Vestnik of Don State Technical University Vestnik of Don State Technical University Вестник Донского государственного технического университета 1992-5980 6078 10.12737/11586 Информатика, вычислительная техника и управление INFORMATION TECHNOLOGY, COMPUTER SCIENCE AND MANAGEMENT Информатика, вычислительная техника и управление Bionic search for transportation problem solution on the basis of adaptation strategy Бионический поиск решения задач транспортного типа на основе стратегии адаптации Панасенко Павел Александрович Panasenko Pavel Александрович vasandevg@mail.ru Полуян Анна Юрьевна Poluyan Anna Юрьевна orfiki@rambler.ru Чернышёв Юрий Олегович Chernyshev Yuriy Олегович Паскевич Денис Юрьевич Paskevich Denis Юрьевич marked_one2007@mail.ru 30 06 2015 30 06 2015 15 2 85 90 https://naukaru.ru/en/nauka/article/6078/view

Разработка методов и алгоритмов для решения задачи трассировки осуществляется на протяжении многих лет, но по-прежнему является актуальной. Это связано, в первую очередь, с тем, что эта задача является NP-полной, и разработать универсальный алгоритм, позволяющий находить точное оптимальное решение за приемлемое время, затруднительно. В связи с этим, с целью снижения временной сложности алгоритма (ВСА), актуальным является разработка последовательных и параллельных бионических алгоритмов для решения задач транспортного типа на основе эволюционных стратегий. Бионические алгоритмы (БА) доказали свою эффективность при решении трудоемких задач оптимизации, аппроксимации, интеллектуальной обработки данных. К преимуществам можно отнести возможность выполнения эволюционного и генетического поиска, а также то, что БА состоит в параллельной генерации наборов квазиоптимальных альтернативных решений с возможной «миграцией» решений между этими наборами. Для моделирования бионического поиска предложены схемы, отличающиеся от известных структурой построения и учетом вариации параметров. В работе приведен процесс преобразования размера популяции при переходе из одной итерации в другую в процессе работы бионического алгоритма. Проведенные исследования разработанных бионических алгоритмов решения задач транспортного типа показали преимущество по качеству решений в сравнении с известными методами. Разработанные алгоритмы позволяют получать набор квазиоптимальных альтернативных результатов с полиномиальной временной сложность

The development of methods and algorithms for solving a routing problem is being implemented over the years, but it is still a topical problem. This is, primarily, due to the fact that this problem is NP-complete, and to develop a universal algorithm for finding an exact optimal solution during a reasonable time is difficult. In this regard, in order to reduce the algorithm time complexity (ATC), the development of sequential and parallel bionic algorithms for solving the transportation problems based on the evolutionary strategies is prospective. The bionic algorithms (BA) have proved their efficiency at the solution of the time-consuming tasks of optimization, approximation, and intellectual data processing. Benefits include the possibility to perform the genetic and evolutionary search, as well as the fact that BA consist in parallel generation of the quasioptimal alternative decision sets with possible "migration" of decisions between these sets. Schemes that differ from the known ones in the outlining structure and recording the parameter variation are proposed for the bionic search simulation. The investigation of the developed bionic algorithms for solving transportation problems show the advantage in the solution quality compared to the known methods. The developed algorithms allow obtaining a set of alternative quasioptimal results with the polynomial time complexity. The transformation of the population size during the transition from one iteration to another in the process of the bionic algorithm operation is presented.

 транспортная задача методы адаптация эффективность бионический поиск генетический оператор алгоритм. transportation problem methods adaptation efficiency bionic search genetic operator algorithm

Введение. При решении задач об экстремальных путях эффективно используют стратегии, концепции, методы и механизмы эволюционного моделирования на основе различных стратегий адаптации. Основные цели адаптации связаны с экстремальными требованиями, предъявляемыми к объекту адаптации в виде максимизации эффективности его функционирования.

Полуян, А. Ю. Параллельный бионический поиск для решения задач оптимизации / А. Ю. Полуян // Безопасность жизнедеятельности. Охрана труда и окружающей среды : межвуз. сб. науч. тр. - Ростов на-Дону, 2009. - С. 53-54. Poluyan, А.Y. Parallel´nyy bionicheskiy poisk dlya resheniya zadach optimizatsii [Parallel bionic search for solving optimization problems.] Bezopasnost´ zhiznedeyatel´nosti. Okhrana truda i okruzhayushchey sredy: mezhvuz. sb. nauch. tr. [Life Safety. Labour and environmental protection: interuniversity coll. of sci.papers.] Rostov-on-Don, 2009, pp. 53-54 (in Russian). Luger, G. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, [Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving] FourthEdition Addison-Wesley Publishing Company, 2002. - P. 928. Luger, G. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Fourth Edition. Addison-Wesley Publishing Company, 2002, p.928 Полуян, А. Ю. Эволюционный подход к решению задач о нахождении кратчайшего пути в графе / А. Ю. Полуян // Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе : сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. - Йошкар-Ола, 2008. - Т. 2. - С. 143-147. Poluyan, А.Y. Evolyutsionnyy podkhod k resheniyu zadach o nakhozhdenii kratchayshego puti v grafe. [Evolutionary approach to the problem of finding the shortest path in the graph.] Informatsionnye tekhnologii v professional´noy deyatel´nosti i nauchnoy rabote : sb. materialov Vseros. nauch.-prakt. konf. s mezhdunar. uchastiem. [Information technologies in professional activities and research: Proc. Sci.-Pract. Conf. with int. participation.] Yoshkar-Ola, 2008, vol. 2, pp. 143-147 (in Russian). Курейчик, В. М. Совместные методы квантового и бионического поиска / В. М. Курейчик // IEEE AIS’04, CAD-2004 : труды конф. - Москва, 2004. - С. 12-19. Kureychik, V.М. Sovmestnye metody kvantovogo i bionicheskogo poiska. [Shared methods of quantum and bionic search.] IEEE AIS’04, CAD-2004: Proc. Conf. Moscow, 2004, pp. 12-19 (in Russian). Курейчик, В. М. Бионический метод определения путей оптимальной длины в графовых моделях / В. М. Курейчик, М. Н. Мищенко // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте : сб. трудов III-го междунар. научно-практ. семинара. - Москва, 2005. - С. 261-266. Kureychik, V.М., Mishchenko, M.N. Bionicheskiy metod opredeleniya putey optimal´noy dliny v grafovykh modelyakh. [Bionic method for determining optimum length paths in graph models.] Integrirovannye modeli i myagkie vychisleniya v iskusstvennom intellekte : sb. trudov III-go mezhdunar. nauchno-prakt. seminara. [Integrated models and soft computing in Artificial Intelligence: Proc.III Int.Sci.-Pract. Seminar.] Moscow, 2005, pp. 261-266 (in Russian). Курейчик, В. М. Поисковая адаптация: теория и практика / В. М. Курейчик, Б. К. Лебедев, О. Б. Лебедев. -Москва : Физматлит, 2006. - 272 с. Kureychik, V.М., Lebedev, B.K., Lebedev, O.B. Poiskovaya adaptatsiya: teoriya i praktika. [Search adaptation theory and practice.] Moscow: Fizmatlit, 2006, 272 p. (in Russian). Курейчик, В. М. Адаптация в задачах проектирования топологии / В. М. Курейчик, Б. К. Лебедев, О. Б. Лебедев // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем - 2010 : сб. науч. трудов. -Москва, 2010. - С. 170-177. Kureychik, V.М., Lebedev, B.K., Lebedev, O.B. Adaptatsiya v zadachakh proektirovaniya topologii. [Adaption in the problems of layout design.] Problemy razrabotki perspektivnykh mikro- i nanoelektronnykh sistem - 2010: sb. nauch. trudov. [Problems of development of advanced micro- and nanoelectronic systems - 2010: Coll. Sci. Papers.] Moscow, 2010, pp. 170-177 (in Russian). Емельянов, В. В. Модели искусственной жизни в оптимизационных задачах / В. В. Емельянов, В. П. Афонин // Интеллектуальные системы (AIS’04). Интеллектуальные САПР (CAD’-2004) : сб. трудов междунар. науч.- техн. конф. - Москва, 2004. - С. 39-47 Yemelyanov, V.V., Afonin, V.P. Modeli iskusstvennoy zhizni v optimizatsionnykh zadachakh. [Models of artificial life in optimization problems.] Intellektual´nye sistemy (AIS’04). Intellektual´nye SAPR (CAD’-2004): sb. trudov mezhdunar. nauch.- tekhn. konf. [Intelligent Systems (AIS´04). Intelligent CAD (CAD´-2004): Proc. Int.Sci.-Tech. Conf.] Moscow, 2004, pp. 39-47 (in Russian). Курейчик, В. М. Адаптация на основе самообучения / В. М. Курейчик, Б. К. Лебедев, О. Б. Лебедев, Ю. О. Чернышев. - Ростов-на-Дону : изд-во РГАСХМ, 2004. - 142 с. Kureychik, V.М., Lebedev, B.K., Lebedev, O.B., Chernyshev, Y.O. Adaptatsiya na osnove samoobucheniya. [Adaptation on the basis of self-learning.] Rostov-on-Don: izd-vo RGASKhM, 2004, 142 p. (in Russian). Рейнгольд, Э. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика / Э. Рейнгольд, Ю. Нивергельт, Н. Део. -Москва : Мир, 1980. - 476 с. Rejngold, E., Nivergelt, J., Deo, N. Kombinatornye algoritmy. Teoriya i praktika. [Combinatorial algorithms. Theory and practice.] Moscow: Mir, 1980, 476 p. (in Russian). Цой, Ю. Р. К выбору размера популяции / Ю. Р. Цой, В. Г. Спицын // Интеллектуальные системы (IEEAIS’04). Интеллектуальные САПР (CAD-2004): тр. междунар. науч.- техн. конф. - Москва, 2004. - С. 90-96. Tsoy, Y.R., Spitsyn, V.G. K vyboru razmera populyatsii. [On the choice of the population size.] Intellektual´nye sistemy (IEEAIS’04). Intellektual´nye SAPR (CAD-2004): tr. mezhdunar. nauch.- tekhn. konf. [Intelligent Systems (IEEAIS´04). Intelligent CAD (CAD-2004): Proc. Int. Sci.-Tech. Conf.] Moscow, 2004, pp. 90-96 (in Russian). Развитие теории эволюционного моделирования на основе генетических методов поисковой адаптации при решении оптимальных задач проектирования, сверхбольших интегральных схем (СБИС) : отчет о НИР / РГАСХМ; рук. Чернышев Ю. О.; исп. Басова А. В., Венцов Н. Н., Полуян А. Ю. - Ростов-на-Дону, 2009. - 119 с. Chernyshev, Y.O., Basova, A.V., Ventsov, N.N., Poluyan, A.Y. Razvitie teorii evolyutsionnogo modelirovaniya na osnove geneticheskikh metodov poiskovoy adaptatsii pri reshenii optimal´nykh zadach proektirovaniya, sverkhbol´shikh integral´nykh skhem (SBIS): otchet o NIR , RGASKhM. [Development of the theory of evolution simulation based on genetic search adaptation methods for solving optimum design problems, very large scale integration (VLSI): research report, RGASKhM.] Rostov-on-Don, 2009, 119 p. (in Russian). Чернышев, Ю. О. Решение задач транспортного типа генетическими алгоритмами / Ю. О. Чернышев, А. В. Басова, А. Ю. Полуян. - Ростов-на-Дону : изд-во ЮФУ, 2008. - 73 с. Chernyshev, Y.O., Basova, A.V., Poluyan, A.Y. Reshenie zadach transportnogo tipa geneticheskimi algoritmami. [Solution of transport-type genetic algorithms.] Rostov-on-Don: izd-vo YuFU, 2008, 73 p. (in Russian). Чернышев, Ю. О. Эволюционный подход к решению задачи о назначении через определение кратчайшего пути / Ю. О. Чернышев, П. Г. Белявский, А. Ю. Полуян // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2008. - № 9. - С.18-24. Chernyshev, Y.O., Belyavskiy, P.G., Poluyan, A.Y. Evolyutsionnyy podkhod k resheniyu zadachi o naznachenii cherez opredelenie kratchayshego puti. [Evolution approach to the solution of the problem about setting through the shortest path determination.] Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2008, no. 9, pp. 18-24 (in Russian). Кремер, Н. Ш. Теория вероятностей и математическая статистика / Н. Ш. Кремер. - Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 565 с. Kremer, N.Sh. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika. [Probability theory and mathematical statistics.] Moscow: YuNITI-DANA, 2004, 565 p. (in Russian). Полуян, А. Ю. Адаптивный генетический алгоритм для решения задачи оптимизации на основе стратегии элитизма / А. Ю. Полуян // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2008. - № 9. - С. 36-39. Poluyan, A.Y. Adaptivnyy geneticheskiy algoritm dlya resheniya zadachi optimizatsii na osnove strategii elitizma. [Adaptive algorithm for the decision of the problems of optimization on the basis of strategy of elitism.] Izvestiya SFedU. Engineering Sciences. 2008, no. 9, pp. 36-39 (in Russian). Holland, John H. Adaptation in natural and artificial systems. [Adaptation in natural and artificial systems] The MIT Press edition, Massachusetts, London, England, 1992, 210 р. Holland, John H. Adaptation in natural and artificial systems. The MIT Press edition, Massachusetts, London, England, 1992, 210 р. Курейчик, В. М. Биоинспирированные методы в оптимизации / Л. А. Гладков, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик, П. В. Сороколетов. - Москва : Физматлит, 2009. - 384 с. Kureychik, V.М., Gladkov, L.A., Kureychik, V.V., Sorokoletov, P.V. Bioinspirirovannye metody v optimizatsii. [Bioinspired methods in optimization.] Moscow: Fizmatlit, 2009, 384 p. (in Russian). Kling, R.M. Placement by Simulated Evolution [Placement by Simulated Evolution], IEEE Trans. on CAD, 1989. - Vol.8, no.3., P. 245-255. Kling, R.M., Banerjee, P. Placement by Simulated Evolution. IEEE Trans. on CAD, 1989, vol.8, no.3 pp. 245-255.