Zastosowanie klasycznego algorytmu genetycznego do rozwiązywania dynamicznych modeli produkcji

• Autorzy: Anna Landowska

Warianty tytułu

The Usage of Classical Genetic Algorithm for Solving Dynamic Production Models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł przedstawia zastosowanie klasycznego algorytmu genetycznego do rozwiązywania modeli dynamicznych produkcji roślinnej. Algorytm genetyczny wykorzystano do znajdowania wartości optymalnej trzech modeli dynamicznych: szeregowego, szeregowo- -równoległego i równoległego. Modele dynamiczne obejmują czteroletni okres produkcji; zostały zbudowane tak, aby zachować warunki płodozmianu. Zmianowanie roślin jest konieczne dla utrzymania gleby w dobrej kulturze i uzyskania wyższych plonów. Na podstawie eksperymentów wybrano model oraz metodę selekcji i krzyżowania, wykorzystaną w algorytmie genetycznym, które generują najlepsze rozwiązanie.(abstrakt oryginalny)

EN

The article presents the use of classical genetic algorithm for solving the dynamic models of plants production. The genetic algorithm was used to find the optimal value of three dynamic models: the serial, serial-to-parallel and parallel. The dynamic models concern four years of production and have been built to keep the conditions of crop rotation. Plants rotation is necessary to keep the soil in good condition and to obtain higher crops. On the basis of experiments the model and the method of selection and crossover used in the genetic algorithm was chosen. Chosen model and methods generate the best solution.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Algorytmy genetyczne; Optymalizacja; Metody heurystyczne

EN

Genetic algorithms; Optimalization; Heuristics methods

• Czasopismo: Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica
• Rocznik: 2017
• Numer: nr 88
• Strony: 5--12

Twórcy

autor

Anna Landowska

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Bibliografia

• Bellman R.E. 1957. Dynamic programming. Princeton University Press, NJ. ISBN 0-486-42809-5.
• Bobenhofer U. 2001. Genetic algorithms: Theory and applications, 2nd ed., Linz, Austria, Johannes Kepler Univ.
• Landowska A. 2009. Rozwiązanie problemu optymalnego przydziału za pomocą klasycznego algorytmu genetycznego. Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 275(57), 53-58.
• Landowska A. 2011. Klasyczny algorytm genetyczny w dynamicznej optymalizacji modelu liniowego produkcji roślinnej. Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 285(62), 45-50.
• Landowska A., Landowski M. 2012. Zastosowanie wybranych modeli optymalizacji dynamicznej struktury produkcji roślinnej w przeciętnym gospodarstwie rolnym. Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin, Oeconomica 297(68), 47-54.
• Rutkowski L. 2005. Metody i techniki sztucznej inteligencji. Warszawa, PWN.
• Więckowski W. 1982. Optymalizacja plonu produkcji przedsiębiorstwa rolnego przy użyciu rozwiązań standardowych. Warszawa, PWN.
• Zaród J. 2004. Rozwiązania prymalne i dualne liniowych modeli gospodarstw rolnych województwa zachodniopomorskiego. Metody i zastosowania badań operacyjnych '04. Red. T. Trzaskalik, Katowice, AE, 405-415.
• Zaród J. 2008. Programowanie liniowo-dynamiczne jako narzędzie analizujące zmiany w funkcjonowaniu gospodarstw rolnych. Łódź, Wydaw. UŁ, 429-435.

Identyfikatory

DOI

10.21005/oe.2017.88.3.01