60650

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Метаэвристические алгоритмы для многоагентных задач маршрутизации

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

1819-3161

DOI: 

10.25728/pu.2020.6.1

Наименование источника: 

  • Проблемы управления

Обозначение и номер тома: 

№ 6

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН, ООО "Сенсидат_Плюс"

Год издания: 

2020

Страницы: 

3-13
Аннотация
Рассматриваются задачи построения маршрутов в сложных сетях многими агентами-коммивояжерами. Формализация приводит к задачам псевдобулевой дискретной оптимизации с ограничениями, учитывающими специфику построения маршрутов. Разреженность матрицы ограничений позволяет применять декомпозиционные подходы и кластеризацию сети. Разработка приближенных алгоритмов выбора маршрутов в сложных сетях связана с учетом свойств структуры сети, ее сложности, наличия ограничений, предписаний, условий достижимости, числа агентов-коммивояжеров. Показано, что решение задач маршрутизации может базироваться на применении многоагентного подхода в сочетании с кластеризацией (декомпозицией) исходной задачи и метаэвристик. Многоагентные системы с роевым интеллектом применяются для решения сложных задач дискретной оптимизации, которые нельзя эффективно решить с помощью классических алгоритмов. Агентная модель для сложной сети задачи типа многих коммивояжеров становится интеллектуализированной системой, определяющей эвристические алгоритмы поиска оптимального решения реактивными агентами (следующими заложенным в них правилам).

Библиографическая ссылка: 

Германчук М.С., Лемтюжникова Д.В., Лукьяненко В.А. Метаэвристические алгоритмы для многоагентных задач маршрутизации // Проблемы управления. 2020. № 6. С. 3-13.

Публикация имеет версию на другом языке или вышла в другом издании, например, в электронной (или онлайн) версии журнала: 

Да

Связь с публикацией: