Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце

Приведена модификация муравьиного алгоритма решения многомерной задачи о ранце. Также приведен обзор применяемости муравьиных алгоритмов в различных предметных областях. Все алгоритмы этого типа являются приближенными вероятностными алгоритмами. Эффективность работы алгоритмов зависит от параметров...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Реєстрація, зберігання і обробка даних
Дата:2019
Автори: Юхименко, Б.И., Ткаленко, О.Ю.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2019
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/169098
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце / Б.И. Юхименко, О.Ю. Ткаленко // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2019. — Т. 21, № 2. — С. 3–11. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-169098
record_format dspace
spelling Юхименко, Б.И.
Ткаленко, О.Ю.
2020-06-04T14:19:02Z
2020-06-04T14:19:02Z
2019
Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце / Б.И. Юхименко, О.Ю. Ткаленко // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2019. — Т. 21, № 2. — С. 3–11. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.
1560-9189
DOI: https://doi.org/10.35681/1560-9189.2019.21.2.180014
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/169098
519.854
Приведена модификация муравьиного алгоритма решения многомерной задачи о ранце. Также приведен обзор применяемости муравьиных алгоритмов в различных предметных областях. Все алгоритмы этого типа являются приближенными вероятностными алгоритмами. Эффективность работы алгоритмов зависит от параметров α и β, предопределяющих количество феромонов при передвижении муравьев, а также их испарение соответственно. Приведены формулы расчета величины вероятности, согласно которой принимается решение о присвоении значения «1» компоненте вектора решений. Приведены результаты компьютерного экспериментального исследования. Результаты сравнения точных решений с решением предложенным алгоритмом подчеркивают его эффективность.
У статті наведено огляд вживаності мурашиних алгоритмів у різних предметних областях. Усі алгоритми цього типу є наближеними — ймовірнісними алгоритмами. Величина ймовірності прийняття певного рішення при формуванні варіанта залежить від параметрів a і b, які визначають наявність і випаровування феромонів. Значення цих параметрів у принципі і зумовлюють ефективність роботи алгоритму. Основний розробкою в статті є новий імовірнісний наближений алгоритм рішення багатовимірної задачі про ранець. В основі його розробки лежать ідеї алгоритмів мурашиної колонії, які вже застосовуються на практиці. Наведено результати комп’ютерного експериментального дослідження. Результати порівняння точних рішень з рішеннями запропонованим алгоритмом, дають надію отримати способи вирішення завдань дискретної оптимізації для практичного використання, обчислювальна складність яких значно менше. Надалі, якщо ці алгоритми вдасться привести до точних, то вони виведуть методи дискретної оптимізації з класу NP-складності.
The article provides an overview of the applicability of ant algorithms in various subject areas. All algorithms of this type are approximate — probabilistic methods. The magnitude of the probability of making a certain decision when forming a variant depends on the parameters a and b, which determine the presence and evaporation of pheromones. The values of these parameters, in principle, and determine the efficiency of the algorithm. The main development in the article is a new probabilistic approximate algorithm for solving the multidimensional knapsack problem. At the core of its development are the ideas of ant colony algorithms, which are already being used in practice. The results of computer experimental research are given. The results of the comparison of exact solutions with the solutions of the proposed algorithm gives hope to get ways to solve discrete optimization problems for practical use, the computational complexity of which is much less. In the future, if these algorithms can be brought to exact ones, then they will derive discrete optimization methods from the NP class of complexity.
ru
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
Реєстрація, зберігання і обробка даних
Математичні методи обробки даних
Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
Алгоритм мурашиної колонії для багатовимірної задачі про ранець
An algorithm of ants’ colony for the multi-dimensional knapsack problem
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
spellingShingle Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
Юхименко, Б.И.
Ткаленко, О.Ю.
Математичні методи обробки даних
title_short Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
title_full Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
title_fullStr Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
title_full_unstemmed Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
title_sort алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце
author Юхименко, Б.И.
Ткаленко, О.Ю.
author_facet Юхименко, Б.И.
Ткаленко, О.Ю.
topic Математичні методи обробки даних
topic_facet Математичні методи обробки даних
publishDate 2019
language Russian
container_title Реєстрація, зберігання і обробка даних
publisher Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
format Article
title_alt Алгоритм мурашиної колонії для багатовимірної задачі про ранець
An algorithm of ants’ colony for the multi-dimensional knapsack problem
description Приведена модификация муравьиного алгоритма решения многомерной задачи о ранце. Также приведен обзор применяемости муравьиных алгоритмов в различных предметных областях. Все алгоритмы этого типа являются приближенными вероятностными алгоритмами. Эффективность работы алгоритмов зависит от параметров α и β, предопределяющих количество феромонов при передвижении муравьев, а также их испарение соответственно. Приведены формулы расчета величины вероятности, согласно которой принимается решение о присвоении значения «1» компоненте вектора решений. Приведены результаты компьютерного экспериментального исследования. Результаты сравнения точных решений с решением предложенным алгоритмом подчеркивают его эффективность. У статті наведено огляд вживаності мурашиних алгоритмів у різних предметних областях. Усі алгоритми цього типу є наближеними — ймовірнісними алгоритмами. Величина ймовірності прийняття певного рішення при формуванні варіанта залежить від параметрів a і b, які визначають наявність і випаровування феромонів. Значення цих параметрів у принципі і зумовлюють ефективність роботи алгоритму. Основний розробкою в статті є новий імовірнісний наближений алгоритм рішення багатовимірної задачі про ранець. В основі його розробки лежать ідеї алгоритмів мурашиної колонії, які вже застосовуються на практиці. Наведено результати комп’ютерного експериментального дослідження. Результати порівняння точних рішень з рішеннями запропонованим алгоритмом, дають надію отримати способи вирішення завдань дискретної оптимізації для практичного використання, обчислювальна складність яких значно менше. Надалі, якщо ці алгоритми вдасться привести до точних, то вони виведуть методи дискретної оптимізації з класу NP-складності. The article provides an overview of the applicability of ant algorithms in various subject areas. All algorithms of this type are approximate — probabilistic methods. The magnitude of the probability of making a certain decision when forming a variant depends on the parameters a and b, which determine the presence and evaporation of pheromones. The values of these parameters, in principle, and determine the efficiency of the algorithm. The main development in the article is a new probabilistic approximate algorithm for solving the multidimensional knapsack problem. At the core of its development are the ideas of ant colony algorithms, which are already being used in practice. The results of computer experimental research are given. The results of the comparison of exact solutions with the solutions of the proposed algorithm gives hope to get ways to solve discrete optimization problems for practical use, the computational complexity of which is much less. In the future, if these algorithms can be brought to exact ones, then they will derive discrete optimization methods from the NP class of complexity.
issn 1560-9189
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/169098
citation_txt Алгоритм муравьиной колонии для многомерной задачи о ранце / Б.И. Юхименко, О.Ю. Ткаленко // Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2019. — Т. 21, № 2. — С. 3–11. — Бібліогр.: 10 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT ûhimenkobi algoritmmuravʹinoikoloniidlâmnogomernoizadačiorance
AT tkalenkooû algoritmmuravʹinoikoloniidlâmnogomernoizadačiorance
AT ûhimenkobi algoritmmurašinoíkoloníídlâbagatovimírnoízadačíproranecʹ
AT tkalenkooû algoritmmurašinoíkoloníídlâbagatovimírnoízadačíproranecʹ
AT ûhimenkobi analgorithmofantscolonyforthemultidimensionalknapsackproblem
AT tkalenkooû analgorithmofantscolonyforthemultidimensionalknapsackproblem
first_indexed 2025-11-25T14:43:52Z
last_indexed 2025-11-25T14:43:52Z
_version_ 1850517814040854528
fulltext ISSN 1560-9189 , , 2019, . 21, 2 3 519.854 . . , . . , 1, 65044 , - . . . - , - , . , - «1» . - - . - . : , - , , - . , , . . - NP- . - - . , - . - , . . , - . - © . . , . . . . , . . 4 , , . - , , , - . , . , - . - - . - XXI- , - , , . - . , - . NP- . - , , , , . , - , , - . ( ) . . - — , . [1]. . , , , — . « , - » [2]. [2] - . . , . - . , . , - . . . - . - , , - . , , - , - . , - ISSN 1560-9189 , , 2019, . 21, 2 5 — - , . ( ) , . , [4] « » - . , , , . - . . - - ( . [2] [3]), « » - . — ( ) - , « » . . - . . — . - . - . — - , , - . - . . - [5]. - - . , - — . , ( ) [6]. - [4]. [7, 8] . - . - . , , - . - . . , . . 6 , - ( . . [9]). , - . . - , . [3] , . - . : 1 max n j j j z c x , 1 , 1, n ij j i j a x b i m , 0,1 , 1,jx j n . — . : n — ( 1, )j n ; m — ),1( mi ; r — ),1( rk , ; mina — , ; — , ; T — ),1( Tt ; j — , j- - «1» ; k jV — j k- , jx «1» - ; k jp — jx - k- - ; kI — k- . - k- : ISSN 1560-9189 , , 2019, . 21, 2 7 min min( )j j j a a a na . (1) k jV : = 0, = 1, , = 1, . k k k j i ij j I V j b a i m k r jx - - : rkVj cca cca p k j Vj jj jjk j k j ,1,, )( )( min min , (2) min min 1 k j j j V . (2) - . , . . - (0,1). - . , 0, ( 1, )k jV k r . r 1 2( , ,..., )k k k k nX x x x j : 1 , 1, . r k j j k x j n t ( 2)t ja , - (1). ja , 0 0 ( (0,1))q q . 1. , mina , r1, T. 2. 00, , 1, , 1.jZM a q j n t 3. 1 2= ( , ,..., ), = 1, , , = 1.k k k k k nX x x x k r I r r 4. , 1, .k jV k r . . , . . 8 5. 0 0,k jV .12. 6. , 1, , 1, .k jp j n k r 7. k jp k jV 0 ,k jx «1», 1, .k r 8. 0 1, 1,k jx k r , 0 , 1, .k k k jI I x k r 9. , 1, .j j n 10. , 1, .ja j n 11. . 4. 12. ;1rr 0kz . 13. r = 0, . 15. 14. . 4. 15. 0 0 1, = 1, = max , = k k kk rr r z Z X X . 16. 0 ,kz ZM . 18. 17. 0 0 , ;k kZM z XM X . 18. . 19. t = t + 1. 20. t < T, . 3. 21. . - - . 30×70, 40×90, 50×110 - 250×510, 500×1010. j ija , (1:10) (1:10) . ija - : 1 , 1, . 3 n ij j i a b i m , - 0,1, 0,3. m×n 10 . ( ). . , - . , , - [4]. ( ) , ISSN 1560-9189 , , 2019, . 21, 2 9 - . . 1. , - . . 2. 10 . 3. , 1 % 2 %, . . 1 . . 1. 1 % 2 %% = 0,1 = 0,3 = 0,1 = 0,3 10 3 6 5 9 20 7 6 9 9 30 9 9 10 10 40 9 8 10 10 50 9 9 10 10 60 10 7 10 10 70 9 8 10 10 . . 4. 10 , - 10, , - ( 10). «1» , . . . , . . 10 , , - , 20–40 . 5. . - ( ) - . . 2 . 2. 6. , , ( [2]). 7. , - , - . 8. - . . - . , , , , , . , - . . - - . , , , . , - , . , - . — . 1. . . , , . : . 2000. 132 . = 0,1 = 0,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 8 9 10 10 1 0 0 0 0 13 0 0 0 13 0 13 13 0 8 0 0 0 20 15 2 0 15 6 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 30 14 4 4 2 0 0 14 0 0 3 0 0 0 3 0 0 11 14 40 3 3 0 0 3 1 0 1 0 1 0 3 3 3 0 0 0 4 50 0 2 1 0 1 0 1 7 0 0 0 0 5 0 0 1 0 0 60 1 0 4 0 2 0 14 1 2 0 0 0 2 3 0 0 0 0 70 3 0 0 0 4 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 12 1 2 ISSN 1560-9189 , , 2019, . 21, 2 11 2. . . : . . 2005. 4. . 1–16. 3. . ., . . - p- . . 2004. 3. . 80–88. 4. . ., . . . - : , 2007. 303 . 5. . . . I, II. . 1965. 1, 2. 6. . ., . . : . . 1999. . 2. 2(4). . 68–93. 7. . . . - «Project, Program, Portfolio, Management». 2016. . 1. . 143–146. 8. . . - . . 2015. . 5. 4. . 389–395. 9. . ., . . . . - . - . 2005. . 2. . 199–204. 10. . ., . . . . 2017. . 22. . 2(30). . 104–113. 27.05.2019