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

Abstract

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