<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Порівняльний аналіз генетичного та мурашиного алгоритмів для оптимізації маршрутів у задачі комівояжера

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Задача комівояжера є однією з класичних оптимізаційних проблем. Значущість цієї задачі обумовлена її застосуванням в різноманітних областях, таких як: транспорт, логістика, виробництво та інші. У даній роботі проведено порівняльний аналіз ефективності генетичного та мурашиного алгоритмів у контексті оптимізації маршрутів у задачі комівояжера. Здійснено детальний розгляд основних принципів функціонування обох алгоритмів та їхніх параметрів. Експериментально визначено вплив зазначених алгоритмів на якість знаходження оптимальних рішень для поставленої задачі. Результати дослідження дозволяють зробити висновки щодо переваг та обмежень використання генетичного та мурашиного підходів у вирішенні проблеми комівояжера.
The traveling salesman problem is one of the classical optimization challenges. The significance of this problem is determined by its application in various fields, such as transportation, logistics, manufacturing, and others. This paper presents a comparative analysis of the effectiveness of genetic and ant colony algorithms in the context of route optimization for the traveling salesman problem. A detailed examination of the fundamental principles of both algorithms and their parameters is conducted. The experimental determination of the impact of these algorithms on the quality of finding optimal solutions for the presented problem is performed. The research results allow drawing conclusions regarding the advantages and limitations of using genetic and ant colony approaches in solving the traveling salesman problem

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Лобода М. О., Кулик Я. А. Порівняльний аналіз генетичного та мурашиного алгоритмів для оптимізації маршрутів у задачі комівояжера // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19909.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (7)

  1. Задача комівояжера [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://uk.wikipedia.org/wiki/Задача_комівояжера – Назва з екрану;
  2. Travelling salesman problem [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://en.wikipedia.org/wiki/Travelling_salesman_problem – Назва з екрану;
  3. Господiнов, А. М., Смирнов, С. А. (рік видання). Генетичний алгоритм для розв’язання задачі комівояжера. [Назва роботи]. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Фізикотехнічний інститут. [Електронний ресурс] Режим доступу до ресурсу: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/25202/1/S.19- 21.pdf;
  4. What Is the Genetic Algorithm? [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.mathworks.com/help/gads/what-is-the-genetic-algorithm.html – Назва з екрану;
  5. Simple Genetic Algorithm From Scratch in Python [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://machinelearningmastery.com/simple-genetic-algorithm-from-scratch-in-python/ – Назва з екрану;
  6. Introduction to Ant Colony Optimization [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-ant-colony-optimization/ – Назва з екрану;
  7. Implementing Ant colony optimization in python- solving Traveling salesman problem [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://induraj2020.medium.com/implementation-of-ant-colony-optimization-using-python-solve-travelingsalesman-problem-9c14d3114475 – Назва з екрану.