are many experiments and approacheswhen genetic algorithms are applied to solve these problems. Genetic algorithms use two basic operators: crossover and mutation. Number of variations of crossover operators are known in genetic algorithm and a special ERX (Edge Recombination Crossover) was developed for this problem [1][2][4]. Classical TSP and VRP try to find an optimal solution by minimization of the length of travelling distances. In this paper, the fitness function contains time constrain as a criterion except of travelling distance. The fitness function is multidimensional and the lexicographical order is defined. Experiments showed that it is very useful to change the priorities of parts of fitness, especially when time constrain is not performable. This paper is

  • Název v anglickém jazyce

    Solving VRP Using Genetic Algorithm with Time Constraints in Fitness Function

  • Popis výsledku anglicky

    A modern way of solving logistics problems is using some evolutionary techniques such as genetic algorithm. The best known logistic problems are TSP (Traveler Salesman Problem) and VRP (Vehicle Routing Problem). There are many experiments and approacheswhen genetic algorithms are applied to solve these problems. Genetic algorithms use two basic operators: crossover and mutation. Number of variations of crossover operators are known in genetic algorithm and a special ERX (Edge Recombination Crossover) was developed for this problem [1][2][4]. Classical TSP and VRP try to find an optimal solution by minimization of the length of travelling distances. In this paper, the fitness function contains time constrain as a criterion except of travelling distance. The fitness function is multidimensional and the lexicographical order is defined. Experiments showed that it is very useful to change the priorities of parts of fitness, especially when time constrain is not performable. This paper is

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • 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

    Proceedings of MAC - TLIT 2013

  • ISBN

    978-80-905442-0-8

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Mag Consulting

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    10. 5. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku