Hybrid algorithm for the Dubins Traveling Salesman Problem with Neighborhoods

Tato práce pojednává o problematice Problému obchodního cestujícího s Dubinsovým Vozidlem (DTSP) a jeho rozšíření na Problém obchodního cestujícího s Dubinsovým vozidlem s okolími (DTSPN). Práce se zaměřuje na řešení DTSPN a studuje dva existující algoritmy pro řešení tohoto problému. Algoritmus využívajícího strojového učení postavený na Samo-Organizačních mapách (SOM) a druhý Memetický algoritmus, který k řešení daného problému využívá proces křížení a mutací. Výhody a nevýhody těchto algoritmů se navzájem doplňují, čehož je v práci využito pro navrhnutí hybridního algoritmu pro řešení DTSPN. Tento algoritmus kombinuje výhody obou studovaných.The thesis presents to the reader the Dubins Traveling Problem (DTSP) and its extension to the Dubins Traveling Salesman Problem with Neighborhoods (DTSPN). The thesis focuses on solving the DTSPN and studies two existing algorithms for this problem. One algorithm is the Unsupervised learning algorithm based on Self-Organizing maps (SOM). The second studied algorithm is a Memetic algorithm presenting crossover and mutation operators to solve the DTSPN. The advantages and disadvantages of these two approaches can be considered complementary. Based on that, a novel Hybrid algorithm for solving the DTSPN is proposed, combining the two studied algorithms into one. Adopting the advantages of both