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”

Application of Genetic Algorithms to Vehicle Routing Problem

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F14%3A00215143" target="_blank" >RIV/68407700:21260/14:00215143 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://www.nnw.cz/" target="_blank" >http://www.nnw.cz/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.14311/NNW.2014.24.003" target="_blank" >10.14311/NNW.2014.24.003</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of Genetic Algorithms to Vehicle Routing Problem

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Distribution of the goods from a producer to a customer is one of the most important tasks of transportation. This paper focuses on the usage of genetic algorithms (GA) for optimizing problems in transportation, namely vehicle routing problem (VRP). VRPfalls in the field of NP-hard problems, which cannot be solved in polynomial time. The problem was solved using genetic algorithm with two types of crossover, both including and leaving-out elitism, setting variable parameters of crossover and mutation probability, as well as prevention of creating invalid individuals. The algorithm was programmed in Matlab, tested on real world problem of spare parts distribution for garages, while the results were compared with another heuristic method (Clarke-Wrightmethod).

  • Název v anglickém jazyce

    Application of Genetic Algorithms to Vehicle Routing Problem

  • Popis výsledku anglicky

    Distribution of the goods from a producer to a customer is one of the most important tasks of transportation. This paper focuses on the usage of genetic algorithms (GA) for optimizing problems in transportation, namely vehicle routing problem (VRP). VRPfalls in the field of NP-hard problems, which cannot be solved in polynomial time. The problem was solved using genetic algorithm with two types of crossover, both including and leaving-out elitism, setting variable parameters of crossover and mutation probability, as well as prevention of creating invalid individuals. The algorithm was programmed in Matlab, tested on real world problem of spare parts distribution for garages, while the results were compared with another heuristic method (Clarke-Wrightmethod).

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

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 periodika

    Neural Network World

  • ISSN

    1210-0552

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    24

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    22

  • Strana od-do

    57-78

  • Kód UT WoS článku

    000333141100004

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84903181659