Современный период развития цивилизованного общества по праву называют этапом информатизации.
Характерной чертой этого периода является тот факт, что доминирующим видом деятельности в сфере общественного производства становится сбор, обработка, хранение, передача и использование информации, осуществляемые на базе современных информационных технологий.
Всё чаще даёт о себе знать проблема низкой производительности каких-либо расчётов. Вот и транспортная задача не стала исключением. С возрастанием количества точек для развоза грузов переборные алгоритмы хотя и продолжают выдавать оптимальные результаты расчёта, но делают это слишком медленно.
Поэтому, перед нами встаёт задача улучшить, насколько это возможно, расчёты маршрутов автотранспорта. В рамках задачи исследованы точные, эвристические и гибридные алгоритмы для решения задачи почтальона.
Объект исследования данной работы - методы решения задач транспортного типа.
Предметом исследования являются конкретные алгоритмы и их комбинации, позволяющие получать решение задачи почтальона с необходимой точностью за удовлетворяющее нас время.
Целью работы стала реализация и исследование алгоритмов решения задачи почтальона для ориентированных графов.
В первом разделе описана задача почтальона, и вкратце методы ее решения, как точные, так и эвристические.
Во втором разделе подробно рассмотрены методы решения:
алгоритм полного перебора, метод ветвей и границ, эвристические алгоритмы, алгоритм ближайшего соседа, поведенческие (роевые) алгоритмы, метод муравьиной колонии, алгоритм искусственной иммунной системы, алгоритм интеллектуальных капель, алгоритм имитации отжига, генетический алгоритм.
В третьем разделе проводится сравнительный анализ приведенных алгоритмов.
Четвертый раздел описывает гибридные системы решения задачи почтальона, далее приводиться схема интегрированного поиска.
В пятом разделе представлена схема интегрированного поиска.
И в заключительной шестом разделе реализуется муравьиный алгоритм который был выбран для выполнения работы.
Данная выпускная квалификационная работа включает в себя теоретическую часть, практическую часть, шесть таблиц, пятнадцать рисунков и десять формул.
В результате исследовательской работы был проведен обзор и анализ существующих алгоритмов решения задачи почтальона.
Составлена классификация отобранных методов по отдельным признакам.
Изучен процесс гибридизации и предпринята попытка разработки универсального интегрированного подхода для эффективного синтеза новых оптимизационных методов.
Предложенный муравьиный алгоритм имеет преимущество относительно стандартных методов решения, так как способен адаптироваться к изменениям, варьировать точность в зависимости от требований и выдавать решение, приближенное к точному. Время, затраченное на получение результата, не превышает времени работы алгоритмов, являющихся составными частями интегрированного метода.
Была выполнена работа по реализации и исследованию алгоритмов решения задачи почтальона для ориентированных графов.
В первом разделе была изучена задача почтальона, и вкратце методы ее решения, как точные, так и эвристические.
Во втором разделе были подробно рассмотрены методы решения:
алгоритм полного перебора, метод ветвей и границ, эвристические алгоритмы, алгоритм ближайшего соседа, поведенческие (роевые) алгоритмы, метод муравьиной колонии, алгоритм искусственной иммунной системы, алгоритм интеллектуальных капель, алгоритм имитации отжига, генетический алгоритм.
В третьем разделе проводится сравнительный анализ приведенных алгоритмов.
Четвертый раздел описывает гибридные системы решения задачи почтальона, далее приводиться схема интегрированного поиска.
Данная выпускная квалификационная работа включает в себя теоретическую часть, практическую часть, шесть таблиц, пятнадцать рисунков и десять формул.
Алгоритмы, исследованные в рамках работы, реализованы в среде
Visual Studio 2015.
1. Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A. The Ant System: Optimization by a colony of cooperating objects // IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics. - 1996. - Part B. - N 26(1) - pp. 29 - 41.
2. Zaporozhets, D.U.; Zaruba, D.V.; Kureichik, V.V. Representation of solutions in genetic VLSI placement algorithms // Design & Test Symposium (EWDTS), East-West. 1 - 4, 2014 3. Беспалько В. П. Образование и обучение с помощью компьютеров / В.
П. Беспалько. - М. : Высш. шк., 1998. - 135 с.
4. Борознов В. О. Дополнение метода ветвей и границ для решения задачи коммивояжера // Вестн. Ростов. гос. ун-та путей сообщения. - 2007. - № 1. - С. 160-163. 5. Борознов В. О. Исследования генетических методов решения задачи коммивояжёра / В. О. Борознов, О. Г. Ведерникова // Вестн. Ростов. гос. ун-та путей собщения. - 2004. - № 1. - С. 42-45.
6. Боронихина Е. А. Эвристический метод решения задачи коммивояжера // Новые информационные технологии в исследовании сложных структур. Материалы девятой Российской конференции с международным участием. Томск: Изд-во НТЛ, 2014.
7. Боронихиной Е. А. «Муравьиный алгоритм для решения задачи коммивояжера» - Материалы II Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием «Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем». Томск, 2014 г.
8. Боронихина Е. А., Сибирякова В.А., Сравнение методов решения
задачи коммивояжера - Инфомационные технологии и математическое моделирование И74 (ИТММ-2014): Материалы XIII Международной
научнопрактической конференции имени А. Ф. Терпугова (20-22 ноября 2014г.) . - Томск: издательство Том. Ун-та, 2014. - С 18-21.
9. Боронихина Е. А. Сравнение методов решения задачи коммивояжера -
Материалы 53-й Международной научной студенческой конференции МНСК-2015: Информационные технологии / Новосиб. гос. ун-т.
Новосибирск, 2015. С 82.
10. Боронихина Е. А. Интегрированный подход к нахождению решений задачи коммивояжера, с использованием бионспирированных методов - материалы XXXVII студенческой международной заочной научно-практической конференции Новосибирск 2015, С 67-71
11. Боронихиной Е. А. Точные и эвристические методы решения задачи - материалы XIX Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество молодежи. Математика. Информатика», Томск 2015. С 94-97.
12. Боронихиной Е. А. Точные и эвристические методы решения задачи
коммивояжера» - Материалы III Всероссийской молодежной научной конференции «Математическое и программное обеспечение
информационных, технических и экономических систем». Томск, 2015 г. С 203-205
13. Боронихина Е. А. Интегрированный подход к нахождению решений задачи коммивояжера, с использованием методов, инспирированных природными системами - Сборник тезисов докладов участников XIII Всероссийского молодежного форума проблем культурного наследия, экологии и безопасности жизнедеятельности «Юнеко - 2015». - М., 2015. - С 290-291.
14. Боронихина Е. А. Интегрированный подход к нахождению решения задачи коммивояжера - Сборник материалов всероссийской молодежной школы семинара «Актуальные проблемы информационных технологий, электроники и радиотехники - 2015» Том 2 - Таганрог: Изд-во НОЦ ЗИС КТ Южного федерального университета, 2015. - С 229-233.
15. Боронихина Е. А. Решение задачи коммивояжера с помощью интегрированного метода Сборник материалов III Международной научнопрактической конференции - Кемерово, январь 2016 г. - С 278-280.
16. Боронихиной Е. А. Исследование гибридных эвристических методов решения задачи коммивояжера - Материалы IV Всероссийской молодежной научной конференции «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей.». Томск, 2016г.
17. Гладков Л. А., Курейчик В. М., Курейчик В. В. Генетические алгоритмы / Л. А. Гладков. - Ростов-на-Дону: ООО «Ростиздат», 2004г.
18. Запорожец Д.Ю., Заруба Д.В., Лежебоков А.А. Об одном способе кодирования решения для задачи размещения. Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. № 11 (136). С. 183-188.
19. Интернет ресурс http://chelyabinsk.ru/text/eco/525308.html -
Челябинск.ру, время обращения 15.10.2015
20. Капра Ф. Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем. Перевод с английского - М.: ИД “Гелиос”, 2002.
21. Клаг У., Каммингс М. Основы генетики. - М.: Техносфера, 2007.
22. Курейчик В.В. Эволюционные методы решения оптимизационных задач. Таганрог, 1999, ТРТУ.
23. МакКоннелл Дж. Основы современных алгоритмов // Дж. МакКоннелл. - М.: Техносфера, 2004. - 368 с.
24. Петухова А. А. Формирование умений студентов в ознакомительном чтении с использованием компьютерной обучающей программы / А. А. Петухов. - Таганрог : ТРТУ, 2001. - 217 с.
25. Рапопорт Г.Н., Герц А.Г. Искусственный и биологические интеллекты. Общность структуры, эволюция и процессы познания.- М.: Комкнига, 2005.
26. Ридли М. Геном: автобиография вида в 23 главах // Перевод с английского -М.:Эксмо, 2008.
27. Романовский И. В. Алгоритмы решения экстремальных задач / И. В.
Романовский. - М. : Наука, 1977. - 352 с.
28. Рутковская Д. Пилиньски М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. - М.: Горячая линия - Телеком, 207. 452с.
29. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. -М.: Эдиториал УРСС, 2002. -352с.
30. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: учение о взаимодействии. - Москва - Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003. 31. Хедрик Ф. Генетики популяции. - М.: Техносфера, 2003. - 592с.