PL
 |
EN
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 3 Archives of Transport
  2. 3 Archiwum Transportu
  3. 3 Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
  4. 3 Logistyka
  5. 2 Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
Więcej...
Autorzy help
  1. 4 Izdebski M.
  2. 3 Drabarek J.
  3. 3 Izdebski Mariusz
  4. 3 Lazarowska A.
  5. 3 Schiff K.
Więcej...
Lata help
  1. 1 2023
  2. 1 2022
  3. 1 2020
  4. 3 2018
  5. 4 2017
Więcej...
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 33

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  ant algorithm
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
1
Content available Risk management in the allocation of vehicles to tasks in transport companies using a heuristic algorithm
Izdebski Mariusz
Archives of Transport
|
2023
|
Vol. 67, iss. 3
139--153
EN
The work deals with the issue of assigning vehicles to tasks in transport companies, taking into account the minimization of the risk of dangerous events on the route of vehicles performing the assigned transport tasks. The proposed risk management procedure based on a heuristic algorithm reduces the risk to a minimum. The ant algorithm reduces it in the event of exceeding the limit, which differs from the classic methods of risk management, which are dedicated only to risk assessment. A decision model has been developed for risk management. The decision model considers the limitations typical of the classic model of assigning vehicles to tasks, e.g. window limits and additionally contains limitations on the acceptable risk on the route of vehicles' travel. The criterion function minimizes the probability of an accident occurring along the entire assignment route. The probability of the occurrence of dangerous events on the routes of vehicles was determined based on known theoretical distributions. The random variable of the distributions was defined as the moment of the vehicle's appearance at a given route point. Theoretical probability distributions were determined based on empirical data using the STATISTICA 13 package. The decision model takes into account such constraints as the time of task completion and limiting the acceptable risk. The criterion function minimizes the probability of dangerous events occurring in the routes of vehicles. The ant algorithm has been validated on accurate input data. The proposed ant algorithm was 95% effective in assessing the risk of adverse events in assigning vehicles to tasks. The algorithm was run 100 times. The designated routes were compared with the actual hours of the accident at the bottom of the measurement points. The graphical interpretation of the results is shown in the PTV Visum software. Verification of the algorithm confirmed its effectiveness. The work presents the process of building the algorithm along with its calibration.
2
Content available The use of the ant algorithm in the model of safety management of the traffic organization at the apron
Izdebski Mariusz, Gołda Paweł, Zawisza Tomasz
Journal of KONBiN
|
2022
|
Vol, 52, iss. 2
63--76
EN
In the article, traffic safety management on the apron comes down to determining appropriate routes for ground handling vehicles to avoid collision situations with aircraft. The route search problem is a decision problem, so different optimization algorithms are used to solve it. Bearing in mind the growing importance of heuristic algorithms in the effectiveness of solving complex decision problems, the authors of this study analyzed the possibility of using the ant algorithm to determine the driving routes of ground service vehicles. As part of the research, the decision model of traffic safety management on the apron was presented.
PL
W artykule zarządzanie bezpieczeństwem ruchu na płycie lotniska sprowadza się do wyznaczenia odpowiednich tras jazdy pojazdów obsługi naziemnej w celu uniknięcia sytuacji kolizyjnych ze statkami powietrznymi. Problem wyszukiwania tras jest problemem decyzyjnym, więc w celu jego rozwiązania stosowane są różne algorytmy optymalizacyjne. Mając na uwadze rosnące znaczenie algorytmów heurystycznych w efektywności rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych, autorzy niniejszego opracowania przeanalizowali możliwość zastosowania do wyznaczenia tras jazdy pojazdów obsługi naziemnej algorytmu mrówkowego. W ramach realizacji badań przedstawiono model decyzyjny zarządzania bezpieczeństwem ruchu na płycie lotniska.
3
Content available Zastosowanie algorytmu mrówkowego do wyznaczania przydziału pojazdów do zadań w miejskim transporcie zbiorowym
Izdebski Mariusz, Jacyna Marianna, Kisielewski Piotr
Transport Miejski i Regionalny
|
2020
|
nr 4
26--31
PL
W artykule opisano zastosowanie algorytmu mrówkowego w wyznaczaniu przydziału pojazdów do zadań w transporcie zbiorowym. Analizowany problem przydziału jest złożonym zagadnieniem optymalizacyjnym, klasyfikującym go do problemów NP-trudnych. W obszarze dotyczącym zagadnień miejskiego transportu zbiorowego jest podstawowym problemem, który należy rozwiązać w procesie konstruowania rozkładów jazdy oraz planów pracy pojazdów i kierowców. Celem niniejszej publikacji było opracowanie nowego narzędzia optymalizacyjnego adekwatnego do analizowanego zagadnienia przydziału pojazdów do zadań w komunikacji miejskiej. Przedstawiony algorytm mrówkowy jest nowym podejściem zastosowanym do rozwiązywania zagadnień przydziału w transporcie zbiorowym i stanowi podstawę do dalszych badań nad tematyką opracowywania nowych metod optymalizacyjnych w badanym problemie. Opracowany algorytm minimalizuje liczbę pojazdów przy jednoczesnej minimalizacji czasu pracy oraz przebytej drogi przez wykorzystane pojazdy. Opracowano model matematyczny zagadnienia przydziału pojazdów do zadań w transporcie publicznym, tj. zdefiniowano zmienne decyzyjne, ograniczenia oraz funkcje kryterium. Ograniczenia przydziału wynikają z czasu realizacji kursów w danym dniu roboczym, ograniczeń prawnych w zakresie czasu pracy i jazdy kierowcy, a także dostępnej liczy pojazdów. Problem został przedstawiony w aspekcie wielokryterialnym, gdzie decydujące znaczenie w ocenie efektywnego przydziału mają czas i dystans pokonany przez wszystkie pojazdy realizujące zlecone zadania. W artykule przedstawiono ogólną koncepcję algorytmu mrówkowego, która jest w trakcie procesu weryfikacji na danych teoretycznych i rzeczywistych bazach danych przedsiębiorstw komunikacji miejskiej.
EN
The article describes the application of the ant algorithm in the problem of vehicle allocation to tasks in public transport. The analyzed allocation problem is a complex optimization problem that classifies it as NP-difficult. In the area of public transport issues it is a basic problem that should be solved in the process of constructing timetables and work plans for vehicles and drivers. The purpose of this publication was to develop a new optimization tool adequate to the analyzed issue of the allocation of vehicles to tasks in public transport. The presented ant algorithm is a new approach used to solve allocation issues in public transport and is the basis for further research on the development of new optimization methods in the studied problem. The developed algorithm minimizes the number of vehicles while minimizing working time and the distance traveled by the operating vehicles. A mathematical model has been developed on the issue of allocation of vehicles in public transport, i.e. decision variables, constraints and criterion functions were defined. The restrictions on the allocation result from the duration of the courses on a given business day, legal restrictions on the driver’s working time and driving time, as well as the available number of vehicles. The problem was presented in a multi-criteria aspect, where the decisive factor in assessing the effective allocation is the time and distance covered by all vehicles carrying out the assigned tasks. The article presents the general concept of the ant algorithm, which is in the process of verification on theoretical data and real databases of public transport companies.
4
Content available The Organization of Municipal Waste Collection: the Decision Model
Izdebski M., Jacyna M.
Rocznik Ochrona Środowiska
|
2018
|
Tom 20, cz. 1
919--933
EN
The paper presents the problem of organizing municipal waste collection from individual residents. A waste collection organization is defined as the designation of vehicle routes for a given collection. In order to solve this problem, a decision model for determining driving routes has been proposed. The organization of municipal waste collection may be considered in a single or multi-criteria approach. This study presents a collection of municipal waste in the context of a multi-criteria decision problem. In this work, the decision model of the municipal waste collection organization is based on multi-criteria optimization. In this case, the optimization algorithm was an ant algorithm. This algorithm has been specially modified to solve the problem of making decisions based on many criteria. The authors of this publication have not found application of this approach and this algorithm in the literature to designate the municipal waste collection organization. The municipal waste collection organization is a complex decision problem and refers to the traveling salesman problem. This problem belongs to NP-hard problems. To solve the problem of the traveling salesman, a heuristic algorithm should be applied. Fast time of generating the result by the ant algorithm is its main feature, which is desirable in the process of designating the municipal waste collection organization. This process depends on many factors, e.g. vehicle capacity, size of tasks. The algorithm for determining this type of problem must be adapted to frequent changes of these factors and quick generation of solutions. The time of solution generation plays the most important role in municipal companies. The ant algorithm generates results in a quick way and therefore this algorithm was chosen in this problem. The presented decision model concerns the collection of waste from individual residents. The car visits the loading points (inhabitants) and collects waste. The main goal is to designate this route. This fact additionally emphasizes the use of the heuristic algorithm in this problem. The work defines the mathematical model of the problem of municipal waste collection, the input data entered into the model are given, e.g. distances between objects of the transport network have been defined, driving times between these objects are given, loading times, unloading of waste, crossing time. The decision variable defines the connection between individual network objects implemented by the vehicle in a given route. Decision variables are binary type. Limitations have been introduced for working time and for the capacity of vehicles that collect waste. The criteria functions concern the minimization of the time of completion of all routes and the costs of fuel consumption. In order to check the correctness of the ant algorithm, its results were compared with random values. The ant algorithm in each case generated a better solution than a random algorithm. It should be emphasized that the form algorithm belongs to heuristic algorithms. The solution generated by these algorithms for complex decision problems is a suboptimal solution. However, taking into account the complexity of the municipal waste collection organization, the solution is accepted from a practical point of view.
PL
W pracy przedstawiono problem organizacji zbiórki odpadów komunalnych od indywidualnych mieszkańców. Organizacja zbiórki odpadów jest zdefiniowana jako wyznaczenie tras jazdy pojazdów realizujących daną zbiórkę. W celu rozwiązania tego problemu zaproponowano model decyzyjny wyznaczania tras jazdy pojazdów. Organizacja zbiórki odpadów komunalnych może być rozpatrywany w ujęciu jedno lub wielokryterialnym. W niniejszym opracowaniu przedstawiono zbiórkę odpadów komunalnych w kontekście wielokryterialnego problemu decyzyjnego. W niniejszej pracy model decyzyjny organizacji zbiórki odpadów komunalnych opiera się na optymalizacji wielokryterialnej. W tym przypadku algorytm optymalizacji był algorytmem mrówkowym. Algorytm ten został specjalnie zmodyfikowany w celu rozwiązania problemu podejmowania decyzji w oparciu o wiele kryteriów. Autorzy tej publikacji nie znaleźli zastosowania tego podejścia i tego algorytmu w literaturze do wyznaczenia organizacji zbiórki odpadów komunalnych. Organizacja zbiórki odpadów komunalnych jest złożonym problemem decyzyjnym i odnosi się do problemu komiwojażera. Problem ten należy do problemów NP-trudnych. Aby rozwiązać problem komiwojażera, należy zastosować algorytm heurystycznych. Szybki czas generowania wyniku przez algorytm mrówkowy jest jego główną cechą, co jest pożądane w procesie wyznaczania organizacji zbiórki odpadów komunalnych. Proces ten zależy od wielu czynników, np. pojemność pojazdów, wielkość zadań. Algorytm wyznaczania tego typu problemu musi być dostosowany do częstych zmian tych czynników i szybkiego generowania rozwiązań. W firmach komunalnych najważniejszą rolę odgrywa czas generowania rozwiązania. Algorytm mrówkowy generuje wyniki w szybki sposób i dlatego ten algorytm został wybrany w tym problemie. Przedstawiony model decyzyjny dotyczy zbiórki odpadów od poszczególnych mieszkańców. Samochód odwiedza punkty załadunku (mieszkańców) i zbiera odpady. Głównym celem jest wyznaczenie tej trasy. Fakt ten dodatkowo podkreśla zastosowanie algorytmu heurystycznego w tym problemie. W pracy zdefiniowano model matematyczny problemu zbiórki odpadów komunalnych, podano dane wejściowe wprowadzane do modelu np. zdefiniowano odległości pomiędzy obiektami sieci transportowej, podano czasy jazdy pomiędzy tymi obiektami, czasy załadunku, wyładunku odpadów, czas przejazdu przez skrzyżowania. Zmienna decyzyjna określa połączenie pomiędzy poszczególnymi obiektami sieci realizowane przez pojazd w danej trasie. Zmienne decyzyjne są typu binarnego. Wprowadzono ograniczenia na czas pracy oraz na pojemność pojazdów realizujących zbiórkę odpadów. Funkcje kryteriów dotyczą minimalizacji czasu realizacji wszystkich tras oraz kosztów zużycia paliwa. W pracy szczegółowo scharakteryzowano algorytm mrówkowy rozwiązujący wielokryterialny problem decyzyjny zbiórki odpadów komunalnych. W celu sprawdzenia poprawności algorytmu mrówkowego jego wyniki porównano z wartościami losowymi. Algorytm mrówkowy w każdym przypadku generował lepsze rozwiązanie niż losowy algorytm. Należy podkreślić, że algorytm mrówkowy należy do algorytmów heurystycznych. Rozwiązanie wygenerowane przez te algorytmy dla złożonych problemów decyzyjnych jest rozwiązaniem nieoptymalnym. Biorąc jednak pod uwagę złożoność organizacji zbiórki odpadów komunalnych, rozwiązanie jest akceptowane z praktycznego punktu widzenia.
5
Content available Znajdowanie najkrótszej drogi z wykorzystaniem algorytmów mrówkowych
Świątnicki Z.
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
|
2018
|
R. 19, nr 12
998--1001
PL
Praca poświęcona jest problemowi znajdowania najkrótszej drogi w grafie poszukiwań. Zastosowano do tego celu algorytmy mrówkowe. Zbudowano model optymalizacyjny. Wybrano 8 różnych algorytmów mrówkowych. Przedstawiono i omówiono uzyskane wyniki optymalizacji długości drogi.
EN
The presented research results indicate the usefulness of ant algorithms in the optimization of the road length. Admittedly, ant algorithms do not guarantee an optimal solution, but they provide a suboptimal (rational) solution. In a situation where we have limited time to solve the optimization problem, the guarantee of terminating the algorithm and obtaining a rational, acceptable solution is an attractive alternative for conducting long-term calculations and finding a little better solution.
6
Content available Przykład zastosowania algorytmu mrówkowego do usprawnienia procesu dystrybucji produktów szybko psujących
Kalafarski M., Czech P., Mrówczyńska B., Sierpiński G., Turoń K.
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
|
2018
|
R. 19, nr 6
1051--1058, CD
PL
Transport towarów do klientów jest istotnym elementem działalności przedsiębiorstw produkcyjnych. Optymalnie zarządzana sieć dystrybucyjna oraz flota pojazdów to kluczowe czynniki pozwalające na znaczne obniżenie kosztów dostaw. Wyraźnie widoczne efekty zmniejszenia kosztów transportu można uzyskać poprzez właściwe zaplanowanie trasy, m.in. kolejności obsługi poszczególnych odbiorców. Celem artykułu jest przedstawienie sposobu znalezienia rozwiązania pozwalającego na usprawnienie procesu dystrybucji produktów szybko psujących się do wielu odbiorców na przykładzie jednej z tras obsługiwanych przez przykładową firmę. W znalezieniu optymalnego rozwiązania wykorzystano narzędzia oparte na problemie optymalizacyjnym zwanym „problemem komiwojażera” (z ang. TSP – Travelling Salesman Problem). Opisano narzędzia ułatwiające lepsze zaplanowanie trasy dostaw do odbiorców przy wykorzystaniu jednego środka transportu. Przedstawiono algorytm pozwalający na optymalizację wykorzystania środka transportu przy jednoczesnym obniżeniu kosztów transportów oraz zwiększeniu efektywności pracy poprzez minimalizację czasu realizacji usługi transportowej.
EN
The transport of goods to customers is an important element of the operations of manufacturing enterprises. Optimally managed distribution network and vehicle fleet are the key factors that allow to significantly reduce delivery costs. Clearly visible effects of reducing transport costs can be obtained through proper route planning, including the order of serving individual recipients. The aim of the article is to present a way to find a solution that allows improving the distribution process of perishable products to many recipients on the example of one of the routes served by the example company. In finding the optimal solution, tools based on the optimization problem called the "traveling salesman problem" (TSP) were used. Tools have been described to facilitate better planning of delivery routes to recipients using one means of transport. An algorithm is presented that allows to optimize the use of the means of transport while reducing transport costs and increasing work efficiency by minimizing the time of transport service provision.
7
Content available remote Wyznaczanie bezpiecznej trajektorii przy zastosowaniu algorytmu mrówkowego z uwzględnieniem charakterystyki manewrowej statku
Lazarowska A.
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
|
2017
|
nr 98
109--115
PL
W artykule przedstawiono propozycję rozwiązania problemu wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku przy zastosowaniu jednej ze stochastycznych metod optymalizacji, jaką jest algorytm mrówkowy. W procesie obliczania bezpiecznej trasy przejścia statku uwzględnione zostały wszystkie najważniejsze wymagania i ograniczenia, do których należą Międzynarodowe Prawo Drogi Morskiej (MPDM), ograniczenia statyczne (lądy, mielizny) i dynamiczne (spotkane statki), odległość bezpieczna pomiędzy statkami, warunki pogodowe (widzialność) oraz właściwości dynamiczne statku. Dynamika statku własnego została uwzględniona w postaci czasu realizacji manewru, którego wartość wynika z charakterystyki manewrowej danej jednostki.
EN
The article presents a proposal for solving the problem of determining a ship’s safe trajectory using one of the stochastic optimization methods, which is an ant algorithm. In the process of ship’s safe path planning all of the most important requirements and limitations were taken into account, which include the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs), static (lands, shoals) and dynamic (target ships) obstacles, a safe distance between ships, weather conditions (visibility) and dynamic properties of the ship. The dynamics of an own ship were taken into account in the form of maneuver time, the value of which is indicated by the maneuvering characteristic of a vessel.
8
Content available Optimization of travel routes based on modified genetic and ant algorithms
Rybchak Z.
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
|
2017
|
Vol. 6, No 2
85--90
EN
In the article, propose to use modified mating operators and initialization genetic and ant algorithms to solve transport problems in tourism. The article analyzes modern methods of optimization of routes used to transport tourists between the settlements of view of efficient use of resources. By analyzing the behavior of ant colonies, such as finding the shortest route by providing mating pheromones and features two solutions genetic algorithm developed algorithms for finding the optimal route, costing resources search distance, time, route, storing executed routes. The paper present description created system for mobile phones operating system IOS, which performs all operations listed above.
9
Content available A comparison of nature inspired algorithms for the quadratic assignment problem
Chmiel W., Kadłuczka P., Kwiecień J., Filipowicz B.
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2017
|
Vol. 65, nr 4
513--522
EN
This paper presents an application of the ant algorithm and bees algorithm in optimization of QAP problem as an example of NP-hard optimization problem. The experiments with two types of algorithms: the bees algorithm and the ant algorithm were performed for the test instances of the quadratic assignment problem from QAPLIB, designed by Burkard, Karisch and Rendl. On the basis of the experiments results, an influence of particular elements of algorithms, including neighbourhood size and neighbourhood search method, will be determined.
10
Content available Heuristic algorithms applied to the problems of servicing actors in supply chains
Izdebski M., Jacyna-Gołda I., Markowska K., Murawski J.
Archives of Transport
|
2017
|
Vol. 44, iss. 4
25--34
EN
The paper discusses main decision problems analysed in the subject matter of servicing actors operating in the supply chains, i.e. the vehicle routing problem, vehicles-to-task assignment problem and the problem of entities’ localization in the supply chain. The input data used to describe supply chains is given as well as the basic constraints and the criterion functions used in the development of mathematical models describing the supply chains. Servicing actors in supply chains is the complex decision making problem. Operators in the supply chains are constrained by: production capacity of the suppliers, the demand of the customers in particular working days, storage capacities of warehouses, handling capacities of warehouses, suppliers’ and warehouses’ time windows and other. The efficiency of supply chain is described by cost of transport between operators, costs of passing cargoes through warehouses and delivery time to the recipient. The heuristic algorithms, like genetic and ant algorithms are detailed and used to identify issues related to the operation of actors operating in the supply chains are described. These algorithms are used for solving localization problems in supply chains, vehicle routing problems, and assignment problems. The complexity of presented issues (TSP is known as NP-hard problem) limits the use of precise algorithms and implies the need to use heuristic algorithms. It should be noted that solutions generated by these algorithms for complex decision instances are sub-optimal solutions, but nonetheless it is accepted from the practical point of view.
11
Content available Algorytm mrówkowy w problemie komiwojażera
Rutczyńska-Wdowiak K., Jabłoński N.
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
|
2016
|
R. 17, nr 6
1523--1526
PL
W artykule omówiony został algorytm mrówkowy wykorzystany do rozwiązania zagadnienia komiwojażera. Zaimplementowana aplikacja zapewnia wygenerowanie najkrótszej trasy przejazdu, w możliwie krótkim czasie oraz pozwala na analizowanie pracy algorytmu mrówkowego i dobór optymalnych wartości jego parametrów kontrolnych.
EN
In this article discussed ant algorithm was used to solve the traveling salesman problem. Implemented application provides to generate the shortest route in the shortest possible time and allows to analyze work of algorithm and selection of the optimal values of his control parameters.
12
Content available An Ant Algorithm for the Maximum Clique Problem in a Special Kind of Graph
Schiff K.
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
|
2015
|
Vol. 9, No. 2
20--23
EN
The maximum clique problem is a very well-known NP-complete problem of the kind for which meta-heuristic algorithms, which include ant algorithms, have been developed. Well-known instances of problems enable the assessment of the quality of elaborated algorithms; however, there is a particular kind of graph in which each vertex has a nearly equal number of adjacent edges. It is very difficult to find a maximum clique in such a graph. The search for the maximum clique in this particular kind of graph is investigated and compared to the best known ant algorithms.
13
Content available remote An improvement of the ant algorithm for the maximum clique problem
Schiff K.
Czasopismo Techniczne. Elektrotechnika
|
2015
|
Y. 112, iss. 2-E
225--233
EN
The maximum clique problem is a very well-known NP-complete problem and for such a problem, meta-heuristic algorithms have been developed which ant algorithms belongs to. There are many algorithms including ant algorithms that have been elaborated for this problem. In this paper, a new dynamic function of selecting with a new improvement procedure in order to get a larger size of clique for the ant algorithm is presented and this search for the maximum clique in graph is compared to the best ant algorithms that are already known.
PL
Problem kliki maksymalnej przynależy do klasy problemów NP-zupełnych i dla takich problemów opracowuje się obecnie algorytmy metaheurystyczne, do których zaliczają się algorytmy mrówkowe. W niniejszym artykule prezentowany jest algorytm mrówkowy z dynamiczną funkcją wyboru wierzchołków włączanych do tworzonej kliki przez każdą mrówkę wraz z procedurą poprawy wymiaru otrzymanej kliki poprzez wymianę wierzchołków, a otrzymany algorytm został porównany z innymi już dotychczas opublikowanymi.
14
Porównanie algorytmu mrówkowego oraz programowania dynamicznego służących do wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku
Lazarowska A., Lisowski J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2014
|
nr 11
1400--1403
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.
15
Planowanie trasy statku. Trasa najkrótsza, najszybsza czy może najlepsza?
Neumann T.
Logistyka
|
2014
|
nr 3
4615--4619
PL
W artykule przedstawiono ogólną charakterystykę planowania morskiej trasy statku. Planowanie trasy jest zadaniem optymalizacyjnym mogącym polegać na wyznaczeniu kolejno po sobie występujących punktów zwrotu. Problematyką podobną do tej znaleźć moŜna w wielu pracach informatycznych, których zadaniem jest znalezienie najkrótszej drogi pomiędzy dwoma punktami. W artykule przedstawiono ogólny zarys problemu określania najkrótszej trasy w algorytmie grafowym, mrówkowym oraz pszczelim.
EN
The paper presents the general characteristics of the sea voyage planning. Travel planning is the task of optimization which consists in determining the succession occurring return points. Issues similar to this problem can be found in many works of informatics technology, where the main goal is to find the shortest path between two points. The article presents an overview of the problem of determining the shortest path graphs algorithm, ant algorithm and bees algorithm.
16
Algorytm przydziału zadań do pojazdów w przedsiębiorstwie usług komunalnych
Izdebski M., Jacyna M.
Logistyka
|
2014
|
nr 4
PL
W artykule opisano zagadnienie wyznaczania przydziału zadań do pojazdów w przedsiębiorstwach usług komunalnych. Ukazano ten problem pod kątem matematycznym, określono funkcje kryterium oraz warunki wyznaczania przydziału. Zaproponowano hybrydowy algorytm do wyznaczania minimalnej trasy przydziałowej będący kombinacją algorytmu genetycznego i mrówkowego. Scharakteryzowano poszczególne elementy tego algorytmu np. prawdopodobieństwo przejścia mrówki, operatory krzyżowania, mutacji, inwersji.
EN
The article describes the issue of determining assignment of duties to vehicles in the municipal services company. Is shows the problem in terms of mathematical functions specified criteria and conditions for determining the allocation. Proposed a hybrid algorithm for determining the minimum route is a combination of genetic and ant algorithm. Individual elements of this algorithm were presented e.g. a probability of selection of the route by the ant, the crossover, the mutation and the inversion.
17
Content available The Use of Heuristic Algorithms to Optimize the Transport Issues on the Example of Municipal Services Companies
Izdebski M.
Archives of Transport
|
2014
|
Vol. 29, iss. 1
27--36
EN
In this article the main optimization problems in the municipal services companies were presented. These problems concern the issue of vehicle routing. The mathematical models of these problems were described. The function of criterion and the conditions on designating the vehicle routing were defined. In this paper the hybrid algorithm solving the presented problems was proposed. The hybrid algorithm consists of two heuristic algorithms: the ant and the genetic algorithm. In this paper the stages of constructing of the hybrid algorithm were presented. A structure of the data processed by the algorithm, a function of adaptation, a selection of chromosomes, a crossover, a mutation and an inversion were characterized. A structure of the data was presented as string of natural numbers. In selection process the roulette method was used and in the crossover process the operator PMX was presented. This algorithm was verified in programming language C #. The process of verification was divided into two stages. In the first stage the best parameters of the hybrid algorithm were designated. In the second stage the algorithm was started with these parameters and the result was compared with the random search algorithm. The random search algorithm generates 2000 routes and the best result is compared with the hybrid algorithm.
18
Content available remote Planowanie trasy przejścia statku z zastosowaniem algorytmu mrówkowego
Lazarowska A.
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
|
2013
|
nr 78
43--52
PL
W artykule zaprezentowano wyniki pracy badawczej, dotyczącej zastosowania jednej z metod sztucznej inteligencji w nawigacji morskiej. W pracy tej algorytmy mrówkowe zostały użyte do wyznaczania bezpiecznej, optymalnej trasy przejścia statku pomiędzy portami. Koncepcja ta stanowi innowacyjne podejście do problemu wyznaczania bezpiecznej, optymalnej trajektorii statku. W procesie wyznaczania trasy przejścia uwzględniane są statyczne ograniczenia nawigacyjne, takie jak lądy, kanały, płycizny, tory wodne. Przedstawiony Podsystem Planowania Trasy Przejścia Statku stanowi element Systemu Wspomagania Decyzji Nawigacyjnych na Morzu. Celem systemu jest zwiększenie bezpieczeństwa nawigacji morskiej przy jednoczesnej minimalizacji kosztów eksploatacyjnych statku.
EN
The paper presents results of research concerning application of artificial intelligence method in marine navigation. Ant algorithms are proposed to determine safe optimal route of passage between harbours. The idea constitutes an innovative approach to the problem of determining safe optimal trajectory of own ship. Static navigational constraints such as lands, canals, shallows, fairways are considered in this process. Presented path planning system constitutes an element of Navigational Decision Support System. The purpose of the system is to increase safety of navigation with the minimization of operating costs.
19
Content available Nowa implementacja algorytmu mrówkowego wykorzystująca technologię przetwarzania wieloprocesorowego i rozproszonego w systemie nawigacji
Komar D.
Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
|
2013
|
vol. 3
17--22
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.
20
Content available Hybrydowy algorytm mrówkowy wykorzystujący algorytm genetyczny do wyznaczania trasy w systemie nawigacji
Komar D.
Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
|
2013
|
vol. 3
23--27
PL
Artykuł ma na celu zaprezentowanie nowej implementacji hybrydowego algorytmu mrówkowego, który do rozwiązywania postawionego problemu wyznaczenia optymalnej trasy przejazdu będzie wykorzystywał również algorytm genetyczny. Autor przedstawi wyniki symulacji przeprowadzonej na podstawie rzeczywistych danych, ukazując znaczny wzrost efektywności rozwiązywania problemu. Otrzymane wyniki wykazały, że nowy algorytm wyznaczał w większej liczbie przypadków znacznie krótszy czas przejazdu, a tym samym redukował występujące czynniki zakłócające i negatywnie wpływające na osobę kierującą pojazdem.
EN
The purpose of this paper is to present the new implementation of a hybrid ant algorithm that will also use a genetic algorithm in order to solve the problem consisting in optimal route calculation. The author will present results of simulations that were performed based on real data and showed a significant increase of problem solution effectiveness. The obtained results proved that the new algorithm determined in more number of cases a significantly shorter journey time and in consequence reduced the occurring confounding factors which had a negative impact on the person driving a vehicle.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.