PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Porównanie algorytmu mrówkowego oraz programowania dynamicznego służących do wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Comparison of the ant algorithm and dynamic programming to determine the ship's safe trajectory
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Dokonano porównania dwóch metod stosowanych w rozwiązywaniu problemu unikania kolizji statków: podejście oparte na algorytmie mrówkowym, zwanym również optymalizacją kolonią mrówek (Ant Colony Optimisation - ACO) oraz rozwiązanie wykorzystujące metodę programowania dynamicznego (Dynamic Programming - DP). Metody te sklasyfikowano w dwóch różnych grupach: ACO - algorytmów przybliżonych (approximate algorithms), znanych również jako podejścia heurystyczne oraz DP - nazywanych również algorytmami dokładnymi (exact algorithms). W artykule zawarto syntetyczny opis obu metod oraz porównanie tych dwóch podejść, w szczególności porównanie wyników uzyskanych dla rzeczywistych sytuacji nawigacyjnych zarejestrowanych na Morzu Bałtyckim.
EN
The article presents a comparison of two methods used to solve the problem of ships collision avoidance: an approach based on the ant algorithm, also known as Ant Colony Optimization - ACO and a solution using dynamic programming method - DR These methods arę classified into two different groups: ACO belongs to the group of approximate algorithms, also known as heuristics, and DP is a deterministic method, called the exact algorithms. This paper contains a concise description of both methods and a comparison of the two approaches, in particular a comparison of the results obtained for real navigational situations registered in the Baltic Sea.
Rocznik
Tom
Strony
1400--1403
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Akademia Morska w Gdyni
autor
  • Akademia Morska w Gdyni
Bibliografia
  • [1] Bellman R.E.: Dynamic programming, Princeton University Press, New York, 1957
  • [2] Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G.: Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems, Oxford University Press, Inc., 1999
  • [3] Dorigo M., Stützle t: Ant Colony Optimization, The MIT Press, 2004
  • [4] European Maritime Safety Agency: Maritime Accident Review 2010, http://www.emsa.europa.eu/
  • [5] Goodwin E.: A Statistical Study of Ship Domains, Journal of Navigation, Vol. 28, Issue 03, 1975
  • [6] Solnon C.: Ant Colony Optimization and Constraint Programming, ISTE Ltd and John Wiley and Sons, Inc., 2010
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-3d6ab766-3544-4f3d-803c-da11058eb766
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.