11 results
Search Results
2. Euristinių algoritmų klasifikavimas.
- Author
-
Misevičius, Alfonsas, Blonskis, Jonas, and Bukšnaitis, Vytautas
- Subjects
GENETIC algorithms ,COMBINATORIAL optimization ,MATHEMATICAL optimization ,COMBINATORICS ,COMPUTER simulation - Abstract
Copyright of Information Sciences / Informacijos Mokslai is the property of Vilnius University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)
- Published
- 2009
- Full Text
- View/download PDF
3. The analysis of machine scheduling problem algorithm
- Author
-
Julius Simonavičius and Narimantas Listopadskis
- Subjects
combinatorial optimization ,job shop scheduling problem ,genetic algorithm ,elitist strategy ,Mathematics ,QA1-939 - Abstract
The analysis of machine scheduling problem and possible algorithms for solving it are presented in this paper.
- Published
- 2023
- Full Text
- View/download PDF
4. The analysis of algorithm for cutting stock problem
- Author
-
Jonas Pokštas and Narimantas Listopadskis
- Subjects
combinatorial optimization ,two dimensional cutting stock problem ,heuristic algorithm ,Mathematics ,QA1-939 - Abstract
The analysis of heuristic algorithm for solving two dimensional cutting stock problem is presented in this paper.
- Published
- 2023
- Full Text
- View/download PDF
5. The analysis of algorithm for transmitters locating problem
- Author
-
Saulius Lazaravičius and Narimantas Listopadskis
- Subjects
combinatorial optimization ,metaheuristic ,ant colony optimization ,ACO ,transmitterslocating problem ,set covering problem ,Mathematics ,QA1-939 - Abstract
The analysis of ACO algorithm for transmitters locating problem is presented in this paper.
- Published
- 2023
- Full Text
- View/download PDF
6. Analysis of cutting stock problem metaheuristic algorithms
- Author
-
Jonas Pokštas and Narimantas Listopadskis
- Subjects
combinatorial optimization ,cutting stock problem ,Mathematics ,QA1-939 - Abstract
The analysis of cutting stock problem and heuristic and metaheuristic algorithms for solving it are presented in this paper.
- Published
- 2021
- Full Text
- View/download PDF
7. A 2-Level Iterated Tabu Search Algorithm for the Quadratic Assignment Problem
- Author
-
Alfonsas Misevičius and Dovilė Kuznecovaitė (Verenė)
- Subjects
computational intelligence ,combinatorial optimization ,heuristic algorithms ,tabu search ,mutation procedures ,quadratic assignment problem ,Communication. Mass media ,P87-96 - Abstract
In this paper, a 2-level iterated tabu search (ITS) algorithm for the solution of the quadratic assignment problem (QAP) is considered. The novelty of the proposed ITS algorithm is that the solution mutation procedures are incorporated within the algorithm, which enable to diversify the search process and eliminate the search stagnation, thus increasing the algorithm’s efficiency. In the computational experiments, the algorithm is examined with various implemented variants of the mutation procedures using the QAP test (sample) instances from the library of the QAP instances – QAPLIB. The results of these experiments demonstrate how the different mutation procedures affect and possibly improve the overall performance of the ITS algorithm.
- Published
- 2019
8. Įrenginių paskirstymo uždavinių ir algoritmų analizė
- Author
-
Šedbaras, Antanas and Listopadskis, Narimantas
- Subjects
modeliuojamas atkaitinimas ,facility location ,kombinatorinis optimizavimas ,greedy ,combinatorial optimization ,simulated annealing ,įrenginių paskirstymas ,godusis - Abstract
Šiame darbe nagrinėjami įrenginių paskirstymo uždaviniai, priklausantys kombinatorinio optimizavimo klasei, ir jų sprendimo algoritmai. Tai į kainą orientuoti uždaviniai: siekiama įrengti vieną ar daugiau naujų įrenginių, kurie patenkintų klientų poreikius su mažiausia kaina. Šie uždaviniai aktualūs pradedant ar plečiant verslą, kai ieškoma, kur geriausia būtų įrengti naujus įrenginius. Darbe yra pateikiamos kombinatorinio optimizavimo, įrenginių paskirstymo ir algoritmų klasifikacijos. Tyrimui pasirinktas sandėlių paskirstymo uždavinys, kurio sprendimas atliekamas keturiais algoritmais: tiksliuoju brutalios jėgos; euristiniais: godžiuoju ir apkeitimo; ir-–euristiniu modeliuojamo atkaitinimo. Atsižvelgiant į algoritmų daromas paklaidas ir jų vykdymo laiką, pastebėta, kad brutalios jėgos algoritmas gerai veikia su mažos apimties uždaviniais, o su didesnės apimties uždaviniais – godusis algoritmas pateikia geresnius rezultatus ir per trumpesnį laiką, nei modeliuojamo atkaitinimo algoritmas., The combinatorial optimization problem considered in this paper is facility location problem. Cost-oriented location of one or more than one new facilities out of a set of given locations to meet customer demands. Almost all real-world constraints, demands and guidelines can be considered in these models. In this paper is overview of combinatorial optimization, facility location problems classification and methods used to solve them. There is also presented and realized one exact algorithm – Brute-force, and two heuristics: Greedy and Interchange, and meta-heuristics Simulated Annealing (SA). Analysis of these four algorithms is made. The results showed that Brutal - force is effective solving simple problems. While solving more complicated problems Greedy and Interchange is more effective than Simulated Annealing.
- Published
- 2014
9. Telekomunikacijų prieigos tinklo optimizavimo uždavinių analizė ir realizacija
- Author
-
Lazaravičius, Saulius, Saulis, Leonas, Valakevičius, Eimutis, Aksomaitis, Algimantas Jonas, Barauskas, Arūnas, Janilionis, Vytautas, Navickas, Zenonas, Pekarskas, Vidmantas Povilas, Rudzkis, Rimantas, Listopadskis, Narimantas, Grimaila, Vitas, and Kaunas University of Technology
- Subjects
Skruzdžių kolonijos algoritmas ,Combinatorial optimization ,Genetic algorithm ,Genetinis algoritmas ,Kombinatorinis optimizavimas ,Set coverring problem ,Teritorijos padengimas ,Ant colony optimization algorithm ,Daugiaparametrinis optimizavimas ,Mathematics ,Multiparametric optimization - Abstract
Darbo tikslas – sukurti bendrą prieigos tinklo modeliavimo metodiką bei jos programinę realizaciją, atitinkančią šiuos reikalavimus: • n užduotų prieigos tinklo parametrų reikšmių optimalus nustatymas pagal m užduotų prieigos tinklo kokybės apribojimų, kai n ≥ 1, o m ≥ 0; • optimalus stočių koordinačių nustatymas mobiliojo telefono ryšio tinklui; • optimalus stočių koordinačių nustatymas laidinio telefono ryšio tinklui; Darbo pradžioje apžvelgiamos telekomunikacijų sektoriaus užduotys, kurios gali būti sprendžiamos kombinatorinio optimizavimo metodais. Taipogi pristatomi ir suklasifikuojami galimi šių užduočių sprendimo metodai. Tiriamojoje darbo dalyje pristatomas daugiaparametrinis prieigos tinklo optimizavimo algoritmas integruotas su stočių išdėstymo algoritmais. Stočių išdėstymui pateikiami du meta-euristiniai algoritmai: • Skruzdžių kolonijos algoritmas, papildytas lokalios paieškos procedūra; • Genetinis algoritmas, papildytas lokalios paieškos procedūra. Minėtų algoritmų realizacijos skirstomos pagal šias prieigos tinklo ryšio topologijas: • Mobiliojo telefono ryšio tinklui; • Fiksuoto telefono ryšio tinklui. Esminiai darbe pasiekti rezultatai: • Sukurta universali metodika, leidžianti kurti realius prieigos tinklo modelius; • Sukurta šios metodikos programinė realizacija. Darbe nagrinėjamų uždavinių ir algoritmų pagrindu buvo paskelbti ir pristatyti šie straipsniai: • „Prieigos tinklo parametrų optimalaus... [toliau žr. visą tekstą] The objective of this work is creation of telecommunication network approach algorithm and its realization. The created algorithm must fulfill following requirements: • optimal values evaluation of n given network approach parameters with m given network approach quality constrains, where n ≥ 1, o m ≥ 0; • optimal solution for transmitters placement problem in mobile phone network; • optimal solution for transmitters placement problem in fixed phone network; In the beginning of this paper we present a set of telecommunication segment problems which can be solved using combinatorial optimization methods. Also we present a set of combinatorial optimization methods which can be used for solving these problems. Finally we present a graphical classification of analyzed problems and connect it with algorithms which are capable for solving it. In the research part of this paper we present a multi parametric network approach optimization algorithm united with algorithms for placing transmitters. Next we present two Meta heuristics based optimization algorithms: • Ant Colony Optimization algorithm with local search procedure; • Genetic algorithm with local search procedure. The realization of these two algorithms depends on the topology of the network approach being analyzed. In this paper we analyze two most common types of network approaches: • Mobile phone network approach; • Fixed phone network approach. The two main achievements of... [to full text]
- Published
- 2007
10. Pjaustymo uždavinio metaeuristinų algoritmų analizė
- Author
-
Pokštas, Jonas, Listopadskis, Narimantas, and Matematikos ir informatikos institutas
- Subjects
cutting stock problem ,combinatorial optimization ,metaheuristic algorithms - Abstract
Darbe nagrinėjamas negiljotinio pjaustymo uždavinio sprendimas euristiniais ir metaeuristiniais algoritmais. Realizuoti šie euristiniai algoritmai – „Žemiausio kairėn užpildymo“ (ŽKU), „Geriausiai tinkamo“ (GT), „Žemiausio tarpo“ (ŽT), kuris yra originali GT metodo modifikacija. Šie algoritmai įvesti į genetinio algoritmo schemą. Apžvelgiant euristinių algoritmų (ŽT, GT, ŽKU) rezultatus paaiškėjo, kad sudėtingėjant uždaviniui pateikiamas vis geresnis sprendinys., The analysis of cutting stock problem and heuristic and metaheuristic algorithms for solving it are presented in this paper.
- Published
- 2007
11. Pjaustymo uždavinio algoritmų realizacija ir tyrimas
- Author
-
Pokštas, Jonas, Listopadskis, Narimantas, Saulis, Leonas, Valakevičius, Eimutis, Aksomaitis, Algimantas Jonas, Barauskas, Arūnas, Janilionis, Vytautas, Navickas, Zenonas, Pekarskas, Vidmantas Povilas, Rudzkis, Rimantas, Karčiauskas, Eimutis, and Kaunas University of Technology
- Subjects
genetinis algoritmas ,Combinatorial optimization ,hibridinis algoritmas ,simulated annealing algorithm ,Hibridinis algoritmas ,Genetinis algoritmas ,Modeliuojamo atkaitinimo algoritmas ,kombinatorinis optimizavimas ,Kombinatorinis optimizavimas ,Simulated annealing algorithm ,hybrid algorithm ,Genetic algorithm ,Hybrid algorithm ,genetic algorithm ,combinatorial optimization ,modeliuojamo atkaitinimo algoritmas ,Mathematics - Abstract
Šiame darbe nagrinėjama negiljotininio, dvimačio, stačiakampių pjaustymo uždavinio atliekų minimizavimo problema ir jos sprendimo metodai. Dėl uždavinio kombinatorinio sudėtingumo neįmanoma tiksliai ir visais atvejais pateikti optimalų jo sprendinį, todėl pasirinkti apytiksliai sprendimo metodai. Uždavinys sprendžiamas metaeuristiniais hibridiniais genetiniu ir modeliuojamo atkaitinimo algoritmais apjungtais su euristiniais „Žemiausio kairėn užpildymo“ ir „Žemiausio tarpo“, kuris yra originali „Geriausiai tinkamo“ metodo modifikacija. Taip pat realizuojami minėti euristiniai algoritmai atskirai nuo hibridinių. Atliekama šių metodų lyginamoji analizė bei jų parametrų ir pradinių sąlygų parinkimo įtakos tyrimas sprendinio kokybei. Suformuojama ir pateikiama metodika pjaustymo uždavinių sprendimui., A non – guillotinable, two – dimensional, rectangular cutting stock problem is being introduced in this paper and its solving methods either. Due to the combinatorial complexity of a problem, it is impossible to solve it optimally for every instance. Consequently an aproximate methods have been chosen. The problem is solved by metaheuristic genetic and simulated annealing methods hybridised with heuristic „Bottom Left Fill“ and „Lowest Gap“, which is an originally modified version of „Best Fit“ algorithm. The same heuristic algorithms are implemented separately from hybridised ones. A comparation analysis of these methods is done and the influence on solution quality depending on the selection of algorithms parameters and its initial conditions is considered. The methodology of solving cutting stock problems is being formulated and presented.
- Published
- 2007
Discovery Service for Jio Institute Digital Library
For full access to our library's resources, please sign in.