Nowa implementacja algorytmu mrówkowego wykorzystująca technologię przetwarzania wieloprocesorowego i rozproszonego w systemie nawigacji

• Autorzy: Komar D.

Warianty tytułu

EN

A new implementation of an ant algorithm using multiprocessor and distributed computing technologies in navigation system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł ma na celu przybliżenie czytelnikowi problemu wyboru najlepszej trasy podróży pomiędzy dwoma punktami, która będzie minimalizowała liczbę negatywnych czynników wpływających na osobę kierującą pojazdem. Zaprezentowany zostanie nowo zaimplementowany algorytm mrówkowy, który został przystosowany do wykorzystania w pełni możliwości obliczeniowych współczesnych systemów wieloprocesorowych i rozproszonych. Autor przeprowadzając eksperyment w warunkach rzeczywistych, ukaże wyższość opracowanego rozwiązania nad stosowanym obecnie tradycyjnym systemem nawigacji. Przeprowadzone badania wykazały, że wykorzystywana nowa implementacja algorytmu w znacznym stopniu zmniejsza czas przejazdu i liczbę czynników zakłócających mających bezpośredni wpływ na osobę kierującą pojazdem.

EN

The purpose of this paper is to give reader an understanding of the problem of the best itinerary selection between two points which will minimize the number of negative factors affecting the person driving a vehicle. The author will present an entirely new implementation of an ant algorithm that was adapted in order to make the most of computational capabilities of modern multiprocessor and distributed systems. Having performed experiments in realworld conditions, the author demonstrates, that the new solution is superior to the traditional navigation system which is still used today. The conducted research showed that the new implementation of the algorithm significantly contributed to reduction of journey times and the number of confounding factors which have a direct impact on the person driving a vehicle.

Słowa kluczowe

PL

algorytm mrówkowy; nawigacja; czas podróży; warunki drogowe

EN

ant algorithm; navigation; journey times; driving conditio

• Wydawca: Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej "Horyzont"
• Czasopismo: Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
• Rocznik: 2013
• Tom: vol. 3
• Strony: 17--22
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., rys.

Twórcy

autor

Komar D.

• Wydział Informatyki, Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej, ul. Wejherowska 28, 54-239 Wrocław

Bibliografia

• [1] E. Bonabeau, M. Dorigo, G. Theraulaz, Swarm Intelligence From Natural to Artificial Systems, Oxford University Press 1999.
• [2] J. Bąk, Psychologiczne badania kierowców. Bezpieczeństwo pracy nr 6, pp.12-15, 2004.
• [3] M. Dorigo, L. Maria Gambardella, Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.1, No.1, pp.53-66, 1997.
• [4] M. Dorigo, T Stützle, Ant Colony Optimization, MIT Press, Cambridge 2004.
• [5] M. T. Jones, Artificial Intelligence: A Systems Approach, Infinity Science Press LLC 2008.
• [6] W. Mizerski, W. Sadowski, A. Garbarczyk, B. Tokarska, K. Mazur, Tablice matematyczne, Adamantan, Warszawa 2008.