Search academic texts

Information × Registration Number 2119U001154, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title APPLICATION OF ANT OPTIMIZATION ALGORITHMS IN THE SOLUTION OF THE ROUTING PROBLEM popup.author Skakalina E.Skakalina E. popup.publication 28-12-2019 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1742 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Дослідження показують, що 85-95% загальної тривалості логістичного ланцюга виробничого циклу товарного руху становить очікування на обробку, транспортування та інші операції, включаючи зберігання. Мета логістики - побудувати процес доставки «від дверей до дверей» з мінімальними втратами на місцях з'єднання, з мінімальними накопичувальними витратами та часом для сприяння інтегрованому логістичному потоку. У статті розглядаються актуальні питання використання еволюційних алгоритмів для вирішення задачі маршрутизації. Мурашині алгоритми, як і більшість видів еволюційних алгоритмів, засновані на використанні популяції потенційних рішень і розроблені для вирішення завдань комбінаторної оптимізації, перш за все, пошуку різних шляхів на графах. Кооперація між особинами (штучними мурашками) тут реалізується на основі моделювання стігметріі. При цьому кожен агент, званий штучним мурахою, шукає рішення поставленого завдання. Штучні мурашки послідовно будують рішення завдання, пересуваючись по графу, відкладають феромон і при виборі подальшого ділянки шляху враховують концентрацію цього ферменту. Чим більше концентрація феромону в подальшому ділянці, тим більша ймовірність його вибору. Оскільки в основі мурашиного алгоритма лежить пересування мурах за деякими шляхах, то мурашині алгоритми ефективні, перш за все, при вирішенні завдань, які допускаю інтерпретацію у вигляді графа. Проведені комп'ютерні експерименти показали, що ефективність мурашиного алгоритма зростає при збільшенні розмірності задачі і для задач на графах високої розмірності вони працюють швидше, ніж інші еволюційні алгоритми. Відзначено також хороші результати при вирішенні нестаціонарних задач на графах зі змінною середовищем. В святи з цим пропонується реалізація мета - евристичного методу, як модифікації мурашиних алгоритмів оптимізації. Представлена схема роботи системи. Також представлена специфікація програмного продукту. Результатом дослідження стала розробка системи оптимізації перевезень, яка відповідає сучасним вимогам до програмного забезпечення. Програмне забезпечення адаптується до платформи Android popup.nrat_date 2026-04-19 Close