Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Метод геометрического среднего в сочетании с алгоритмом оптимизации муравьиной колонии для решения многокритериальных транспортных задач в нечетких средах

Ричард Каянга Ньякунди, Сэмюэл Мбугуа и Ратемо Макия

Транспортная задача (TP) — хорошо известная тема в области оптимизации и очень распространенная проблема для бизнесменов. Цель состоит в том, чтобы сократить общие транспортные расходы, время и расстояние доставки ресурсов из нескольких источников в большое количество пунктов назначения. Литература показывает, что различные подходы были разработаны с одной целью, хотя TP не всегда разрабатываются с двойной целью. Решение транспортных проблем с несколькими целями — обычная задача. В этом исследовании новый метод решения многокритериальной TP с использованием геометрических средств, а также новый подход алгоритма оптимизации колонии муравьев (ACO) для решения многокритериальной TP в нечеткой среде. Нечеткие числа использовались для решения реальных задач в различных областях, включая исследование операций и оптимизацию. Алгоритм ACO давно признан жизнеспособной альтернативной стратегией для решения задач оптимизации. Целью этого исследования является предоставление уникального подхода к организации нечетких чисел, а также усовершенствований алгоритма ACO для решения многокритериальной модели TP. Более того, предлагаемый метод довольно прост и находит наилучшее решение как для сбалансированных, так и для несбалансированных ТП. Наш метод, такой как алгоритм оптимизации колонии муравьев геометрического среднего (GMACOA), превосходит другие методы с точки зрения объективных значений. Для демонстрации метода в сравнении с различными текущими методами приводятся числовые примеры.