Разработка и исследование кооперативных моделе-ориентированных метаэвристик

Abstract

Запропоновано методологію побудови кооперативних метаевристичних методів розв’язання задач комбінаторної оптимізації на основі моделе-орієнтованих алгоритмів. Її особливістю є пошук (оптимізація) в просторі моделей, який проводиться на основі часткових моделей, сформованих базовими алгоритмами. Розроблено кооперативні метаевристики на базі алгоритмів оптимізації мурашиними колоніями і MH-методу, проведено дослідження ефективності запропонованої методології на основі аналізу результатів обчислювального експерименту.

A methodology for the construction of cooperative metaheuristic methods is presented that is founded on model-based algorithms for solving combinatorial optimization problems. Its distinctive feature is that the initial problem is solved by a search (optimization) in the space of models. Such a search is performed on the basis of models formed by basic (elemental) algorithms. Cooperative metaheuristics underlain by ant colony optimization and MH-method algorithms are developed, and the efficiency of the suggested methodology is evaluated by means of a computational experiment.