Návrh diskrétní verze algoritmu diferenciální evoluce ve variantě DISH

Bc. Pavel Oškera

Master's thesis

Discrete Differential Evolution Design for DISH Algorithms

Abstract:

Cílem této práce bylo vytvořit diskrétní variantu diferenciální evoluce ve variantě DISH. V teoretické části je nejprve popsáno, co to jsou evoluční algoritmy a k čemu se využívají. Následně je uvedena základní verze diferenciální evoluce, ze které výsledný algoritmus vychází a postupný vývoj od této základní verze až po verzi DISH. Jelikož diferenciální evoluce i její rozšířené verze jsou určeny pro spojité optimalizační úlohy, je uvedeno, jak lze algoritmus upravit, aby mohl řešit úlohy diskrétní optimalizace. Teoretická část je pak uzavřena popisem jak a proč evoluční algoritmy testovat. Praktická část obsahuje výsledky testovaní vzniklého algoritmu. Byly implementovány čtyři diskrétní varianty, které byly otestovány na osmi testovacích funkcích. Pro porovnání úspěšnosti vzniklého algoritmu byly stejné funkce optimalizovány pomocí genetického algoritmu, který je už v základní verzi určen pro diskrétní úlohy

Abstract:

The goal of this thesis was to create discrete variant of differential evolution in the DISH variant. The theoretical part describes what evolutionary algorithms are and what they are used for. Subsequently, the basic version of the differential evolution, on which the resulting algorithm is based, is described there along with the development from the basic version to the DISH version. Since differential evolution and its extended versions are for solving continuous optimization tasks, there is shown how the algorithm can be modified so it can solve discrete optimization tasks. This part is then concluded with description of why and how to test evolutionary algorithms. The practical part contains results of testing of the final form of newly created algorithm. Four discrete variants were implemented, which were tested on eight test functions. To compare the success of the resulting algorithm the same functions were optimized using genetic algorithm, which used for discrete optimization tasks.

Keywords

Diferenciální evoluce, DISH, Benchmarking, Diskrétní optimalizace, Heuristická optimalizace

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 8. 2020

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Adam Viktorin

Tomas Bata University in Zlín

Faculty of Applied Informatics

Master programme / field:
Engineering Informatics / Information Technologies