- Муравьи-пастухи: оптимизация колонии муравьев с помощью тлей для дискретных задач динамической оптимизации, запускаемых событиями (arXiv)
Автор : Йонас Скакаускас, Татьяна Калганова
Аннотация: доступные в настоящее время стратегии динамической оптимизации для алгоритма оптимизации колоний муравьев (ACO) предлагают компромисс в виде более медленной сходимости алгоритма или значительного снижения качества решения после каждого динамического изменения. В этой статье предлагается стратегия дискретной динамической оптимизации под названием «Оптимизация колонии муравьев» (ACO) с тлями, смоделированная на основе реальных симбиотических отношений между муравьями и тлями. Стратегия ACO со стратегией Aphids предназначена для повышения качества решения задач динамической оптимизации (DOP) в дискретной области с дискретным динамизмом, запускаемым событиями. Предлагаемая стратегия направлена на улучшение скорости сходимости между состояниями на протяжении всей динамической оптимизации. Это достигается за счет минимизации штрафа за пригодность и максимизации скорости сходимости, которая происходит после динамического изменения. Эта стратегия тестируется в сравнении со стратегиями полного перезапуска и совместного использования феромонов, реализованными на одном и том же базовом алгоритме ACO при решении тестов динамической многомерной задачи о рюкзаке (DMKP). ACO с тлей продемонстрировал более высокую эффективность по сравнению со стратегией совместного использования феромонов в каждом тесте, средний разрыв сократился на 29,2%. Кроме того, ACO с Aphids превзошла стратегию полного перезапуска для больших групп наборов данных, а общий средний разрыв сократился на 52,5%.
2. Решение проблемы планирования работы магазина с помощью оптимизации муравьиной колонии (arXiv)
Автор : Алиссон Рибейру да Силва
Аннотация: Проблема расписания магазина заданий (JSSP) относится к способности агента распределять задачи, которые должны выполняться в указанное время на машине из кластера. Распределение задач может быть достигнуто несколькими методами, однако в этом отчете исследуется способность оптимизации колонии муравьев генерировать возможные решения для нескольких экземпляров JSSP. Это предложение моделирует JSSP как полный граф, поскольку дизъюнктные модели могут помешать ACO исследовать все пространство поиска. Несколько экземпляров JSSP использовались для оценки предложения. Результаты показывают, что алгоритм может достигать оптимальных решений для простых и сложных случаев с выбором параметра.
