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.