ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ТРИПЛАНАРНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ

Димов Юрий Сергеевич , Лукьянов Никита Дмитриевич

2016 / Номер 7(114) 2016 [ ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ ]

Цель. Исследование решения трипланарной транспортной задачи с помощью генетического алгоритма, а также изучение проблем, возникающих на этапе адаптации алгоритма к специфике данной задачи. Методы. Адаптация генетического алгоритма заключается в модификации алгоритмов создания популяции и скрещивания. Результаты. Выявлены проблемы при использовании классических алгоритмов создания популяции и скрещивания, а именно: получаемые матрицы , в основном, не удовлетворяют накладываемым на них ограничениям. Рассмотрены пути решения выявленных проблем - предложены алгоритмы создания популяции и скрещивания, адаптированные для трипланарной транспортной задачи. Заключение. Разработанные алгоритмы учитывают ограничения, накладываемые на матрицу при решении трипланарной транспортной задачи.

Ключевые слова:

трипланарная транспортная задача,генетический алгоритм,адаптация,multi-index (three-dimensional) transportation problem,genetic algorithm,adaptation

Библиографический список:

1. Раскин Л.Г., Кириченко И.О. Многоиндексные задачи линейного программирования. М.: Радио и связь, 1982. 236 с.
2. Юдин Д.Б., Гольштейн Е.Г. Задачи и методы линейного программирования. М.: Советское радио, 1961. 494 с.
3. Гольштейн Е.Г., Юдин Д.Б. Задачи линейного программирования транспортного типа. М.: Наука, 1969. 383 с.
4. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: Вища школа, 1979. 392 с.
5. Gottlieb J., Paulmann L. Genetic algorithms for the fixed charge transportation problem // Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation, IEEE Press, 1998. Р. 330-335.
6. Бова В.В., Курейчик В.В., Лежебоков А.А. Многоуровневый алгоритм решения задач транспортной логистики на основе методов роевого интеллекта // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2013. № 3 (51). С. 113-118.
7. Емельянова Т.С. Генетический алгоритм решения транспортной задачи с ограничением по времени // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2007. № 4 (32). С. 43-59.
8. Michalewicz Z., Vignaux G.A., Hobbs M. A nonstandard genetic algorithm for the nonlinear transportation problem // ORSA J. Comput. 1991. Vol. 3. P. 307-316.
9. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Муравьиные алгоритмы для решения транспортных задач // Известия РАН. Теория и системы управления. 2010. № 1. C. 32-45.
10. Дискретные задачи размещения [Электронный ресурс] // Библиотека тестовых задач. URL: http://math.nsc.ru/AP/benchmarks/UFLP/uflp_ga.html (11.12.2015).
11. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. М.: Физматлит, 2006. 402 c.
12. Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Boston: Addison-Wesley Longman, 1989. 372 p.

Файлы:

• 8.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 95 раз