Pregled bibliografske jedinice broj: 1170437
Rješavanje problema raspoređivanja primjenom značajki krajolika dobrote genetskoga programiranja
Rješavanje problema raspoređivanja primjenom značajki krajolika dobrote genetskoga programiranja, 2021., doktorska disertacija, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
CROSBI ID: 1170437 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Rješavanje problema raspoređivanja primjenom
značajki krajolika dobrote genetskoga programiranja
(Solving scheduling problems with genetic programming
fitness landscape features)
Autori
Čorić, Rebeka
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija
Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Mjesto
Zagreb
Datum
29.03
Godina
2021
Stranica
171
Mentor
Jakobović, Domagoj
Ključne riječi
problemi raspoređivanja ; genetsko programiranje ; analiza krajolika dobrote ; stabla ; grupiranje ; automatizirano određivanje parametara ; automatizirani odabir značajki
(scheduling problems ; genetic programming ; fitness landscape analysis ; trees ; clustering ; automatic parameter configuration ; automatic feature selection)
Sažetak
Problemi raspoređivanja su NP teški problemi čije se primjene mogu pronaći u raznim područjima. Jedna od hiperheuristika koja se koristi za njihovo rješavanje je genetsko programiranje (GP). Snaga GP-a leži u prilagodljivosti parametara promatranom problemu kako bi se dobili bolji rezultati. Određivanje vrijednosti parametara je dugotrajno pa se često koristi automatizirano određivanje vrijednosti parametara. Kako bi se dobio uvid u strukturu problema, može se iskoristiti analiza krajolika dobrote koja na temelju relevantnih značajki može razlikovati instance problema i zatim se za svaku grupu instanci mogu odrediti odgovarajući parametri. Ova disertacija bavi se istraživanjem značajki krajolika dobrote problema raspoređivanja, određivanjem grupa sličnih instanci problema na temelju odabranih značajki te određivanjem parametara za GP u svakoj od dobivenih grupa. Provedena ispitivanja pokazuju da se grupiranjem instanci i korištenjem parametara prilagođenih grupi primjera problema mogu postići bolji rezultati nego korištenjem ručno određenih parametara.
Izvorni jezik
Hrvatski
Znanstvena područja
Računarstvo
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb,
Sveučilište u Osijeku, Odjel za matematiku