Aplikace pro plánování cest

Abstract

Cílem této diplomové práce je vytvořit aplikaci pro plánování cest (převážně automobilem), s pomocí nejmodernějších technologií pro tvorbu webových aplikací. Hlavním úkolem aplikace je navrhnout vhodný časový harmonogram na základě zadaných dat o místech, která mají být navštívena. Pro hledání budou použity biologicky inspirované metody.

První část práce se zaměřuje na porovnání existujících řešení pro optimalizaci cest. Dále se první část zabývá představením dvou biologicky inspirovaných metod a to Ant Colony Optimalization a Inteligent Water Drop Algorithm.

Poslední část práce se zabývá implementací aplikace, pro správu míst a zobrazení optimální trasy pro uživatelem zadaná místa. Nejprve se zaměřuje na implementaci správy míst a získáváním potřebných dat o jednotlivých místech. Dále se věnuje implementací biologicky inspirovaných metod pro optimalizaci trasy a následné vizualizaci optimální trasy na mapě, a také zobrazení časového harmonogramu cesty. Poslední část je věnována výkonnostnímu testování obou implementovaných metod.

The aim of this theses is to create travel planning aplication (mostly by car), based on modern technologies for web development. The main goal is to design suitable time schedule, based on information about places which are to be visited. For computation will be used biologically inspired methods.

The first part deals with comparison of existing solutions for travel planning. Also two biologically inspired methods are introduced in first part one is Ant Colony Optimalization and the second one is Water Drop Algorithm.

The final part delas with implementation of application for places management and view the optimal route for a user-specified places. First, it focuses on the implementation of places management and obtaining information about places. The last part also deals with implementation of both biologically inspired methods, and visualisation of optimal route on the map and also display the time schedule of route. The last part is dedicated for performance testing of implementations of both biologically inspired methods.