ОЦІНКА ПРАКТИЧНОГО ВИКОРИСТАННЯ ПОШУКОВИХ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАВДАНЬ ЛОГІСТИКИ, В ОСНОВІ ЯКИХ ЛЕЖИТЬ ЗАДАЧА КОМІВОЯЖЕРА

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31732/2663-2209-2022-67-69-73

Ключові слова:

жадібний алгоритм, алгоритм імітації відпалу, комбінований алгоритм, задача комівояжера, метаевристичні алгоритми, логістика

Анотація

Актуальність публікації обумовлена зростанням практичних потреб логістичного забезпечення в динамічному середовищі потоків обслуговування та транспортування. Необхідність ефективного використання ресурсів під час логістичної обробки замовлень із застосуванням засобів автоматизації сьогодні не викликає сумнівів особливо для задач пов’язаних з комбінаторною логікою де досягнення оптимального результату пов’язане зі значними обчислювальними ресурсами. Однією з таких задач є задача комівояжера(TSP).

Метою публікації є порівняльна оцінка групи алгоритмів для вирішення практичних логістичних завдань, в основі яких лежить задача комівояжера.

Методологія дослідження ґрунтувалась на проведенні обчислювального експерименту та проведенні подальшого аналізу отриманих результатів для декількох метаевристичних алгоритмів, один із яких був запропонований авторами як комбінація двох відомих методів  - методу Монте-Карло та  методу найближчого сусіда або “жадібного алгоритму”.

В результаті проведеного дослідження з’ясувалося  що запропонований комбінований метод є більш ефективним при вирішенні TSP великої розмірності серед розглянутих алгоритмів, отже його використання на практиці для вирішення логістичних задач призведе до суттєвішої економії ресурсів.

Також слід зазначити, що підхід, якій ґрунтується на комбінації двох, а можливо і більшої кількості методів, може бути більш продуктивним, ніж використання одного алгоритму, що дає простір для подальших досліджень.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Володимир Троцько, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК»

к.військ.н., доцент кафедри комп’ютерних наук, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК», м. Київ, Україна

Ігор Чернозубкін, ВНЗ "Університет економіки та права "КРОК"

к.т.н., доцент кафедри комп’ютерних наук, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК», м. Київ, Україна

Юрій Добришин, ВНЗ "Університет економіки та права "КРОК"

к.т.н., доцент кафедри комп’ютерних наук, ВНЗ «Університет економіки та права «КРОК», м. Київ, Україна

Посилання

Троцько В.В., Чернозубкін І.О. Комбінування жадібного алгоритму з методом Монте-Карло для вирішення завдань логістики, в основі яких лежить задача комівояжера. Вчені записки Університету «КРОК». № 2 (62). 2021. С.125-131.

Talbi EG (2009) Metaheuristics: from design to implementation, vol. 74. Wiley, Hoboken.

He S. Wu Q, Saunders J (2009) Group search optimizer: an optimization algorithm inspired by animal searching behavior. IEEE Trans Evol Comput 13 (5). C. 973–990.

Sasan Harifi, Madjid Khalilian, Javad Mohammadzadeh, Sadoullah Ebrahimnejad Emperor Penguins Colony: a new metaheuristic algorithm for optimization. 2019. . URL - https://www.researchgate.net/publication/331328734_

Emperor_Penguins_Colony_a_new_metaheuristic_algorithm_for_optimization.

Henderson, Darrall & Jacobson, Sheldon & Johnson, Alan. (2006). The Theory and Practice of Simulated Annealing. 10.1007/0-306-48056-5_10.

Simulated annealing. URL - https://en.wikipedia.org/wiki/

Simulated_annealing

Downloads

Опубліковано

2022-10-28

Як цитувати

Троцько, В., Чернозубкін, І., & Добришин, Ю. (2022). ОЦІНКА ПРАКТИЧНОГО ВИКОРИСТАННЯ ПОШУКОВИХ АЛГОРИТМІВ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАВДАНЬ ЛОГІСТИКИ, В ОСНОВІ ЯКИХ ЛЕЖИТЬ ЗАДАЧА КОМІВОЯЖЕРА. Вчені записки Університету «КРОК», (3(67), 69–73. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2022-67-69-73

Номер

Розділ

Розділ 2. Управління та адміністрування