ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تطوير خوارزمية هجينة لحل مسألة البائع المتجول المتعددة الأهداف

New Hybrid Evolutionary Algorithm for the Multi-Objective Traveling Salesman Problem (moTSP)

3093   5   135   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2017
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يعد إيجاد الحلول الأمثلية لمسألة البائع المتجول أمرًا مطلوباً في كثير من الأبحاث و التطبيقات العملية على اعتبار وجود مجموعة من الأهداف في وقت واحد. نقدم في هذا البحث خوارزمية هجينة لحل مسألة البائع من خلال دمج خوارزمية مستعمرة النمل مع الخوارزمية الجينية.

المراجع المستخدمة
Changdar-C., Mahapatra-G.S., Pal-R.K, 2014. An efficient genetic algorithm for multi-objective solid travelling salesman problem under fuzziness, Swarm and Evolutionary Computation. Pages 15, 27-37
Li-W.,2014. A parallel search system for dynamic multi-objective traveling salesman problem. Journal of Mathematics and System Science. Pages 4, 295-314
Wang-S., 2016. Multi-objective path finding in stochastic networks using a biogeography-based optimization method. Simulations of Urban Transportation Systems
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنها ء العمل, و عدم وجود براهين تثبت التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف للتغلب على هذه العيوب.
في هذا البحث ندرس إمكانية المساهمة في حل مسألة البائع المتجول Traveling Salesman Problem (TSP , التي هي مسألة من النوع NP-hard و لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم لنا الحل الأمثل لهذه المسألة ، فكل الخوارزميات المستخدمة تعطي حمولاً تقريبية .
ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية متعددة الأهداف ، و هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-hard, حيث أخذت كثيرًا من اهتمام الباحثين في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها المتعددة ذات الطابع اليومي . و سنقدم أيضا ً خوارزمية تدعى بالهجينة تعتمد على مبدأ التكامل بين خوارزمية مستعمرة النمل متعددة الأهداف و خوارزمية البحث المحظور ، و المستندة على أمثلية باريتو و مقارنة الحل الناتج عن هذا النهج الهجين المطور و المستند على أمثلية باريتو مع نتائج تجارب قياسية لاختبار فعالية هذه الخوارزمية المقدمة.
ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حلّ مسألة توجيه المركبة Vehicle Routing Problem (VRP) باستخدام خوارزمية نظام مستعمرة النمل المحسنة Improved Ant Colony System (IACS) ، وهي واحدة من مشاكل الأمثلية , التي أخذت الكثير من الاهتمام في الوقت الحاضر بس بب تطبيقاتها ذات الطابع اليومي ، و هي مشكلة تعقيدها الخوارزمي من النوع NP-hard , ولا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم لنا الحل الأمثل لهذه المشكلة بسبب تعقيد الزمن متعدد الحدود ، فكل الخوارزميات المستخدمة تعطي حلولاً قريبة من الحل الأمثل . إن خوارزمية نظام مستعمرة النمل المحسنة المقترحة تعتمد على خوارزمية نظام مستعمرة النمل التي تمتلك قاعدة انتقال جديدة ، وقاعدة تحديث فورمون جديدة ، ونهج بحث محلي متنوع . تمت مقارنة النتائج التطبيقية للخوارزمية المقترحة مع نتائج اختبارات قياسية معروفة وموثقة , إذ تظهر النتائج بأنّ الخوارزمية المحسنة المقترحة تنتج حلولاً أفضل من خوارزميات مستعمرات النمل الأخرى و خوارزميات ما وراء الإرشادية الأخرى , من حيث الجودة ( زمن التنفيذ وعدد الحلول الجيدة )
تعتمد معظم خوارزميات التوقيع الرقمي الحالية في بنيتها على مفاهيم رياضية معقدة يتطلب تنفيذها وقتاً طويلاً و جيداً حسابياً كبيرا. و كمحاولة للتخفيف من هذه المشاكل اقترح بعض الباحثون خوارزميات توقيع رقمي تعتمد على توابع و عمليات حسابية بسيطة سريعة التنفيذ، إلا أن ذلك كان على حساب الأمان.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا