ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДА МУЛЬТИКОЛОНІАЛЬНОЇ МУРАШИНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ КОМБІНАТОРНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ
02.02.2023 14:46
[1. Інформаційні системи і технології]
Автор: Негрей Артем Юрійович, магістр, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків
Новий метод мультиколоніальної мурашиної системи (Ant Multi-Colony Optimization) пропонується для вирішення узагальнених варіантів задач комбінаторної оптимізації, в яких масштабовано число рішень деякого відомого окремого випадку, для якого відоме застосування традиційного мурашиного алгоритму. Такі узагальнені завдання мають безліч подібних підзавдань і передбачають пошук складового рішення. У зарубіжній літературі зустрічаються ідеї мурашиного алгоритму з безліччю колоній для застосування у розв'язанні задач інших областей, проте підходи принципово відрізняються від описаної в даній магістерській кваліфікаційній роботі. Наприклад, ієрархічні нечіткі багатоколоніальні мурашині алгоритми пропонувалися на вибір оптимальної структури телекомунікаційної мережі нафтотранспортних підприємств. Різні мурашині колонії використовувалися на різних етапах пошуку рішення:
- визначення ступеня однорідності трас, що прокладаються, першою колонією;
- визначення вартості трас, що прокладаються, другою колонією;
- пошук локального рішення третьою колонією.
Інша відома концепція полягає у використанні декількох колоній на різних процесорах з метою прискорення обчислень. Основна ж ідея нового варіанта оптимізації за принципом мурашиної колонії полягає в тому, що замість звичної для традиційного мурашиного алгоритму однієї колонії тепер використовується кілька, що діють спільно у загальному просторі пошуку. При цьому кожна колонія на основі механізму стигмергії вирішує своє завдання, формуючи свою частину в загальному рішенні. Для обліку особливих умов кожної підзадачі колонії можуть по-різному інтерпретувати вхідні дані і мати параметри, що впливають на прийняття рішень. Щоб уникнути плутанини при зверненні до попереднього досвіду, використовуються різні феромони, які сприймаються лише тими колоніями, які їх залишили. Більше того, у певних випадках доцільний відштовхуючий ефект чужорідного феромону. Таким чином, феромон направляє колонію на пошук вирішення власної підзадачі.
Література
1. Серков О.А., Князєв В.В., Лазуренко Б.О., Яковенко І.В., Чурюмов Г.І., Токарєв В.В. Надширокосмугові технології в задачах забезпечення електромагнітної сумісності рухомих об’єктів // Проблеми електромагнітної сумісності перспективних бездротових мереж зв'язку (ЕМС-2019):збірник наукових робіт четвертої міжн. наук.-техн. конф., 24 жовт. 2019 р. - Харків, 2019. - С. 55-57.
2. A. Serkov, P. Pustovoitov, I. Yakovenko, B. Lazurenko, G. Churyumov, V. Tokariev, W. Nannan. Ultra wideband technologies in mobile object management systems / Сучасні інформаційні системи. - 2019. - Т.3, №2. - С.22-27.
3. A. Serkov, V. Kravets, I. Yakovenko, G. Churyumov, V. Tokariev, W. Nannan Ultra Wideband Signals in Control Systems of Unmanned Aerial Vehicles // The 10h IEEE International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies: (DESSERT’2019)., 5-7 june, 2019 y. - Leeds, 2019. - P.26 - 29.
4. G. Krivoulya, I. Ilina, V. Tokariev, V. Shcherbak. Mathematical Model for Finding Probability of Detecting Victims of Man-Made Disasters Using Distributed Computer System with Reconfigurable Structure and Programmable Logic / G. Krivoulya, V. Tokariev, I. Ilina, V. Shcherbak // IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology: (PIC S&T), 06-09 oct. 2020y. - Kharkiv, 2020. - P.573 - 576.
5. G. Krivoulya, V. Tokariev, I. Ilina, O. Lebediev, V. Shcherbak. Algorithm of Iterations of Distribution of Subtasks Between «S-Bot» in One «Swarm-Bot» System // Proceedings of the 6th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems: (COLINS 2022). CEUR Workshop Proceedings., 12-13 may. 2022 y. - Gliwice, Poland, 2022. - P. 1531-1541.