Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...
История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...
Топ:
История развития методов оптимизации: теорема Куна-Таккера, метод Лагранжа, роль выпуклости в оптимизации...
Комплексной системы оценки состояния охраны труда на производственном объекте (КСОТ-П): Цели и задачи Комплексной системы оценки состояния охраны труда и определению факторов рисков по охране труда...
Интересное:
Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений...
Средства для ингаляционного наркоза: Наркоз наступает в результате вдыхания (ингаляции) средств, которое осуществляют или с помощью маски...
Как мы говорим и как мы слушаем: общение можно сравнить с огромным зонтиком, под которым скрыто все...
Дисциплины:
|
из
5.00
|
Заказать работу |
Содержание книги
Поиск на нашем сайте
|
|
|
|
Пусть k-ый агент находится на i-ом пункте, а его список посещенных пунктов – еще не до конца заполненный массив
. Тогда переход в пункт
осуществляется при условии, что
, где
–случайное число,
– порог псевдослучайного пропорционального выбора. Иначе вероятность перехода в
пункт определяется следующей формулой (1.1):
(1.1)
где
и
– параметры управления относительной важности между феромонной информацией
и эвристической информацией 
Если k-ый агент посетил все пункты, то он возвращается в стартовый, по пройденному пути
При возвращении в стартовыйпункт агент оставляет на каждом пути феромоны. Концентрат феромона на ребре
пересчитывается по формуле (1.2):
(1.2)
где
– коэффициент испарения феромона,
– количество феромона оставляемое на ребре k-ым агентом:
(1.3)
– длина пути k-го агента, Q – регулируемый параметр.
Из этого следует, что чем длиннее путь k-го агента, тем меньше будет концентрат оставленных феромонов, на пройденном пути.
Помимо обновления феромонов после каждой итерации, применяется дополнительное обновление, которое выполняется после прохода по ребру
по формуле (1.4):
(1.4)
где
– параметр ослабления феромона, а
– начальное значение феромона
Пример
Для примера использования приведенной математической модели, рассмотрим решение задачи поиска оптимального маршрута на графе (рисунок 1.6):

Рисунок 1.6. Граф для примера задачи
В таблице1.2 представлены время пути для каждого ребра и концентрация феромонов на них:
Таблица 1.2
Входные данные
| Ребро | 1-2 | 1-3 | 1-4 | 2-3 | 2-4 | 3-4 |
| Время пути (мин)d | ||||||
Концентрация феромонов
|
Пусть заданы параметры:
,и пусть агент стартует с вершины 1.Кидая жребий на интервале
пусть выпало число 0,1. Тогда вершиной для дальнейшего перехода могут быть 2, 3 или 4. Рассчитаем вероятности для каждой из возможных вершинпо формуле (1.1):



Можно проверить, что сумма всех найденных вероятностей равна 1, следовательно, расчеты верны. Составим интервал полученных вероятностей:

Затем кинув жребий от 0 до 1,пусть выпало число 0,87, тогда переход агента произойдет по ребру 1-4 в вершину 4. Рассчитаем локальное обновление феромонов на пройденном ребре:

Пусть снова кидая жребий для перехода в ребро с максимальным уровнем феромона, выпадает q больше
. Тогдаиз вершины 4 можно перейти в вершину 2 и 3. В вершину 1 переход невозможен, так как она попала в список посещенных вершин –
. Найдем вероятности
и
:


на интервале от 0 до 1:
. Пусть жребий показал число 0.3, тогда переход произойдет в вершину 3, по ребру
:. Рассчитаем локальное обновление феромонов на ребре
:

Среди оставшихся не посещённых вершин остается одна – вершина 2. Логично, что вероятность перехода в данную вершину равна 100%. Локальное обновление ребра
:

Следовательно, найденный путь 1,4,3,2,время прохождения которого, составляет 49 минут. Возвращаясь в стартовую вершину, рассчитаем глобальное обновление феромонов на пройденных ребрах:



Таким образом, найденный путь является оптимальным за одну итерацию, однако с ростом числа итераций на данном графе, возможно, найти более короткий путь.
Выводы по первой главе
В первой главе был проведен анализ существующих алгоритмов для решения задачи построения оптимального маршрута и выбран муравьиный алгоритм с модификацией муравьиной колонии. Данный алгоритм является приближенным и его выбор для текущей задачи обусловлен, наилучшей точностью решения, среди алгоритмов этого типа и высокой скоростью решения в сравнении с точными алгоритмами, где с ростом числа значительно увеличивается время оптимизации. Затем в ходе обзора программных продуктов применяющих методы оптимизации маршрута, позволяющих уменьшить затраты за счет сокращения пути и сбора статистики по выполненной работе сотрудников, были составлены основные требования, которым должно соответствовать программное средство. Задача выпускной квалификационной работы сформулирована и заключается в разработке программного комплекса позволяющего организоватьоптимальный обход пациентов, автоматизировать обработку заявок, увеличить контроль над сотрудниками и создать доступное взаимодействие между врачами и пациентами.
|
|
|
Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...
Индивидуальные очистные сооружения: К классу индивидуальных очистных сооружений относят сооружения, пропускная способность которых...
Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...
© cyberpediasu.com 2017-2026 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!