Ģenētiskais algoritms optimizācijas metodēs
Author
Būmane, Anna Beāte
Co-author
Latvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāte
Advisor
Bula, Inese
Date
2017Metadata
Show full item recordAbstract
Bakalaura darbā tiek aprakstīts ģenētiskais algoritms, kas ir viens no optimizācijas metožu jaunākajiem un mazāk pazīstamajiem algoritmiem. Teorijas apskatā aplūkots ģenētiskā algoritma konstrukcijas elementi: derīguma (fitness) funkcijas izveide, reproducēšanās, krustošanās un mutāciju operatori. Praktiskajā pielietojumu daļā apskatīti vairāki piemēri (tanī skaitā ceļojošā pārdevēja problēma). Piemēru realizācija veikta ar paketi R .Sniegts neliels metožu salīdzinājums. Bechelor`s thesis describes genetic algorithm which is one of the latest and less known algorithm of optimization methods. Theory review deals with structural elements of genetic algorithm: creating fitness function, reproduction, crossover, mutation operators. Practical part views some examples, including Travelling Salesman problem. Examples are realized with R package. Thesis gives comparison of some examples.