Chương 4 Thuật toán ACO giải bài toán q-CaRS
4.1. thị cấu trúc
Giải bài toán tối ưu tổ hợp bằng thuật toán ACO việc quan trọng nhất là xây dựng cấu trúc đồ thị.
Ta có:
A =a1,a2, ...,anlà tập các thành phố.
C =c1,c2, ...,cm là tâp các xe để di chuyển.
Đồ thị cấu trúc của bài toánG ={V,E}được xây dựng như sau:
Đồ thị bao gồml tầng như hình 4.1 . Mỗi đỉnh bao gồm thành phố xuất phát và chiếc xe để di chuyển đến thành phố tiếp theo :vci = (i,c) : i ∈ A,c ∈ C. Các cạnh của đồ thị eij = (vci,vcj0) : vi,vj ∈ A,i< j,c,c0 ∈C nối các đỉnh đồ thị. Thông tin heuristic được đặt trên các cạnh của đồ thị kí hiệu là τ(vic,vcj0). Quy tắc cập nhật vết mùi được áp dụng theo thuật toán SMMAS[2].
Hình 4.1: Đồ thị cấu trúc
Thuật toán được xây dựng như dưới đây:
Bước 1.Khởi tạo ma trận vết mùi, và tậpKgồmkkiến.
Bước 2. Thực hiện lặp trong khi chưa thoả mãn điều kiện dừng
Với mỗi kiến ta tiến hành các bước sau:
2.1. Khởi tạo đỉnh xuất phát vci bằng cách chọn thành phố cơ sở và chiếc xe di chuyểncthuộcC. Cập nhật lại A = A−i.
2.2 Thực hiện lặp với t >= 2. Chọn đỉnh tiếp theo vcj0 = (j,c0) với xác suất
Pvc ivcj0 = [τ vcivcj0]α[η vcivcj0]β ∑l∈A,c0∈C[τ vc ivc 0 l ]α[η vc ivc 0 l
]β.Cập nhật lại A = A−i . Nếu đỉnh trước đó được chọn có xec 6=c0 ta cập nhật lạiC =C−c
2.3. Thực hiện tìm kiếm cục bộ trên lời giải tốt nhất do các kiến tìm được để cải thiện chất lượng lời giải.
2.4. Cập nhật lại lời giải tốt nhất.
2.4. Cập nhật vết mùi theo quy tắc SMMAS dựa trên lời giải tốt nhất.
Bước 3. Lưu lại lời giải tốt nhất.
Sơ đồ thuật toán của việc xây dựng một lời giải πbởi một con kiến được phác thảo dưới đây:
Hình 4.2: Xây dựng lời giải của kiến