Sinh giải pháp

Một phần của tài liệu Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe (Trang 35 - 36)

Sử dụng thuật toán với phạm vi đàn kiến là P. Một con kiến cá nhân giống như một chiếc xe, và hành trình của nó được xây dựng bởi sự gia tăng lựa chọn các thành phố cho tới khi tất cả các thành phố đều được thăm.

Những thành phố mà đã được đến thăm bởi một chiếc xe hoặc vi phạm công suất xe sẽ được lưu vào danh sách cấm (tabu) .

Việc quyết định lựa chọn các thành phố được dựa trên một quy tắc tính xác suất trong đó có tính đến hai yếu tố là khả năng đến được và thông tin mùi. Vì vậy để lựa chọn thành phố thứ j cho con kiến thứ k tại nút thứ i, kiến sử dụng công thức xác suất sau:

p

ij

Trong đó Pij(k) là xác suất của việc chọn kết hợp thành phố thứ i và thứ j trên hành trình, τij là cường độ mùi trên cạnh (i,j) , thông tin heuristic ηij

=1 / dij là nghịch đảo độ dài trên cạnh (i,j). Hai tham số α và β tương ứng là sự ảnh hưởng của vệt mùi và khả thông tin heuristic. Nếu α= 0 các thành phố gần nhất có khả năng được chọn, thuật toán trở thành thuật toán heuristic thông thường. Nếu β = 0 chỉ có thông tin về cường độ vệt mùi được sử dụng mà không hề có bất kì thông tin heuristic nào (bài toán rơi về cực tiểu địa phương) và tabuk là tập các thành phố không thể đến thăm của con kiến thứ k

(tức tabuk là những thành phố đã được thăm bởi con kiến nào trước đó trước con kiến thứ k hoặc khối lượng hàng hóa ở thành phố đó vi phạm công suất xe).

Một phần của tài liệu Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe (Trang 35 - 36)