Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali uporabite sodobnejši brskalnik.
|
|
SLO
|
ENG
|
Piškotki in zasebnost
DKUM
EPF - Ekonomsko-poslovna fakulteta
FE - Fakulteta za energetiko
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
FF - Filozofska fakulteta
FGPA - Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo
FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
FL - Fakulteta za logistiko
FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
FOV - Fakulteta za organizacijske vede
FS - Fakulteta za strojništvo
FT - Fakulteta za turizem
FVV - Fakulteta za varnostne vede
FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
MF - Medicinska fakulteta
PEF - Pedagoška fakulteta
PF - Pravna fakulteta
UKM - Univerzitetna knjižnica Maribor
UM - Univerza v Mariboru
UZUM - Univerzitetna založba Univerze v Mariboru
COBISS
Ekonomsko poslovna fakulteta
Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Fakulteta za logistiko
Fakulteta za organizacijske vede
Fakulteta za varnostne vede
Fakulteta za zdravstvene vede
Knjižnica tehniških fakultet
Medicinska fakulteta
Miklošičeva knjižnica - FPNM
Pravna fakulteta
Univerzitetna knjižnica Maribor
Večja pisava
|
Manjša pisava
Uvodnik
Iskanje
Brskanje
Oddaja dela
Za študente
Za zaposlene
Statistika
Prijava
Prva stran
>
Izpis gradiva
Izpis gradiva
Naslov:
OPTIMIZACIJA DOSTAVNIH VOZIL Z UPORABO GENETSKIH ALGORITMOV
Avtorji:
ID
Juršnik, Luka
(Avtor)
ID
Podgorelec, Vili
(Mentor)
Več o mentorju...
Datoteke:
MAG_Jursnik_Luka_2013.pdf
(2,92 MB)
MD5: 9E90296A85BC279CDCE47F94EE9CF373
Jezik:
Slovenski jezik
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Tipologija:
2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:
V magistrski nalogi sta opredeljena pojma genetskih algoritmov ter problem dostavnih vozil. Podrobneje so predstavljeni operatorji genetskih algoritmov ter vrste problemov dostavnih vozil, katere je potrebno spoznati skozi izdelavo praktičnega dela naloge. V nalogi smo se osredotočili na implementacijo problema dostavnih vozil z več skladišči ter mehkimi časovnimi okni. Problem smo podrobno razdelali, ga implementirali in nato testirali. Rezultate testiranj s popravki smo med seboj primerjali ter prikazali analize. Z nalogo smo želeli izvedeti, kako rešiti problem dostavnih vozil s pomočjo genetskih algoritmov in preveriti, ali vhodni parametri, ki jih lahko spreminjamo, vplivajo na končne rezultate. Želeli smo izdelati rešitev, ki bo vrnila v končnem času sprejemljiv rezultat, ter oceniti učinkovitost rešitve. Da smo lahko odgovorili na vprašanja, smo implementirali genetski algoritem in na njem testirali različne nastavitve. Na podlagi pridobljenih rezultatov smo ugotovili, da se z genetskimi algoritmi problem dostavnih vozil da rešiti v končnem času, da na končne rezultate vplivajo vrednosti vhodnih parametrov in tako dobljene rešitve se lahko že v kratkem času izboljšajo tudi do 30 %.
Ključne besede:
problem dostavnih vozil
,
optimizacija
,
genetski algoritmi
,
genetski operatorji.
Kraj izida:
Maribor
Založnik:
[L. Juršnik]
Leto izida:
2013
PID:
20.500.12556/DKUM-42215
UDK:
004.8:658.1(043.3)
COBISS.SI-ID:
17463318
NUK URN:
URN:SI:UM:DK:BVGNBREQ
Datum objave v DKUM:
18.09.2013
Število ogledov:
2309
Število prenosov:
211
Metapodatki:
Področja:
KTFMB - FERI
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
JURŠNIK, Luka, 2013,
OPTIMIZACIJA DOSTAVNIH VOZIL Z UPORABO GENETSKIH ALGORITMOV
[na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : L. Juršnik. [Dostopano 2 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=42215
Kopiraj citat
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:
Ocenjevanje je dovoljeno samo
prijavljenim
uporabnikom.
Objavi na:
Podobna dela iz repozitorija:
Reševanje problema usmerjanja vozil s pomočjo evolucijskih algoritmov
Optimizacija ravninskih paličnih konstrukcij z uporabo genetskih algoritmov
Uporaba algoritmov inteligence rojev za rešitev problema dostavnih vozil
Genetski regulator za dvoosnega SCARA robota
Sistem za spremljanje in optimiranje postopka frezanja z uporabo genetskih algoritmov
Podobna dela iz ostalih repozitorijev:
Reševanje problema usmerjanja vozil z genetskim algoritmom
Stroškovna optimizacija trajanja projektov z uporabo genetskih algoritmov
Priložnosti generativnega pristopa k načrtovanju stavb
Generiranje svetlobi prilagojenih dreves z uporabo genetskih algoritmov
Parametrično modeliranje in optimizacija konstrukcij s programom Rhinoceros - Grasshopper
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
OPTIMIZATION OF VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH GENETIC ALGORITHMS
Opis:
The Master Thesis examines genetic algorithm and the problem of delivery vehicles. It presents in detail genetic algorithm operators as well as those problems of delivery vehicles, which needed to be considered through the practical part of the thesis. The Thesis is focused on the implementation of the delivery vehicles with multi depots and soft time windows. The problem is analysed in detail, implemented and tested. The test results were compared and the analyses presented. The aim of the Thesis is to find a solution to the problem of delivery vehicles with the help of genetic algorithms and to check if the input parameters, which can be modified, can have an impact on the final results. The purpose of the work is to create a solution, which would produce acceptable results in the real time and to estimate the efficiency of the solution. In order to be able to answer the questions, the genetic algorithm was implemented and tested for different settings. Based on the obtained results it can be concluded, that the problem of delivery vehicles can be solved in the real time, that the input parameters value can have an impact on the final results and that solutions, obtained in such a way, can be improved up to 30 % already in a short period of time.
Ključne besede:
VRP
,
CVRP
,
MDVRP
,
VRPTW
,
MDVRPTW
,
vehicle routing problem
,
genetic algorithm
,
genetic operators.
Komentarji
Dodaj komentar
Za komentiranje se morate
prijaviti
.
Komentarji (0)
0 - 0 / 0
Ni komentarjev!
Nazaj
