Найти
Результаты поиска
-
ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОАГЕНТНОЙ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА
В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн2025-04-27Аннотация ▼Рассматривается проблема распределения задач в многоагентной системе, где каждый
агент представляет собой робота, а каждая задача представляется позицией, которая должна
быть посещена одним агентом. Эта задача очень похожа на многоагентную задачу коммивояжё-
ра, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивоя-
жёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исход-
ное положение с минимальными затратами на поездку. Поэтому проводится анализ многоагент-
ной задачи коммивояжёра как представителя задачи целераспределения. Многоагентная задача
коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения задач
между несколькими агентами. Она включает в себе две различные, однако, взаимосвязанные под задачи: распределение городов между агентами и определение порядка посещения городов каж-
дым агентом. В литературе существуют три концепции решения этой проблемы относительно
решения ее двух составляющих подзадач: оптимизационная концепция, где обе подзадачи реша-
ются одновременно; концепция Cluster-First, Route-Second – где сначала решается вопрос о назна-
чении задач каждому коммивояжеру, а потом - вопрос о порядке посещений пунктов назначений
для каждого коммивояжёра; концепция Route-First, Cluster-Second – где сначала решается вопрос
о порядке посещения пунктов назначения, а затем происходит разделение этого цикла между
агентами без изменения порядка посещений. В этой работы предлагается гибридный подход к
решению многоагентной задачи коммивояжера, который объединяет идеи двух известных кон-
цепций: Cluster-First, Route- econd и Route-First, Cluster- econd чтобы получить их позитивные
аспекты и избавиться от их негативных сторон. Для оценки эффективности разработанного
метода было проведено сравнительное исследование. Оценка результатов осуществлялась на
основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения многоагентной
задачи коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максималь-
ной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что при использова-
нии предложенного метода максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов
(дисбаланс нагрузки) уменьшается в среднем на 26%.








