Evolutionary computation has been widely used in computer science for decades. Even though it started as far back as the 1960s with simulated evolution, the subject is still evolving. During this ...time, new metaheuristic optimization approaches, like evolutionary algorithms, genetic algorithms, swarm intelligence, etc., were being developed and new fields of usage in artificial intelligence, machine learning, combinatorial and numerical optimization, etc., were being explored. However, even with so much work done, novel research into new techniques and new areas of usage is far from over. This book presents some new theoretical as well as practical aspects of evolutionary computation. This book will be of great value to undergraduates, graduate students, researchers in computer science, and anyone else with an interest in learning about the latest developments in evolutionary computation.
U ovom radu opisan je postupak generiranja i optimizacije rasporeda zaposlenika tvrtke korištenjem genetskog algoritma. Općenito, evolucijsko računanje već se dugo koristi za rješavanja ovakvih ...tipova problema gdje je potrebno pretraživati velika područja svih mogućih rješenja u najkraćem mogućem roku. Budući da su takvi optimizacijski problemi najčešće kompleksnosti "NP-hard", "brute force" pristup nije primjenjiv jer obično košta previše procesorskog vremena. U rješavanju našeg problema koristili smo sve genetske operatore (selekcija, križanja i mutacija), dok je za potrebe implementacije razvijena aplikacija u programskom jeziku Java. Dobiveni rezultati u gotovo svim slučajevima predstavljaju optimalna rješenja (rasporede), a kada nije moguće doći do optimalnog rješenja, naš pristup daje jedno ili više rješenja koja su najbliža traženom optimumu. Pojedini genetski operatori i dobiveni rezultati opisani su u nastavku.
