УДК 004.942
С.Ж. Рахметуліна
Східно-Казахстанський технічний університет імені Д. Серікбаєва, Уськемен, Казахстан,
SRakhmetullina@edu.ektu.kz
Г. Жомарткизи
Східно-Казахстанський технічний університет імені Д. Серікбаєва, Уськемен, Казахстан,
gzhomartkyzy@edu.ektu.kz
Ю.В. Крак
Київський національний університет імені Тараса Шевченка; Інститут кібернетики
ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
yuri.krak@gmail.com
А.А. Камєлова
Східно-Казахстанський технічний університет імені Д. Серікбаєва, Уськемен, Казахстан,
kamelova.ayaulim@gmail.com
РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ АСИМЕТРИЧНОЇ
МАРШРУТИЗАЦІЇ
НА ОСНОВІ МЕТОДУ МУРАШИНОЇ КОЛОНІЇ
Анотація. Однією з головних проблем транспортної логістики є планування оптимальних маршрутів доставки. Під час її розв’язання виникає потреба у дослідженні задачі маршрутизації транспорту, яка є задачею комбінаторної оптимізації. У статті запропоновано алгоритм розв’язання задачі маршрутизації на основі методів оптимізації. Розглянуто асиметричну задачу маршрутизації транспорту з обмеженням вантажопідйомності транспортного засобу, тривалості маршруту та різнорідним парком транспортних засобів. Розроблено вебзастосунок, в якому реалізовано запропонований алгоритм розв’язання цієї задачі на основі методу мурашиної колонії. Проведено порівняльній аналіз отриманих оптимальних маршрутів та результатів побудови маршрутів з використанням інших картографічних сервісів. Показано, що запропонований алгоритм забезпечив найкращий результат.
Ключові слова: оптимізація, асиметричні задачі маршрутизації, граф пошуку маршруту, вебзастосунок, метод мурашиної колонії.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Dantzig G.B., Ramser J.H. The truck dispatching problem. Management Science. 1959. Vol. 6, N 1. P. 80–91.
- Clarke G., Wright J.W. Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations Research. 1964. Vol. 12, N 4. P. 568–581.
- Bozorg-Haddad O., Solgi M., Loїiciga H.A. Meta-Heuristic and Evolutionary Algorithms for Engineering Optimization. Hoboken: Wiley, 2017. 304 p.
- Wu Yi-W., Wang Y. Collection line optimisation in wind farms using improved ant colony optimisation. Wind Engineering. 2021. Vol. 45, Iss. 3. Р. 589–600. https://doi.org/10.1177/0309524X20917319.
- Pamosoaji A.K., Setyohadi D.B. Novel graph model for solving Collision-Free Multiple-Vehicle Traveling Salesman Problem using ant colony optimization. Algorithms. 2020. Vol. 13, Iss. 6. 153. https://doi.org/10.3390/a13060153 .
- Kiatwuthiamorn J., Thammano A. Swarm optimization algorithm based on the ant colony life cycle. Malaysian Journal of Computer Science. 2019. Sp. Iss. 2. P. 1–14. https://doi.org/10.22452/mjcs.sp2019no2.1.
- Chanpa R., Jabraeil Jamali M.A., Hatamlou A., Anari B. An optimized swarm intelligence algorithm based on the mass defence of bees. International Journal of Nonlinear Analysis and Applications. 2022. Vol. 13, Iss. 1. P. 3451–3462. https://doi.org/10.22075/ijnaa.2022.6108.
- Jafari-Marandi R., Smith B.K. Fluid genetic algorithm (FGA). Journal of Computational Design and Engineering. 2017. Vol. 4, Iss. 2. P. 158–167. https://doi.org/10.1016/j.jcde.2017.03.001 .
- Wang H., Zhang J., Dong J. Application of ant colony and immune combined optimization algorithm in path planning of unmanned craft. AIP Advances. 2022. Vol. 12, Iss. 2. 025313. https://doi.org/10.1063/5.0077858 .
- Mutar M.L., Burhanuddin M.A., Hameed A.S., Yusof N., Mutashar H.J. An efficient improvement of ant colony system algorithm for handling capacity vehicle routing problem. International Journal of Industrial Engineering Computations. 2020. Vol. 11, Iss. 4. P. 549–564. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2020.4.006 .
- Horbulin V.P., Hulianytskyi L.F., Sergienko I.V. Optimization of UAV team routes in the presence of alternative and dynamic depots. Cybernetics and Systems Analysis. 2020. Vol. 56, N 2. P. 195–203. https://doi.org/10.1007/s10559-020-00235-8.
- Greco F. (Ed.) Travelling Salesman Problem. Rijeka: In-The, 2008. 214 p. URL: http://www.exatas.ufpr.br .
- Borcinova Z. Two models of the capacitated vehicle routing problem. Croatian Operational Research Review. 2017. Vol. 8, N 2. P. 463–469. doi.org/10.17535/crorr.2017.0029 .
- Ban H.-B., Nguyen P.K. A hybrid metaheuristic for solving asymmetric distance-constrained vehicle routing problem. Computational Social Networks. 2021. Vol. 8, N 3. https://doi.org/10.1186/s40649-020-00084-7.
- Sergienko I.V., Hulianytskyi L.F., Sirenko S.I. Classification of applied methods of combinatorial optimization. Cybernetics and Systems Analysis. 2009. Vol. 45, N 5. P. 732–741. https://doi.org/10.1007/s10559-009-9134-0.
- Junaid M., Sohail A., Ahmed A., Baz A., Khan I.A., Alhakami H. A hybrid model for load balancing in cloud using file type formatting. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 118135–118155. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3003825.
- Vimal S., Khari M., Crespo R.G., Kalaivani L., Dey N., Kaliappan M. Energy enhancement using Multiobjective Ant colony optimization with Double Q learning algorithm for IoT based cognitive radio networks. Computer Communications. 2020. Vol. 154. P. 481–490. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2020.03.004.
- Dorigo M., Sttzle T. Ant colony optimization: overview and recent advances. In: Handbook of Metaheuristics. Gendreau M., Potvin J.-Y. (Eds.). Cham: Springer, 2019. P. 311–351.
- Pellonper T. Ant colony optimization and the vehicle routing. problem. M.Sc. Thesis. University of Tampere School of Information Sciences, Computer Science, 2014. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/250133821.pdf .
- MVC Architecture. URL: https://www.javatpoint.com/php-mvc-architecture .
- API Google Maps. URL: https://developers.google.com/maps .