Uporaba paralelnih evolucijskih algoritmov za reševanje več-kriterijskih optimizacijskih problemovGartner, Aleš (Avtor) Fister, Iztok (Mentor) več-kriterijska optimizacijaevolucijsko računanjeparalelni evolucijski algoritmidiferencialna evolucijaV sklopu magistrskega dela predstavimo in implementiramo nov paralelni evolucijski algoritem z otoškim paralelnim modelom I-DEMO, ki algoritem diferencialne evolucije za več-kriterijsko optimizacijo (angl. Differential Evolution Multiobjective Optimization, krajše DEMO) razširi s koncepti paralelnih več-kriterijskih evolucijskih algoritmov. Učinkovitost algoritma I-DEMO nato primerjamo z originalnim algoritmom DEMO na testnih več-kriterijskih problemih. S statistično analizo dobljenih rezultatov smo pokazali, da je algoritem I-DEMO boljši od algoritma DEMO, če oba uporabljata selekcijsko strategijo, ki temelji na indikatorjih kakovosti. Z dodatnimi testi in analizo njihovih rezultatov smo pokazali tudi, da različica algoritma I-DEMO, ki uporablja selekcijsko strategijo, ki temelji na indikatorjih kakovosti, dosega boljše rezultate kot ostale selekcijske strategije, in da večje število otokov v splošnem poslabša učinkovitost algoritma.[A. Gartner]20242024-12-18 12:30:57Magistrsko delo/naloga91392UDK: 004.8.021(043.2)COBISS_ID: 227270659sl