Metaheurisztikus algoritmusok hatékonyságvizsgálata benchmark függvények segítségével

Absztrakt (kivonat)

A számítástechnika fejlődésével a vállalati és gazdasági területeken egyre több adat halmozódik fel, amiből kifolyólag képesek vagyunk bonyolult általános összefüggésekre is rávilágítani. Az egyre bonyolultabb és összetettebb gazdasági modellek kialakulásával, illetve a gazdaságban felmerülő komplex kombinatorikai feladatok megoldására való igények gyakoriságának növekedésével a hagyományos, egzakt technikák számos esetben vagy hasznavehetetlenek, vagy nem gazdaságosak. Az alkalmazott matematika számos alternatív megoldást ismer a kombinatorikai feladatok megoldására, melyek közül a magas komplexitású feladatok esetén kitűnik a metaheurisztikus algoritmusok alkalmazási lehetősége. A dolgozatomban azt fogom megvizsgálni, hogy olyan függvények esetén, amiknél erőforrásigényes a szélsőérték kiszámítása milyen metaheurisztika alkalmazása és azok milyen paraméterezése vezet a leghatékonyabb és legeredményesebb módon a függvény optimumának megtalálásához. Ismert optimummal rendelkező benchmark függvény segítségével vizsgálom az algoritmusok hatékonyságát. A keretrendszert olyan függvények esetében is fel lehet használni, melyeknél az optimum nem ismert. Kidolgoztam egy egységes keretrendszert, amely a populációval rendelkező, illetve populáció nélküli metaheurisztikák esetében alkalmas a hatékonyságvizsgálat elvégzésére. Az általam írt programkódok futtatása során keletkezett eredményeket leíró statisztikai elemzések és statisztikai próbák alkalmazásával értékelem ki. A kutatás elvégzése során kimagaslóan fontosnak bizonyult a paraméterek, valamint a leállítási pontok megfelelő megválasztása. Hipotézisem szerint eltérő hatékonysággal, de az egyszerűbb és a modernebb metaheurisztikus algoritmusok kiválóan alkalmasak a komplex, több paraméteres függvények szélsőértékeinek hatékony és eredményes megtalálására.