Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 3.
-
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%. -
ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ПРОЕКТНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ: ДИАГРАММА ГАНТА И СЕТЕВОЙ ГРАФИК
А.А. Богнюков , Д.Ю. Зорькин , И.А. Тарасова102-1102025-10-01Аннотация ▼Разработана интегративная модель, синтезирующая методы календарного планирования с функционалом ПО (Excel, MS Project) для многоуровневой оптимизации проектов. Центральное внимание уделяется трем взаимодополняющим методикам: диаграмме Ганта, сетевому графику и анализу критического пути, формирующим концептуальную основу эффективной координации проектных процессов. Исследование детализирует алгоритм создания диаграммы Ганта, визуализирующей временные рамки и последовательность задач, с акцентом на функциональные возможности специализированных программных решений, включая Microsoft Project и Excel, обеспечивающих автоматизацию построения и корректировки графиков. Раскрывается принцип конструирования сетевого графика, интерпретируемого как ориентированный граф с ребрами (работами) и вершинами (событиями). Данный подход позволяет идентифицировать логические зависимости между этапами проекта и выявить критический путь – последовательность операций с нулевым временным резервом, определяющую минимальную продолжительность проекта. Практическая иллюстрация расчета критического пути подкрепляется примерами, демонстрирующими его роль в оптимизации временных ресурсов. Важным аспектом исследования становится анализ резервов времени, направленный на минимизацию рисков срыва сроков через рациональное перераспределение ресурсов. Методологический аппарат дополняется инструментами визуализации: графиками потребности и диаграммами загрузки ресурсов, обеспечивающими оперативный контроль над материальными и кадровыми активами на всех фазах проекта. Финальным элементом системы планирования выступает календарный план, структурирующий данные о наименованиях работ, их хронологических интервалах и ресурсоемкости. Этот документ служит интеграционной основой для синхронизации операционной деятельности, гарантирующей соблюдение установленных сроков. Практическая ценность исследования заключается в адаптации теоретических принципов проектного менеджмента к реальным условиям: представленные кейсы и методики могут быть имплементированы в деятельность управленческих команд, экономистов и отраслевых специалистов для повышения эффективности реализации комплексных проектов в мультидисциплинарных контекстах
-
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЦЕЛЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ В МНОГОАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ
В.А. Костюков , Ф.А. Хуссейн144-1552025-10-01Аннотация ▼Рассматривается задача целераспределения в рамках многоагентной системы, где каждый агент представляется автономным роботом, а каждая задача соответствует позиции в двухмерной среде, которую должен посетить один из агентов. Эта задача по своей сути схожа с многоагентной версией классической задачи коммивояжёра, где вместо одного участника задействуется несколько агентов. Каждый из них должен пройти уникальный маршрут, охватывающий определённое множество городов. В связи с этим проводится исследование многоагентной задачи коммивояжёра как одного из форматов постановки задачи целерапределения. Эта задача имеет большое значение в области маршрутизации и оптимального распределения задач. Её решение включает две тесно связанные подзадачи: определение набора точек, закрепляемых за каждым агентом, и построение оптимального маршрута их посещения. В научной литературе представлены три основных подхода к решению этой задачи: подход одновременной оптимизации, при котором обе подзадачи решаются совместно; подход Cluster-First, Route-Second, где сначала распределяются города между агентами, а затем определяется порядок посещения городов каждого агента; подход Route-First, Cluster-Second, предполагающий изначальную оптимизацию порядка посещения всех городов с последующим его делением между агентами без изменения порядка посещения. В данной работе предлагается гибридный метод, сочетающий элементы подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Цель – объединить сильные стороны обеих подходов и избавится от их недостатков. Для проверки эффективности разработанного метода проведено сравнительное исследование с методами, реализующие подходов Cluster-First, Route-Second и Route-First, Cluster-Second. Оценка проводилась по трём основным метрикам: время, затраченное на построение решения, суммарная длина всех маршрутов, а также максимальная длина маршрута среди всех агентов. Результаты экспериментов показали, что применение предложенного метода позволяет сократить максимальную длину маршрута (тем самым снизив дисбаланс нагрузки между агентами) в среднем на 26%.
1 - 3 из 3 результатов
