prikaz prve stranice dokumenta Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom
  Download
PDF 4.58 MB
doctoral thesis
Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences, 2018. urn:nbn:hr:119:580684
Galić, Ante
University of Zagreb
Faculty of Transport and Traffic Sciences

Institutional repository: Faculty of Transport and Traffic Sciences

Cite this document

Galić, A. (2018). Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom (Doctoral thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:580684

Galić, Ante. "Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom." Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:580684

Galić, Ante. "Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom." Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:580684

Galić, A. (2018). 'Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom', Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences, accessed 12 January 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:580684

Galić A. Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom [Doctoral thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences; 2018 [cited 2025 January 12] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:580684

A. Galić, "Rješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom", Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Transport and Traffic Sciences, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:119:580684

Metadata
TitleRješavanje problema usmjeravanja vozila hibridnim staničnim evolucijskim algoritmom
Title (english)Solving the vehicle routing problem using hybrid cellular evolutionary algorithm
AuthorAnte Galić
MentorTonči Carić (mentor)
Committee memberHrvoje Gold (predsjednik povjerenstva)
Committee memberTonči Carić (član povjerenstva)
Committee memberDomagoj Jakobović (član povjerenstva)
Committee memberSadko Mandžuka (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Transport and Traffic Sciences
Zagreb
Defense date and country2018-01-25, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Traffic and Transport Technology
Road and Rail Transport
Universal decimal classification
(UDC)		656.1/.5 - Land transport
Abstract
Problem usmjeravanja vozila (VRP) kompleksan je kombinatorički problem s kojim se svakodnevno susreću tvrtke koje obavljaju dostavu robe. Njegovim učinkovitim rješavanjem moguće je značajno smanjiti troškove dostave. Metaheurističkim metodama moguće je relativno brzo pronaći visoko kvalitetna rješenja. Stanični evolucijski algoritam metaheuristički je algoritam kod kojeg su jedinke iz populacije raspoređene unutar toroidalne mreže i mogu biti u interakciji samo sa obližnjim jedinkama. Podešavanjem selekcijskog pritiska moguće je postići odgovarajući omjer diverzifikacije i intenzifikacije koji je ključan za uspješnost algoritma. Hibridizacija postupkom pretraživanja velikog susjedstva ubrzava pronalazak visoko kvalitetnih rješenja. Razvijeni algoritam testiran je na nekoliko skupova ispitnih zadataka te na problemima dostave hrvatskih tvrtki. Rezultati ostvareni na ispitnim zadacima pokazuju da učinkovitost algoritma ne odstupa mnogo od najboljih poznatih algoritama za ovu vrstu problema, dok rezultati ostvareni na problemima hrvatskih tvrtki pokazuju da je primjenom algoritma moguće postići značajne uštede.
Abstract (english)
Vehicle Routing Problem (VRP) is a complex combinatorial problem encountered daily by companies that are dealing with goods delivery. With its ecient solving it is possible to signicantly reduce the cost of delivery. Metaheuristic methods are capable of nding high-quality solutions in reasonable amount of time. The cellular evolutionary algorithm is a metaheuristic algorithm in which the individuals from the population are distributed within the toroidal grid and can interact only with nearby entities. By adjusting the selection pressure, it is possible to achieve the appropriate ratio of diversication and intensication that is crucial to the success of the algorithm. Hybridization by a large neighborhood search accelerates the nding of high quality solutions. The developed algorithm has been tested on several sets of benchmarks and on the delivery problems of Croatian companies. The results obtained on the benchmarks show that the eciency of the algorithm does not dier much from the best-known algorithms for this type of problem, while the results achieved on the problems of Croatian companies show that it is possible to achieve signicant savings by algorithm application.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:119:580684
Study programmeTitle: Technological systems in traffic and transport
Study programme type: university
Study level: postgraduate
Academic / professional title: doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti, polje tehnologija prometa i transport (doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti, polje tehnologija prometa i transport)
Type of resourceText
ExtentVI, 140 str. ; 30 cm
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2018-03-09 15:28:12