Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  string code
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Genetic algorithms represent an up-to-date method of process optimization, where other solutions have failed or haven't given any satisfactory results. One of these processes is puzzle solving, where fragments have to be placed into the defined shape in such a way so that no fragment should mutually overlay and the whole shape area will be filled with all of these fragments. A genetic algorithm solving this task including an exact formulation and a definition of the initial conditions based on cluster analysis has been described in this paper. The algorithm efficiency will be tested in diploma works in Institute of Geodesy, Faculty of Civil Engineering, University of Technology, Brno. The results will be used in the application for cartograms creation.
PL
Algorytmy genetyczne reprezentują nowoczesne metody optymalizacji procesów, dla których inne rozwiązania zawiodły lub nie dały satysfakcjonujących rezultatów. Jednym z takich procesów jest rozwiązywanie układanek - puzli, w których fragmenty muszą być wstawione w zdefiniowany kształt w ten sposób, aby żadne się nawzajem nie nakładały, a kształt zawierał wszystkie zadane fragmenty. Praca niniejsza zawiera opis algorytmu genetycznego rozwiązującego takie zadanie wraz ze ścisłą formułą rozwiązania oraz definicją warunków początkowych, bazującą na analizie skupień. Skuteczność algorytmu będzie testowana w pracy dyplomowej w Instytucie Geodezji na Wydziale Budownictwa, Politechniki w Brnie. Rezultaty zostaną wykorzystane przy tworzeniu kartogramów.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.