1. u← đối tượng ban đầu;
3.2. Vấn đề cần giải quyết
Bài toán D-TSP, thực chất là mở rộng của bài toán TSP với đỉnh và cung được thay đổi. Vấn đề cần giải quyết của bài toán là tìm ra đường đi tối ưu sau mỗi lần thay đổi đó.
Bài toán như sau:
Input:
-Đồ thị G={N,A} có hướng, đầy đủ trọng số
-N=n(t): tập hợp các đỉnh thay đổi theo thời gian t.
-A = dịj(t) : ma trận khoảng cách với i, j =1,2,..,n(t) thay đổi theo thời gian t.
Output: Chu trình tối ưu chứa n(t) điểm.
Để giải quyết các bài toán tối ưu tổ hợp động cần phải có những phương pháp riêng áp dụng cho từng loại. Trong những bài toán TSP tĩnh, bằng cách update vệt mùi cho từng con đường mà đàn kiến đi qua chúng ta có thể loại ra những con đường không khả thi vì những con đường này không được tăng cường thêm phernomone trong khi chúng vẫn bị bay hơi theo thời gian. Tuy nhiên, trong bài toán động, những con đường ban đầu không khả thi nhưng sau thời gian t nó có thể trở thành con đường tối ưu. Vì vậy chúng ta cần phải tìm ra 1 giải pháp để khắc phục hiện tượng này.
Có rất nhiều các bài toán D-TSP khác nhau: Thêm, bớt tắc nghẽn vào một thời điểm t trên các cung được coi là một dạng D-TSP hoặc thêm hoặc bớt đỉnh tại một thời điểm t cũng được coi là 1 dạng bài toán D-TSP. Trên thực tế đã có
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn/ rất nhiều hướng giải cho bài toán này: phương pháp di truyền học kết hợp heuristic [13], phương pháp tiến hóa hay phương pháp mạng nơron, …
Trong luận văn này, tôi xin đưa ra một phương pháp dựa trên việc cải tiến thuật toán AS (Ant System) để giải quyết bài toán D-TSP trong đó các con kiến sẽ phải tự mình vượt qua những tắc nghẽn. Các tắc nghẽn đảm bảo được thêm vào trên các cung đường tối ưu tại thời điểm hiện tại.