мурашковий алгоритм

A combined ant colony optimization with Levy flight mechanism for the probabilistic traveling salesman problem with deadlines

In this paper, we are interested in the Probabilistic Traveling Salesman Problem with Deadlines (PTSPD) where clients must be contacted, in addition to their random availability before a set deadline.  The main objective is to find an optimal route that covers a random subset of visitors in the same order as they appear on the tour, attempting to keep the path as short as possible.  This problem is regarded as being $\sharp$P-hard.  Ant Colony Optimization (ACO) has been frequently employed to resolve this challenging optimization problem.  However, we suggest an enhanc

Investigation of ant colony optimization with Levy flight technique for a class of stochastic combinatorial optimization problem

The demand for efficient solutions to optimization problems with uncertain and stochastic data is increasing.  Probabilistic traveling salesman problem (PTSP) is a class of Stochastic Combinatorial Optimization Problems (SCOPs) involving partially unknown information about problem data with a known probability distribution.  It consists to minimize the expected length of the tour where each customer requires a visit only with a given probability, at which customers who do not need a tour are just ignored without further optimization.  Since the PTSP is NP-hard, the usage of metaheuristic me

Комплексний метод оптимізації маршрутизації інформаційних потоків у самоорганізованих мережах

Розроблено комплексний підхід до оптимізації маршрутів передавання даних у самоорганізованих мережах. Суть методу полягає у оптимізації множини найкращих маршрутів, що утворюються завдяки роботі модифікованих алгоритмів імітації відпалу та мурашкового, використання яких дає змогу знаходити глобальний екстремум деякої функції на основі впорядкованого випадкового пошуку та здійснювати пошук оптимізованого маршруту з найкращим значенням параметра QoS на основі видалення/додавання вузла до маршруту, а також враховувати неоднорідності в мережі.