Detail publikace

Stochastický kvadratický přiřazovací problému: EV a EO přepis řešený HC12

POPELA, P. MATOUŠEK, R.

Český název

Stochastický kvadratický přiřazovací problému: EV a EO přepis řešený HC12

Anglický název

Stochastic Quadratic Assignment problem: EV and EO reformulations solved by HC12

Typ

článek v časopise ve Scopus, Jsc

Jazyk

en

Originální abstrakt

The Quadratic Assignment Problem (QAP) is a well known combinatorial optimization problem. Recently, our analysis of several real-world applications has shown us that some of the QAP parameters can be considered as randomly varying. Therefore, we have got the important motivation to include randomness into a mathematical model in a correct way to be further able to study model properties, solve it, and apply obtained results. For this reason, the underlying Stochastic Quadratic Assignment Problem (StoQAP) is formulated by using a stochastic programming approach. The use of stochastic programming allows us to utilize various deterministic reformulations. Two commonly known deterministic reformulations will be discussed in detail i.e. EV (expected value) reformulation and EO (expected objective) reformulation. The paper also introduces results of test computations for the instances of StoQAP by GAMS/CPLEX and original metaheuristic HC12.

Český abstrakt

Kvadratický přiřazení problému (QAP) je dobře známý kombinatorický optimalizační problém. Naše aktuální analýza několika reálných aplikací nám ukázala, že některé z QAP parametry lze oprávněně uvažovat za náhodně se měnící. To pro nás bylo důležitou motivací pro korektní zahrnutí náhodnosti do matematického modelu tak, abychom mohli dále studovat vlastnosti modelu, vyřešit jej a aplikovat získané výsledky. Z tohoto důvodu je formulován základní stochastický problém kvadratického přiřazování (StoQAP), a to pomocí přístupu stochastického programování. Aplikace stochastického programování umožňuje využití různých deterministických reformulací. Dvě známé deterministické reformulací jsou rozebírány detailně, tj EV a EO přepis. Text také přináší výsledky testovacích výpočtů pro instance StoQAPu pomocí GAMS/CPLEX a původní metaheuristiky HC12.

Anglický abstrakt

The Quadratic Assignment Problem (QAP) is a well known combinatorial optimization problem. Recently, our analysis of several real-world applications has shown us that some of the QAP parameters can be considered as randomly varying. Therefore, we have got the important motivation to include randomness into a mathematical model in a correct way to be further able to study model properties, solve it, and apply obtained results. For this reason, the underlying Stochastic Quadratic Assignment Problem (StoQAP) is formulated by using a stochastic programming approach. The use of stochastic programming allows us to utilize various deterministic reformulations. Two commonly known deterministic reformulations will be discussed in detail i.e. EV (expected value) reformulation and EO (expected objective) reformulation. The paper also introduces results of test computations for the instances of StoQAP by GAMS/CPLEX and original metaheuristic HC12.

Klíčová slova česky

EV a EO deterministický přepis, GAMS, HC12, metaheuristika, kvadratický přiřazovací problém, stochastický kvadratický přiřazovací problém

Klíčová slova anglicky

EV and EO deterministic reformulations, GAMS, HC12, Metaheuristic, Quadratic assignment problem, Stochastic quadratic assignment problem

Rok RIV

2014

Vydáno

24.06.2014

Nakladatel

Brno University of Technology

Místo

Brno

ISSN

1803-3814

Kniha

20th International Conference on Soft Computing

Ročník

2014

Číslo

1

Strany od–do

13–20

Počet stran

8

BIBTEX


@article{BUT124190,
  author="Pavel {Popela} and Radomil {Matoušek},
  title="Stochastic Quadratic Assignment problem: EV and EO reformulations solved by HC12 ",
  booktitle="20th International Conference on Soft Computing",
  year="2014",
  volume="2014",
  number="1",
  month="June",
  pages="13--20",
  publisher="Brno University of Technology",
  address="Brno",
  issn="1803-3814"
}