УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

јвтор:  «ахаров ¬.¬., ћугайских ј.¬.
Ќазвание:  ƒинамическа€ адаптаци€ генетического алгоритма маршрутизации транспорта на больших сет€х
—татус:  опубликовано
»здательство:  »ѕ” –јЌ
√од:  2018
“ип:  стать€ вед.журн.
Ќазвание журнала:  ”правление большими системами
¬ыпуск:  73
Ѕиблиографи€:  «ахаров ¬.¬., ћугайских ј.¬. ƒинамическа€ адаптаци€ генетического алгоритма маршрутизации транспорта на больших сет€х // ”правление большими системами. ¬ыпуск 73. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2018. —.108-133. URL: https://doi.org/10.25728/ubs.2018.73.6
–убрика:  —етевые модели в управлении
 лючевые слова:  временна€ состо€тельность, генетический алгоритм, задачи маршрутизации
 лючевые слова (англ.):  временна€ состо€тельность, генетический алгоритм, задачи маршрутизации
јннотаци€:  ќписываетс€ процедура динамической адаптации генетического алгоритма дл€ тестовых задач коммиво€жЄра на больших сет€х, позвол€юща€ получать более экономичные маршруты за то же врем€ вычислений. Ёффективность предложенной процедуры подтверждаетс€ результатами вычислительных экспериментов получени€ численного решени€ набора тестовых задач из библиотеки TSPLib и устойчивого уменьшени€ средней длины генерируемых решений по сравнению с решени€ми, предоставл€емыми исходной эвристикой. “ем самым демонстрируетс€ методика использовани€ свойства временной несосто€тельности эвристических алгоритмов дл€ целей повышений уровн€ их эффективности. ќценка временной состо€тельности эвристического алгоритма проводитс€ с помощью нового критери€ -- экспериментального уровн€ временной состо€тельности.
јннотаци€ (англ.):  This paper is devoted to implementation of the dynamic adaptation procedure for genetic algorithm used for the traveling salesman problem on large-scale networks. It is shown that solutions obtained by genetic algorithm can be improved during its dynamic adaptation and allow finding the more effective routes for the equal time. To evaluate effectiveness of new approach computational experiments were performed on well-known benchmark instances from TSPLib. As a result, the experimental level of time consistency of improved solution considerably increases compare to basic one. Dynamically adapted genetic algorithm has demonstrated possibility to produce solutions with higher level of time consistency. At the same time proposed procedure reduces length of the one solution in certain experiment as well as average length of all routes in it.

¬ формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 467, загрузок: 270, за мес€ц: 6.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены