Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U003957, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи РОЗРОБКА ІННОВАЦІЙНИХ ПІДХОДІВ ДЛЯ ОПТИМІЗАЦІЇ МЕРЕЖ ЗА ДОПОМОГОЮ ГЕОПРОСТОРОВИХ БАГАТОКОМПОНЕНТНИХ СИСТЕМ Автор Бойко Н. І.Саланчій Т. О.Boyko N. I.Salanchii T. O. Дата публікації 29-06-2025 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/333050 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж є важливою для підвищення ефективності та зменшення часу подорожі. Це передбачає використання алгоритмів оптимізації та моделювання поведінки агентів у межах мережі.Мета роботи є розробка геопросторової багатагентної системи для оптимізації транспортних мереж, зосереджуючи увагу на покращенні ефективності мережі та мінімізації часу подорожі шляхом застосування передових алгоритмів оптимізації та моделювання на основі агентів.Метод. Запропонований метод оптимізації транспортних мереж поєднує базову структуру з розширеним уточненням у два етапи: попередня обробка та оптимізація еволюційної стратегії. На першому етапі будується мінімальне остовне дерево за допомогою алгоритму Крускала для встановлення найкоротшої мережі без петель, яка з’єднує всі ключові точки, враховуючи природні перешкоди та існуючі маршрути. Це забезпечує економічно ефективну та реалістичну базову лінію. Другий етап удосконалює мережу за допомогою еволюційної стратегії, де агенти, що представляють варіації мінімального остового дерева, оптимізуються за допомогою функції пристосування, яка балансує загальну довжину шляху, середню відстань до вузлів і штрафи за надмірні краї. Оптимізація використовує кросовер для поєднання рішень і мутацію для введення різноманітності через модифікації країв. Цей процес, повторюється протягом багатьох епох, поступово покращує мережу, в результаті чого створюється оптимізований щлях, який мінімізує витрати, покращує підключення та поважає обмеження подані в режимі реального часу.Результати. Результати застосування еволюційної стратегії та методів мінімальної вартості відстані були детально проаналізовані. Для еволюційної стратегії були оцінені такі метрики, як ефективність шляхів і обчислювальні витрати, що продемонструвало значні покращення в оптимізації мережі. У випадку MST, хоча метод надав базову структуру для вибору шляхів, візуальні та числові оцінки підкреслили обмеження в розв’язанні складних реальних обмежень. Порівняння цих методів з еталонами, такими як залізнична мережа Токіо та алгоритм слизової цвілі, виявило перевагу еволюційного підходу в генерації оптимальних шляхів. Висновки підкреслюють необхідність інтеграції передових алгоритмів для подальшого вдосконалення оптимізації шляхів і проектування мереж.Висновки. Дослідження успішно розробило геопросторову багатоагентну систему для оптимізації транспортних мереж, досягнувши поставлених цілей шляхом вирішення ключових проблем у плануванні транспортної мережі. Детальний аналіз існуючих рішень виявив динамічний і складний характер транспортних систем і підкреслив необхідність адаптації до змін навколишнього середовища, таких як нові маршрути або перешкоди. Запропонований підхід розширив мінімальне охоплююче дерево за допомогою еволюційної стратегії, забезпечивши гнучкість і швидку адаптацію. Результати продемонстрували ефективність системи в плануванні оптимальних міжміських транспортних мереж. Майбутня робота може вдосконалити екологічні оцінки, покращити оцінку вартості маршруту, розширити показники, визначити нові критерії продуктивності та інтегрувати моделі нейронних мереж для подальшого підвищення можливостей оптимізації, особливо для міських мереж.  Додано в НРАТ 2026-02-25 Закрити