РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАДАЧ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ

Аннотация

Проводится анализ задачи мульти-коммивояжера, которая является расширенной версией
классической задачи коммивояжера. В отличие от последней, задача мульти-коммивояжера предпо-
лагает участие нескольких коммивояжеров, каждый из которых должен посетить определенное
количество городов ровно один раз и вернуться в исходную точку, при этом минимизируя затраты
на путешествие. Задача мульти-коммивояжера представляет значительный интерес в области
оптимизации маршрутов и распределения задач между несколькими агентами. Основная цель иссле-
дования – разработка эффективного метода решения этой задачи, который сократит время вы-
полнения и оптимизирует использование ресурсов. В рамках исследования был разработан метод,
который базируется на сокращении размерности пространства решений. Данный метод позволяет
более эффективно распределять нагрузку и управлять ресурсами, что в конечном итоге способству-
ет сокращению общего времени выполнения задач. Одной из ключевых особенностей предлагаемого
метода является его универсальность и адаптивность к различным сценариям, включая ситуации с
различным количеством задач и коммивояжеров. Также проводилось исследование предложенного
метода с точки зрения влияние его гиперпараметров (коэффициент испарения феромона, количест-
во итерации, количество муравьёв) на качества решения и время расчета. Для оценки эффективно-
сти предлагаемого метода было проведено сравнительное исследование с использованием классиче-
ского метода решения задачи мульти-коммивояжера. Оценка результатов проводилась по трем
основным критериям: время вычислений для решения задачи мульти-коммивояжера, суммарная дли-
на пройденных маршрутов и максимальная длина маршрута среди всех коммивояжеров. Анализ экс-
периментальных данных показал, что разработанный метод значительно превосходит классический
по всем ключевым показателям. В частности, среднее время вычислений для решения задачи мульти-
коммивояжера уменьшилось на 52% по сравнению с лучшими известными классическими результа-
тами. Кроме того, средняя суммарная длина пройденных маршрутов уменьшилась на 12%, а макси-
мальная длина маршрута (показатель дисбаланса нагрузки) снизилась на 14%. Эти результаты
подтверждают высокую эффективность предложенного метода и его перспективность для прак-
тического применения в различных сферах, требующих оптимизации маршрутов и распределения
задач между несколькими исполнителями.