ОДИН ІЗ СПОСОБІВ РЕЛІЗАЦІЇ МУРАШИНОГО АЛГОРИТМУ НА ПРИКЛАДІ РОЗВ’ЯЗКУ ЗАДАЧІ КОМІВОЯЖЕРА
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.29.822Ключові слова:
задачі оптимізації, мурашиний алгоритм, феромони, проєктування програмного засобу, граф, найкоротший маршрутАнотація
У сучасному світі оптимізаційні задачі мають ключове значення в логістиці, енергетиці, промисловості, фінансах, медицині, машинному навчанні тощо. Задача оптимізації – це математична задача пошуку найкращого рішення з-поміж усіх можливих, за певним критерієм (мінімізація витрат, часу, максимізація прибутку). Існують точні методи, що дають оптимальний результат (метод повного перебору, динамічне програмування), проте вони неефективні для задач великого масштабу. Евристичні та метаевристичні методи (жадібні, генетичні, мурашині алгоритми) дають наближені, але практично ефективні рішення. Однією із задач оптимізації є задача комівояжера, метою якої є пошук найкоротшого маршруту, що проходить через усі міста один раз. Мурашиний алгоритм є одним із ефективних алгоритмів для знаходження наближених розв'язків задачі комівояжера, а також аналогічних завдань пошуку маршрутів на графах. Під час пошуку їжі мурахи залишають феромони на шляху. Агенти (мурахи) обирають шляхи за ймовірністю, що залежить від інтенсивності феромонів та довжини маршруту. Кожна мураха поступово будує маршрут, феромони оновлюються після ітерацій з урахуванням якості рішень. Параметри алгоритму (α, β, ρ) впливають на вибір маршруту, здатність до адаптації та уникнення застарілих рішень. В статті наведений процес проєктування та розробки програмного продукту, який забезпечує генерацію графа та реалізує на ньому пошук найкоротшого маршруту з допомогою мурашиного алгоритму. Програмна реалізація алгоритму оптимізації мурашиної колонії виконана з використанням HTML, CSS і JavaScript. Однією з важливих особливостей програми є візуалізація графа та роботи алгоритму. Графічне представлення здійснюється за допомогою елемента Canvas, що дозволяє відображати вершини у вигляді кольорових кіл, а ребра – у вигляді ліній із товщиною та прозорістю, які відповідають інтенсивності феромонів.
Завантаження
Посилання
An Overview of Ant Colony Optimization Algorithms for Dynamic Optimization Problems. IntechOpen - Open Science Open Minds | IntechOpen. https://www.intechopen.com/chapters/87285. (2023)
Nosenko V.A. (2018). Heuristic algorithms. Kharkiv: KhNU. 223 p.
Elitist Ant System | Algorithm Afternoon. Home | Algorithm Afternoon. https://algorithmafternoon.com/ants/elitist_ant_system/
Levchenko O.O. (2020). Optimization methods and algorithms. Dnipro: DNU. 340 p.
Ines Alaya, Christine Solnon, Khaled Ghedira. (2020). Ant algorithm for the multidimensional knapsack problem. International conference on Bioinspired Methods and their Applications (BIOMA), Ljubljana, Slovenia. pp.63-72. https://hal.science/hal-01541529/file/bioma04.pdf.
Gavrilyuk V.V. (2018). Algorithms and methods of computational intelligence. Lviv: Ivan Franko National University of Lviv. 312 p.
Corman T. H. (2001). Introduction to Algorithms. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press. 1157 p.
Shtovba S. D., Rudy O. M. (2012). Ant optimization algorithms // Information technologies and computer technology. 2012. No. 78. P. 123-130.
Dorigo M., Stützle T. (2026). The ant colony optimization metaheuristic: Algorithms, applications, and advances. Handbook of metaheuristics. https://www.researchgate.net/publication/ 226007381_The_Ant_Colony_Optimization_Metaheuristic_Algorithms_Applications_and_Advances.
Yimeng Yue, Xin Wang. (2015). An Improved Ant Colony Optimization Algorithm for Solving TSP // International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering Vol.10, No.12, pp.153-164. https://gvpress.com/journals/IJMUE/vol10_no12/16.pdf.
Сучасний підручник з JavaScript. Сучасний підручник з JavaScript. https://uk.javascript.info/.
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Владислав Хотинський, Юлія Павленко

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.