Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4096
Title: Модифікація генетичного алгоритму для вирішення задачі про паросполучення зі зникаючими дугами
Authors: Данильченко, А. О.
Keywords: генетичний алгоритм; дводольний граф; паросполучення; розклад; genetic algorithm; bipartite graph; matching; schedule
Issue Date: 2013
Publisher: НТУ "ХПІ"
Citation: Данильченко А. О. Модифікація генетичного алгоритму для вирішення задачі про паросполучення зі зникаючими дугами / А. О. Данильченко // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Нові рішення в сучасних технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2013. – № 4 (978). – С. 93-102.
Abstract: Прикладна задача складання оптимального розкладу прийому лікувальних процедур може бути зведена до розширеної математичної задачі пошуку максимального паросполучення у дводольному графі. Основною складністю вирішення цієї задачі є необхідність врахування обмежень на приймання процедур. Наведено модифікацію генетичного алгоритму для розв’язання задачі про паросполучення зі зникаючими дугами. Запропоновано спосіб кодування множини дуг дводольного графа у«геном» особини та визначено функцію пристосовуваності, яка є основою для реалізації генетичного розвитку популяції. Наведено всі необхідні етапи для знаходження розв’язку задачі: формування початкової популяції, формування проміжної популяції, схрещування, мутація, аналіз популяції та критерії зупинення алгоритму. Дослідження довело коректну роботу запропонованого алгоритму
Applied problem of optimal scheduling receiving treatments can be reduced to an advanced mathematical problem finding the maximum matching in a bipartite graph. The main difficulty of solving this problem is the need to take account ofrestrictions on admission procedures. Shows a modification of the genetic algorithm to solve the problem of matching with vanishing edges. We propose a method of encoding a set of arcs in the bipartite graph, "Gena" individuals and the responsibilities of adaptability, which is the basis for the realization of the genetic population. Given all the necessary steps to find a solution of the problem: the formation of the initial population, the formation of intermediate population, crossover, mutation, population analysis and criteria for stopping the algorithm. Research has proven the correct operation of the algorithm
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/4096
Appears in Collections:Вісник № 04

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vestnik_HPI_2013_4_Danylchenko_Modyfikatsiia.pdf229,56 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.