Luonnon innoittamat metaheuristiikat

Tietueen suppeat tiedot
dc.contributor.authorRantala, Daniel
dc.contributor.departmentfi=Matematiikan ja tilastotieteen laitos|en=Department of Mathematics and Statistics|
dc.contributor.facultyfi=Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta|en=Faculty of Science|
dc.contributor.studysubjectfi=Sovellettu matematiikka|en=Applied Mathematics|
dc.date.accessioned2023-06-14T21:09:19Z
dc.date.available2023-06-14T21:09:19Z
dc.date.issued2023-06-09
dc.description.abstractMetaheuristiset menetelmät näyttäytyvät lupaavilta ratkaisumalleilta, joiden avulla voidaan nopeuttaa optimointia ja säästää resursseja. Luonto on monimuotoisuutensa ansiosta täynnä tehokkaita menetelmiä, jotka tarjoavat kattavan kirjon mahdollisuuksia optimointimenetelmien kehittämiseksi. Tämän tutkielman tarkoitus on perehdyttää lukija kolmeen tunnettuun luonnon innoittamaan metaheuristiseen menetelmään: kiiltomatoalgoritmi, simuloitu jäähdytys ja geneettinen algoritmi. Kiiltomatoalgoritmi ja geneettinen algoritmi edustavat populaatiopohjaisia metaheuristiikoita ja simuloitu jäähdytys puolestaan on kehityskaaripohjainen metaheuristinen menetelmä. Menetelmien matemaattinen toimintaperiaate on vielä varsin keskeneräinen ja tämän tutkimuksen tavoitteena onkin luoda suomenkielinen pohja metaheuristiikoiden matemaattiseksi ymmärtämiseksi. Lisäksi tarkastellaan metaheuristiikoiden soveltuvuutta diskreettien optimointitehtävien ratkaisemiseen. Metaheuristiikoiden nopea konvergoituminen kohti optimia näyttäytyy mahdollisuutena toimia ongelmaitsenäisenä ratkaisumenetelmänä, minkä takia metaheurististen menetelmien ja niiden sovellutusten tutkimus on ollut kiivasta. Lupaavista ominaisuuksistaan huolimatta metaheuristiikat eivät kuitenkaan toimi ongelmasta riippumatta parhaalla mahdollisella tavalla, vaikka ne siihen pyrkivätkin.
dc.format.extent51
dc.identifier.olddbid192320
dc.identifier.oldhandle10024/175398
dc.identifier.urihttps://www.utupub.fi/handle/11111/17674
dc.identifier.urnURN:NBN:fi-fe2023061454939
dc.language.isofin
dc.rightsfi=Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.|en=This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.|
dc.rights.accessrightsavoin
dc.source.identifierhttps://www.utupub.fi/handle/10024/175398
dc.subjectKiiltomatoalgoritmi, Simuloitu jäähdytys, Geneettinen algoritmi, Diskreetti optimointi, Luonnon innoittamat metaheuristiikat
dc.titleLuonnon innoittamat metaheuristiikat
dc.type.ontasotfi=Pro gradu -tutkielma|en=Master's thesis|

Tiedostot

Näytetään 1 - 1 / 1
Name:
Rantala_Daniel_progradu.pdf
Size:
544.71 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Lataa

Kokoelmat

Pro gradu -tutkielmat ja diplomityöt sekä syventävien opintojen opinnäytetyöt (kokotekstit)