madiАвтомобиль. Дорога. Инфраструктура. = Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.2409-7217МАДИmadi-1308Research Article2.9.9. Логистические транспортные системыРешение задачи транспортного планирования путем формирования маршрутов модифицированным муравьиным алгоритмом при внедрении стохастических популяцийSolving the transport planning problem by generating routes using a modified ant algorithm when introducing stochastic populationshttps://orcid.org/0009-0002-8051-840XАсмановИван АлексеевичAsmanovIvan A.

студент

student

Asmanovvvvv@mail.ruАлександровСергей БорисовичAlexandrovSergey B.

канд. техн. наук, доц.

Candidate of Sciences (Technical), associate professor

a_s_b@mail.ruМакуринаВарвара МихайловнаMakurinaVarvara M.

аспирант

postgraduate

v.makurina@madi.ruМАДИРоссияMADIRussian Federation20241306202402(40)1919Copyright © Асманов И.А., Александров С.Б., Макурина В.М., 20242024Асманов И.А., Александров С.Б., Макурина В.М.Asmanov I.A., Alexandrov S.B., Makurina V.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.adi-madi.ru/madi/article/view/1308

Одним из методов решения транспортных задач является муравьиный алгоритм. Вопросы транспортного характера обладают многофакторностью, при этом не всегда имеется возможность решить поставленные задачи оптимизации на практике. В данной работе предложен модифицированный муравьиный алгоритм с применением стохастической популяции, позволяющий предотвратить возможность застревания на локальных экстремумах, что сделает решение задачи более эффективной. Написан программный код муравьиного алгоритма с модификацией и без модификации. Произведено сравнение по результатам работы двух алгоритмов.

One of the methods for solving transport problems is the ant algorithm. Transport issues are multifactorial, and it is not always possible to solve the optimization problems in practice. In this paper, a modified ant algorithm using a stochastic population is proposed to prevent the possibility of getting stuck at local extrema, which will make solving the problem more efficient. The program code for the ant algorithm was written with and without modification. A comparison was made based on the results of the two algorithms.

муравьиный алгоритмроевой интеллектзадачи маршрутизации транспорта.ant algorithmswarm intelligencetransport routing problemsReferencesЧернышев, Ю. О. Обзор динамических задач маршрутизации транспорта / Ю. О. Чернышев, В. Н. Кубил // Программные продукты и системы. – 2020. – № 3. – С. 491-501. – EDN QAPNLC.Kubil V.N., Chernyshev Yu.O., Software products and systems 2020, no. 3, pp. 491-501.Lutsenko, E. A. Model for determining the optimal size of a multi-nomenclature cargo batch, taking into account the weight and volume characteristics of the transport vehicle / E. A. Lutsenko // International Journal of Advanced Studies. – 2020. – Vol. 10, No. 1. – P. 26-34. – DOI 10.12731/2227-930X-2020-1-26-34. – EDN IUVAXK.Lutsenko E.A., Model for determining the optimal size of a multinomenclature cargo batch, taking into account the weight and volume characteristics of the transport vehicle, International Journal of Advanced Studies, 2020, no. 10, pp. 26-34.The Use of Artificial Neural Networks (ANN) as an Auxiliary Factor in Planning Transportation Routes: Theoretical Aspects of Artificial Intelligence Systems Development for Transportation Engineering / A. A. Chernyshev, E. A. Koryagina, D. G. Moroz, S. S. Titova // 2022 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, SOSG 2022 - Conference Proceedings, Moscow, 15–17 марта 2022 года. – Moscow, 2022. – DOI 10.1109/IEEECONF53456.2022.9744087. – EDN ZICXHD.Chernyshev A.A., Koryagina E.A., Moroz D.G., Titova S.S. The Use of Artificial Neural Networks (ANN) as an Auxiliary Factor in Planning Transportation Routes: Theoretical Aspects of Artificial Intelligence, Systems Development for Transportation Engineering 2022 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on-Board Communications, SOSG, Moscow, 2022.Просов, С. Н. Декомпозиция задачи маршрутизации по эвристикам метода Кларка-Райта / С. Н. Просов, Е. А. Кузьменко // Мир транспорта. – 2018. – Т. 16, № 3(76). – С. 190-199. – EDN LXZFNR.Prosov S.N., Kuzmenko E.A. Decomposition of the routing problem using heuristics of the Clark-Wright method, World of Transport, 2018, no. 3, pp. 190-199.Сидоренко, Д. О. О решении задачи маршрутизации транспорта с помощью подвижного генетического алгоритма / Д. О. Сидоренко, А. Ю. Городилов // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – 2021. – № 4(55). – С. 43-48. – DOI 10.17072/1993-0550-2021-4-43-48. – EDN XWCTDB.Sidorenko D.O., Gorodilov A.Y.On the possibility of the problem of transport routing using a mobile genetic algorithm, Bulletin of PSU. Mathematics. Mechanics. Informatics, 2021, no. 4, pp. 43–48.Микулик, И. И. Распараллеливание гибридного алгоритма муравьиной колонии с изменяющимися с помощью генетического алгоритма параметрами / И. И. Микулик, Е. А. Благовещенская // Проблемы информатики. – 2023. – № 2(59). – С. 86-94. – DOI 10.24412/2073-0667-2023-2-86-97. – EDN HBTPLC.Mikulik I.I., Blagoveshchenskaya E.A. Parallelization of a hybrid ant colony algorithm with parameters changing using a genetic algorithm, Problems of Informatics, 2023, no. 2, pp. 86-94.Предикативный подход к анализу конфликтности в транспортном потоке / В. В. Дронсейко, А. М. Меркович, А. В. Замыцких, О. И. Максимычев // Мир транспорта и технологических машин. – 2023. – № 3-1(82). – С. 86-92. – DOI 10.33979/2073-7432-2023-3-1(82)-86-92. – EDN VUPKVF.Dronseiko V.V., Merkovich A.M., Zamytskikh A.V., Maksimychev O.I. Predicative approach to the analysis of conflict in traffic flow, World of Transport and Technological Machines,2023, no. 3, pp. 86-92.Проблемы создания регуляторной базы в процессе цифровизации автоперевозок / Т. Е. Мельникова, С. Е. Мельников, В. М. Макурина, С. Кахраманова // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2021. – № 9. – С. 49-52. – DOI 10.36535/0236-1914-2021-09-9. – EDN NLLPSA.Makurina V.M., Melnikova T.E., Melnikov S.E., Kahramanova S. Problems of creating a regulatory framework in the process of digitalization of road transportation, Transport: Science, Technology, Management. Scientific information collection, 2021, no. 9, pp. 49-52.Asmanov, I.A. Development of A Hardware and Software Complex for Optimizing Logistics Activities in the Field of Consumer Waste Management / I.A. Asmanov, V.V. Zavyazkina, D.G. Moroz, A.I. Zhukov // Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on-Board Communications. – 2023. – Vol. 1, No. 6. – P. 45-48. – DOI 10.1109/IEEECONF56737.2023.10092123.Asmanov I.A., Zavyazkina V.V., Moroz D.G., Zhukov A.I. Development of A Hardware and Software Complex for Optimizing Logistics Activities in the Field of Consumer Waste Management, Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on-Board Communications, 2023, no. 6, pp. 45-48.GitHub. Asmanson: AntAlgorithm [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/Asmanson/AntAlgorithm/blob/main/AntMod (дата обращения: 30.11.2023).GitHub. Asmanson: AntAlgorithm, Access: https://github.com/Asmanson/AntAlgorithm/blob/main/AntMod (access: 11.30.2023).Python: Welcome to Python.org [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.python.org/ (дата обращения: 30.11.2023).Python: Welcome to Python.org, Access: https://www.python.org/ (access: 11.30.2023).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.