ITEM METADATA RECORD
Title: An Ant-Based Approach for Solving Dynamic Constraint Optimization Problems (Een mieren-gebaseerde aanpak voor het oplossen van dynamische constraint optimalisatie problemen)
Other Titles: An Ant-Based Approach for Solving Dynamic Constraint Optimization Problems
Authors: Mertens, Koenraad
Issue Date: 8-Dec-2006
Abstract: Constraint optimalisatie problemen worden in een groot aantal industriele toepassingen gebruikt.De vleugels van een vliegtuig ontwerpen, een personeelsrooster voor een spoorwegmaatschappij opstellen en de frequenties voor de masten van mobiele telefoons bepalen zijn allemaal voorbeelden van constraint optimalisatie problemen.Bovendien veranderen de meeste praktische problemen voortdurend: spoorwegbeambten worden ziek, gebruikers van mobiele telefoons verplaatsen zich van de ene mast naar de andere.Het ontwerpen van een vliegtuigvleugel is zo een complexe taak dat er tijdens het ontwerp zelf voortdurend nieuwe vereisten worden geintroduceerd.In deze tekst ontwikkelen we een nieuw algoritme om dynamische constraint optimalisatie problemen op te lossen.Het Dynamic Constraint Optimization Ant Algorithm (DynCOAA) is een mieren-gebaseerd algoritme, dat vanaf het begin ontworpen werd om dynamische problemen op te lossen.Door mieren-gebaseerde informatie-verzameltechnieken te gebruiken kan de verzamelde informatie snel en effectief herbruikt worden nadat een aanpassing aan het probleem gebeurd is.We stellen zowel een gecentraliseerd als een gedistribueerd algoritme.In beide algoritmen is een modulair ontwerp met een duidelijke scheiding van verantwoordelijkheden tussen de entiteiten zeer belangrijk.Dit resulteert in een flexibel algoritme, dat gemakkelijk aangepast kan worden wanneer extra functionaliteit zoals load balancing of het dynamisch ontdekken van domeinkennis nodig is.We evalueren DynCOAA door het te vergelijken met drie andere algoritmen.Eerst vergelijken we de resultaten van een breed scala van artificiele problemen.Hierdoor kunnen we de problemen categoriseren en de eigenschappen identificeren van de problemen waarvoor DynCOAA het beste presteert.Ten slotte vergelijken we DynCOAA met de andere algoritmen in een levensechte toepassing.De conclusie is dat de eigenschappen waar DynCOAA geschikt voor is ook voorkomen in levensechte problemen.
URI: 
ISBN: 90-5682-747-2
Publication status: published
KU Leuven publication type: TH
Appears in Collections:Informatics Section

Files in This Item:

There are no files associated with this item.

Request a copy

 




All items in Lirias are protected by copyright, with all rights reserved.