1.
Uporaba paralelnih evolucijskih algoritmov za reševanje več-kriterijskih optimizacijskih problemov : magistrsko deloAleš Gartner, 2024, master's thesis
Abstract: V sklopu magistrskega dela predstavimo in implementiramo nov paralelni evolucijski algoritem z otoškim paralelnim modelom I-DEMO, ki algoritem diferencialne evolucije za več-kriterijsko optimizacijo (angl. Differential Evolution Multiobjective Optimization, krajše DEMO) razširi s koncepti paralelnih več-kriterijskih evolucijskih algoritmov. Učinkovitost algoritma I-DEMO nato primerjamo z originalnim algoritmom DEMO na testnih več-kriterijskih problemih. S statistično analizo dobljenih rezultatov smo pokazali, da je algoritem I-DEMO boljši od algoritma DEMO, če oba uporabljata selekcijsko strategijo, ki temelji na indikatorjih kakovosti. Z dodatnimi testi in analizo njihovih rezultatov smo pokazali tudi, da različica algoritma I-DEMO, ki uporablja selekcijsko strategijo, ki temelji na indikatorjih kakovosti, dosega boljše rezultate kot ostale selekcijske strategije, in da večje število otokov v splošnem poslabša učinkovitost algoritma.
Keywords: več-kriterijska optimizacija, evolucijsko računanje, paralelni evolucijski algoritmi, diferencialna evolucija
Published in DKUM: 06.02.2025; Views: 0; Downloads: 14
Full text (1,73 MB)