Zastosowanie algorytmów mrówkowych do wyznaczania przybliżonych rozwiązań zadań programowania wklęsłego

• Autorzy: Marcin Anholcer
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Algorytmy mrówkowe są jednym z najnowszych narzędzi optymalizacji. Należą do grupy metod metaheurystycznych. (...) W niniejszej pracy przedstawione zostało nowe zastosowanie algorytmów mrówkowych, a mianowicie algorytm mrówkowy dla pewnej klasy zadań optymalizacji ciągłej. W szczególności interesować nas będą zadania programowania wklęsłego z liniowymi warunkami ograniczającymi. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Algorytmy; Algorytm transportowy; Proces programowania

EN

Algorithms; Transport algorithm; Programming process

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2004
• Tom: Metody i zastosowania badań operacyjnych '04
• Strony: 19-28

Twórcy

autor

Marcin Anholcer

• Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

Bibliografia

• Anholcer M. (2004). Ant-based Metaheuristics for Conncave Transportation - Production Problems. Akademia Ekonomiczna, Poznań (maszynopis).
• Anholcer M. (2004). Zastosowanie algorytmów mrówkowych do rozwiązywania zadań transportowych. Akademia Ekonomiczna, Poznań (maszynopis).
• Bullnheimer B., Hartl R.F.. Strauss C. (1997). An Improved ant System Algorithm for the Vehicle Routing Problem. Annals of Operations Research. Preprint 1.
• Dorigo M., Di Caro G., Gambardella L.M. (1999). Ant Algorithms for Discrete Optimization. Artificial Life 5.
• Meijer J. (2001). Ant Algorithms in Static and Dynamic Problem Solving. FAAI Course, Spring.
• Michalewicz Z., Leguizamón G. (1999). A New Version of Ant System for Subset Problems. Proceedings of the Congress of Evolutionary Computation, July, 6-9.
• Pfeifer R., Kunz H., Weber M.W. (2000). Artificial Life 2000. Skript, Institut für Mathematik, Uni Irchel, 27-H-25.