Metody hybrydowe w programowaniu dynamicznym

• Autorzy: Sebastian Sitarz
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Praca omawia budowę algorytmów hybrydowych aproksymujących zbiór rozwiązań Pareto-optymalnych w zadaniach dyskretnego programowania dynamicznego. Prezentowane metody opierają się na połączeniu zasady optymalności Bellmana z wybranymi metodami heurystycznymi. Jakość zbudowanych algorytmów jest weryfikowana na przykładowych zadaniach testowych. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Programowanie dynamiczne; Algorytmy; Optymalizacja wielokryterialna

EN

Dynamic programming; Algorithms; Multiple criteria optimization

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2006
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '06
• Strony: 269--280

Twórcy

autor

Sebastian Sitarz

• Uniwersytet Śląski w Katowicach

Bibliografia

• Aarts E.H.L., Lenstra J.K. (1997). Local Search in Combinatorial Optimization. John Wiley & sons, Chichester, UK.
• Brown T.A., Strauch R.E. (1965). Dynamic Programming in Multiplicativ Lattices. J. Math. Anal, and Appl., 12, 2, 364-370.
• Czyzak P., Jaszkiewicz A. (1998). Pareto Simulated Annealing - a Metaheuristic Technique for Multiple-Objective Combinatorial Optimization. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 7, 34-47.
• Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A. (1996). The Ant System: IEEE Transactions on Systems. Man. and Cybernetics - Part B, 26(1), 29-41.
• Dorigo M., Gambardella L.M. (1997). Ant Coonies for Traveling Salesman Problem. BioSystems, 43, 73-81.
• Dorigo M., Stutzle T. (2003). The Ant Colony Optimization Metaheuristic: Algorithms, Applications, and Advances. [w:] Handbook of Metaheuristisc. Eds. F. Glover, G.A. Kochenberger. Kluwer Academic Publishers, 251-285.
• Fonseca C.M., Fleming P.J. (1995). An overview of Evolutionary Algorithms in Multiobjctive Optimisation. Evolutionary Computation, 3, 1, 1-16.
• Gambardella M.L., Taillard E. (1999). MACS-VRPTW: A Multiple ant Colony System for Vehicle Routing Problems with Time Windows. [w:] New Ideas in Optimization. Eds. D. Corne, M. Dorigo, F. Glover. McGraw-Hill, London, 63-76.
• Henig M.I. (1983). Vector-Valued Dynamic Programming, SIAM J. Control and Optimization, 21, 3.
• Iredi S., Merkle D., Middendorf M. (2001). Bi-criterion Optimization with Multi Colony ant Algorithms. [w:] Evolutionary Multi-Criterion Optimization, EMO 2001. Eds. E. Zitzler i inni. Springer-Verlag, Lecture Notes in Comp. Science 1993.
• Jaszkiewicz A. (2001). Multiple Objective Metaheuristic Algorithms for Combinatorial Optimization. Politechnika Poznańska, Poznań.
• Schaefer R. (2002). Podstawy genetycznej optymalizacji globalnej. UJ, Kraków 2002.
• Schaffer J.D. (1985). Multiple Objective Optimization with Vector Evaluated Genetic Algorithms. [w:] Genetic Algorithms and Their Applications. Ed. J.J. Grefenstette. Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms, 93-100.
• Shelokar P., Adhikari S., Vakil R., Jayaraman V.K., Kulkarni B.D. (2000). Multiobjective ant Algorithm: Combination of Strength Pareto Fitness Assignment and Thermodynamic Clustering. Foundation of Comp. and Decisions Sciences, 25, 4.
• Srinivas N., Deb K. (1994). Multiobjective optimization using Non-dominated Sorting in Genetic Algorithms. Evolutionary Computation, 2, 2, 221-248.
• Stutzle T. (1999). Local Search Algorithms for Combinatorial Problems: Analysis, Improvements and New Applications. Infix, Sankt Augustin.
• Trzaskalik T., Sitarz S., (2002). Dynamic Discrete Programming with Partially Ordered Criteria Set. [w:] Multiobjective and Goal Programming. Eds. T. Trzaskalik, J. Michnik. Springer Vcrlag, 186-195.
• Ulungu E.L., Teghem J., Fortemps Ph., Tuyttens D. (1999). MOSA Method: a Tool for Solving Multiobjective Combinatorial Optimization Problem Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 8, 221-236.
• Van Veldhuizen D.A., Lamont G.B. (1998). Evolutionary Computational Convergence to a Pareto Front. [w:] Late Breaking Papers at the Genetic Programming 1998 Conference. Ed. J.R. Koza. Stanford University Bookstore, 221-228.