Facebook
From Bistre Dolphin, 8 Months ago, written in Plain Text.
Embed
Download Paste or View Raw
Hits: 87
  1. Przeprowadzone testy pokazuj─ů, ┼╝e algorytm genetyczny daje ┼Ťrednie wyniki w skali czasu dla asymetrycznego problemu komiwoja┼╝era. Algorytm w du┼╝ej mierze zale┼╝y od wielko┼Ťci populacji. Je┼╝eli populacja jest ma┼éa to generujemy wyniki tylko z najlepszych pr├│bek, ale mo┼╝emy utkn─ů─ç w minimum lokalnym je┼╝eli b─Ödziemy mieli zbyt ma┼é─ů populacj─Ö. Je┼╝eli populacja jest du┼╝a to wygenerowanie wszystkich dzieci trwa bardzo d┼éugo, bardzo wa┼╝ne przy du┼╝ej populacji jest wyznaczenie odpowiednio d┼éugiego czasu wykonania algorytmu. Kolejnym wa┼╝nym czynnikiem jest czas, algorytm ten dla du┼╝ej populacji potrzebuje o wiele wi─Öcej czasu ni┼╝ Tabu Search. Zosta┼éy zbadane dwie metody mutacji, mutowanie metod─ů insert przynosi lepsze rezultaty ni┼╝ metod─ů swap, przy por├│wnaniu metod w algorytmie Tabu insert mia┼é najlepsze wyniki. Wynika to z tego ┼╝e za pomoc─ů metody insert wprowadza wi─Öksz─ů r├│┼╝norodno┼Ť─ç przeszukiwa┼ä nie przerywaj─ůc korzystnego ┼éa┼äcucha miast. Por├│wnuj─ůc algorytm z Tabu Search, osi─ůga on rozwi─ůzania znacznie gorsze, mo┼╝e to si─Ö wi─ůza─ç ze ┼║le dobranymi parametrami lub zbyt kr├│tkim czasem wykonywania algorytmu.