Система оптимізації маршрутів туризму на основі модифікації генетичного та мурашиного алгоритмів

2017;
: cc. 210 - 219
Автори: 
Литвин В. В., Угрин Д. І., Іллюк О. Д., Білоус С. В., Рибчак З. Л.

В. В. Литвин1, Д.І. Угрин2, О. Д. Іллюк2, С. В. Білоус3, З. Л. Рибчак1

  1. Національний університет “Львівська політехніка”, кафедра інформаційних систем та мереж
  2. Чернівецький факультет НТУ “Харківський політехнічний інститут“, кафедра інформаційних систем
  3. Компанія Ceit.dev

Запропоновано використовувати модифіковані оператори ініціалізації та схрещування мурашиного та генетичного алгоритмів для розв’язування транспортної задачі у сфері туризму. На основі аналізу поведінки мурашиних колоній, а саме пошуку найкоротшого маршруту виділенням феромонів та функції схрещування двох рішень генетичного алгоритму, розроблено метод та алгоритм виконання таких операцій: пошук оптимального маршруту, розрахунок витрат ресурсів, пошук дистанції, час маршруту, запам’ятовування виконаних маршрутів. У роботі описано створену систему для мобільних телефонів під операційну систему IOS, що виконує всі перераховані вище операції. Проведено тестування мобільного додатка методом “спочатку тест”.

1. Кажаров А. А. Мурашині алгоритми для вирішення транспортних задач / Кажаров А. А., Курейчик В. М. // Російська академія наук. Теорія і системи управління. – 2010. – С. 32–45.

2. Ємельянова Т.С. Розв’язування еталонних транспортних задач з кластерним розташуванням клієнтів із використанням генетичних алгоритмів / Т. С. Ємельянова // Нечіткі системи і обчислення (НСМВ-2008): наукова конф. з міжнар. участ. – 2008. – С. 195–199.

3. Гладков Л. А. Генетичні алгоритми: навч. посіб. / Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М .: Фізмат,2006. – С. 320.

4. Горячев Ю. В. Генетичні алгоритми багатокритеріальної конфліктної оптимізації./ Ю. В. Горячев. – М.: 2001. – С. 102.

5. Курейчик В. В. Застосування генетичного алгоритму розв’язання задачі тривимірної упаковки / В. В. Курейчик, Д. В. Заруба, Д. Ю. Запорожець // Новини ПФУ. Технічні науки. – 2012. – С. 8–14.

6. Бова В. В. Інтегрована підсистема гібридного і комбінованого пошуку в задачах проектування та управління / Бова В. В., Курейчик В. В. // ПФУ. Технічні науки. – 2010. – С. 37–42.

7. Курейчик В. М. Пошукова адаптація: теорія і практика / В. М. Курейчик, Б. К. Лебедєв, О. К. Лебедєв. – М.: Фізмат, 2006. – С. 272.

8. Розробка і аналіз генетичного та гібридного алгоритму для розв’язування задач дискретної оптимізації / А. В. Єрмеєв: автореф. дис. … канд. тех. наук. – Омск, 2000. – С. 22.

9. Гвоздєв С. Е. Математичне програмування / С. Е. Гвоздєв // Новосибірськ: НГАСУ – 2001. – С. 96.

10. Боба- рикін В. А. Математичні методи розв’язування автотранспортних задач / В. А. Бобарикін // СЗПІ. – 1986. – С. 83.

11. Алєксєєв А. О., Транспортна задача по критерію часу при обмеженій кількості транспортних ресурсів / А. О. Алєксєєв // Математичні методи оптимізації і управління в складних системах. КГУ. – 1984. – С. 60–65.

12. Верховський Б. С. Задачі лінійного програмування типу транспортних / Б. С. Верховський // ДАН СССР. – 1963. – Т. 151. – № 3. – С. 515–518.

Система оптимізації маршрутів туризму на основі модифікації генетичного та мурашиного алгоритмів / В. В. Литвин, Д. І. Угрин, О. Д. Іллюк, С. В. Білоус, З. Л. Рибчак // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 872. — С. 210–219.