Show simple item record

Artificial Bee Colony
dc.contributor.advisorPangrác, Ondřej
dc.creatorJukl, Jan
dc.date.accessioned2019-07-18T10:00:33Z
dc.date.available2019-07-18T10:00:33Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/108352
dc.description.abstractProblém minimálního vrcholového pokrytí je dobře známý NP-těžký pro- blém. Tato práce prezentuje Artificial Bee Colony (ABC) algoritmus a dva přístupy založené na genetických algoritmech pro řešení tohoto problému. Al- goritmus ABC je optimalizační algoritmus založený na kolektivní inteligenci včelího roje. ABC byl nejdříve navržen pro spojitou optimalizaci a ukázalo se, že na tomto druhu problémů dosahuje mimořádně kvalitních výsledků. V této práci byl algoritmus ABC přizpůsoben pro řešení problému minimálního vrcholového pokrytí a otestován na benchmarcích DIMACS a BHOSLIB. Naměřené výsledky algoritmu ABC, genetického algoritmu založeného na binárním rozhodovacím di- agramu a informovaného genetického algoritmu jsou v práci vzájemně porovná- vány.cs_CZ
dc.description.abstractThe minimum vertex cover (MVC) problem is a well-known NP-hard prob- lem. This thesis presents the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm and two genetic algorithm approaches to solve this problem. The ABC algorithm is an optimization algorithm based on the intelligent behaviour of a honey bee swarm. It was first proposed for unconstrained optimization problems and showed that it is superior in performance on these kinds of problems. In this thesis, the ABC algorithm has been extended to solving the minimum vertex cover problem and applied to DIMACS and BHOSLIB benchmarks. The results produced by the ABC, the binary decision diagram based genetic algorithm and the MVC-aware genetic algorithm have been compared.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectminimální vrcholové pokrytícs_CZ
dc.subjectkombinatorická optimalizacecs_CZ
dc.subjectheuristikycs_CZ
dc.subjectevoluční algoritmycs_CZ
dc.subjectoptimalizace hejnem částiccs_CZ
dc.subjectoptimalizace včelí koloniícs_CZ
dc.subjectvertex cover problemen_US
dc.subjectcombinatorial optimizationen_US
dc.subjectheuristicsen_US
dc.subjectevolutionary algorithmsen_US
dc.subjectparticle swarm optimizationen_US
dc.subjectartificial bee colonyen_US
dc.titleOptimalizace včelí koloniícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2019
dcterms.dateAccepted2019-06-27
dc.description.departmentComputer Science Institute of Charles Universityen_US
dc.description.departmentInformatický ústav Univerzity Karlovycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId211137
dc.title.translatedArtificial Bee Colonyen_US
dc.contributor.refereeHušek, Radek
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineSoftware and Data Engineeringen_US
thesis.degree.disciplineSoftwarové a datové inženýrstvícs_CZ
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Informatický ústav Univerzity Karlovycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Computer Science Institute of Charles Universityen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csSoftwarové a datové inženýrstvícs_CZ
uk.degree-discipline.enSoftware and Data Engineeringen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csProblém minimálního vrcholového pokrytí je dobře známý NP-těžký pro- blém. Tato práce prezentuje Artificial Bee Colony (ABC) algoritmus a dva přístupy založené na genetických algoritmech pro řešení tohoto problému. Al- goritmus ABC je optimalizační algoritmus založený na kolektivní inteligenci včelího roje. ABC byl nejdříve navržen pro spojitou optimalizaci a ukázalo se, že na tomto druhu problémů dosahuje mimořádně kvalitních výsledků. V této práci byl algoritmus ABC přizpůsoben pro řešení problému minimálního vrcholového pokrytí a otestován na benchmarcích DIMACS a BHOSLIB. Naměřené výsledky algoritmu ABC, genetického algoritmu založeného na binárním rozhodovacím di- agramu a informovaného genetického algoritmu jsou v práci vzájemně porovná- vány.cs_CZ
uk.abstract.enThe minimum vertex cover (MVC) problem is a well-known NP-hard prob- lem. This thesis presents the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm and two genetic algorithm approaches to solve this problem. The ABC algorithm is an optimization algorithm based on the intelligent behaviour of a honey bee swarm. It was first proposed for unconstrained optimization problems and showed that it is superior in performance on these kinds of problems. In this thesis, the ABC algorithm has been extended to solving the minimum vertex cover problem and applied to DIMACS and BHOSLIB benchmarks. The results produced by the ABC, the binary decision diagram based genetic algorithm and the MVC-aware genetic algorithm have been compared.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Informatický ústav Univerzity Karlovycs_CZ
thesis.grade.code2


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV