Phương pháp tối ưu đàn kiến giải bài toán trình tự xe

Phương pháp tối ưu đàn kiến giải bài toán
trình tự xe

Đinh Thị Hằng

Trường Đại học Công nghệ
Luận văn ThS Chuyên ngành: Hệ thống thông tin; Mã số 60 48 01 04
Người hướng dẫn: PGS.TS. Hoàng Xuân Huấn
Năm bảo vệ: 2014


Keywords. Phương pháp tối ưu đàn kiến; Tối ưu tổ hợp; ài toán trình tự xe; Công nghệ
thông tin.



9

MỞ ĐẦU
Trong quá trình sn xut ra sn phm thì vic lp k hoch sn xut là cc
k quan trng, nó ng trc tip ti hiu sut ca h thng máy móc và
nh ng n cht lng ca toàn b quá trình sn xuc bit ngày
nay khi mà quy mô sn xut ln, vich sn xut hp lý càng có ý
ng, thc t vic lp k hoch sn xut là không h n và
không th ch n da trên kinh nghim. Chính vì  c t
n hành nghiên cu bài toán trình t xe t  1986 nhm m
s hóa bài toán và xây dng li gii trên máy tính nhm gim thiu thi gian sn
xut m bc ng làm vic ca các trm sn xut không tn quá
nhiu chi phí (ràng buc v ng mang li hiu qu v kinh t 
sut. Bài toán c s chú ý quan tâm ca o gii chuyên môn
và à bài toán NP-khó trong

lp bài toán t hp có nhiu ràng buc nên ch có th tìm ra li gii gn
i ta tng s dng các thut toán
xp x và mô phng t t toán di truyn, thui, thut
toán tìm ki,  gii bài toán, gi lên m
mn (Ant Colony Optimization) vi kt qu thc
nghim ni tri c 
Ant Colony Optimization - ACO
    do Dorigo gii thiu vào   và liên tc
c phát trin nay.
 vi kt
qu c là tt,.
c tiên, lu  thng hóa các ni dung lý thuyt và thut
n v nghiên cu: bài toán sp xp lp lch sn xut xe (gi
tt là bài toán trình t xe) p c
n th mi áp dng cho bài toán nêu trên.
10

Slu  dng quy tc cp nht mùi do Christin Solon [2]
 xu xây dng thut toán git toán
ACO1, ACO2 và kt hp ACO1+ACO2 (gi là ACO1+2). ng th
s dng quy tc cp nht mùi do Zhaojun Zhang và Zuren Feng [10]  xut
i chào hàng  gii bài toán trình t xe (CarSP)
thut toán TSIACO.
Lu  xut thut toán mi TSIACOLS là thut toán thêm k thut
tìm ki gin 2 ca thut toán TSIACO.
          t các thut toán ACO1+2, TSIACO,
TSIACOLS . Sy thc nghim và so sánh kt qu gia các
thut toán trên.
Thc nghim cho thy, thut toán mi TSIACOLS có nh  m
nhnh, s ng vi phm ràng buc ca các  c

thi các thut toái gian thc hi phi x
lý tìm kic nghiy, nu thi gian và s
ng vòng lp hn ch thì thut toán cho chng li gii tt nht và
hi t nhanh nht là ACO1+2, nu thi gian không hn ch thì thut toán cho
chng li gii tt nht là TSIACOLS.
Ni dung chính trong bài lua tôi g
Chƣơng 1:Gii thiu v bài toán t hp tng quát và bài toán trình t xe,
các cách tip cn gii bài toán.
Chƣơng 2:Gii thin, lch s và phát trin.
pháp ti chào hàng.
Chƣơng 3:Trình bày các  ACO gii bài toán trình t xe.
Chƣơng 4: Tin hành chy thc nghib d liu chun,
thng kê kt qu c và so sánh gia các thut toán ACO.
75

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1.  ), Phương pháp tối ưu đàn kiến và ứng dụng, Lun án ti
ngh -
Tiếng Anh
2. Christine Solnon (2008), Combining two Pheromone Structures forSolving the Car
Sequencing Problem with AntColony Optimization, Preprint submitted to Elsevier
Science
3. M. Dorigo, and T.Stützle (2004), Ant Colony Optimization, The MIT Press,
Cambridge, Masachusetts.
4. M. Dorigo, V. Maniezzo and A. Colorni (1991), The Ant System: An autocatalytic
optimizing process, Technical Report 91-016 Revised, Dipartimento di Elettronica,
Politecnico di Milano, Milano, Italy.
5. M. Dorigo (1992), Optimization, learning and natural algorithms, PhD. dissertation,
Milan Polytechnique, Italy.

6. M. Dorigo and L.M. Gambardella (1997), “Ant colony system: A cooperative learning
      IEEE Trans. on evolutionary
computation, Vol 1 (1), pp. 53-66.
7. [GGP04] M. Gravel, C. Gagn´e, and W.L. Price. Review and comparison of
threemethods for the solution of the car-sequencing problem. Journal of
theOperational Research Society, 2004
8. [GPS03] J. Gottlieb, M. Puchta, and C. Solnon. A study of greedy, local searchand ant
colony optimization approaches for car sequencing problems.In Applications of
evolutionary computing, volume 2611 of LNCS, pages246257. Springer, 2003.
9. [SCNA07] C. Solnon, V D. Cung, A. Nguyen, and C. Artigues. Editorial: The car
sequencing problem: overview of state-of-the-art methods and industrialcase-study of
the roadef ’2005 challenge problem (to appear). EuropeanJournal of Operational
Research (EJOR), 2007.
10. Zhaojun Zhang, Zuren Feng (2011), Two-Stage updating Pheromone for Invariant
Ant Colony Optimization algorithm, Expert System with Applications, Published
by Elsevier Ltd
11. [SH00] T. St¨utzle and H.H. Hoos. MAX-MIN Ant System. Journal of FutureGeneration
Computer Systems, special issue on Ant Algorithms, 16:889914, 2000.
12. Solnon, C.: Ants can solve constraint satisfaction problems. IEEE Transactionson
Evolutionary Computation 6(4) (2002) 347357
13. .
14. Perron, L., Shaw, P.: Combining forces to solve the car sequencing problem.
In:Proceedings of CP-AI-3011 of LNCS., Springer (2004) 225239
15. Ricardo José de Oliveira dos Reis (2007): Solving the Car Sequencing Problem from a
Multiobjective Perspective in: Dissertação para obtenção do grau de Mestre em
Engenharia e Gestão Industrial:p33-38.
76

16. M. Puchta and J. Gottlieb. Solving Car Sequencing Problems by Local Optimization.
InApplications of Evolutionary Computing, 132142, LNCS 2279, Springer, 2002.

17. [Kis, 2004] T. Kis. On the complexity of the car sequencing problem. Operations
Research Letters, 32:331335, 2004.
18. [DSvH88] M. Dincbas, H. Simonis, and P. van Hentenryck. Solving the carsequencing
problem in constraint logic programming. In Y. Kodratoff, editor, Proceedings of
ECAI-88, pages 290295, 1988.
19. [GW99] I.P. Gent and T. Walsh. Csplib: a benchmark library for constraints.
Technical report, APES-09-1999, 1999. available from A
shorter version appears in CP99.
20. [Tsa93] E.P.K. Tsang. Foundations of Constraint Satisfaction. Academic Press,
London, UK, 1993.
21. [RP97] J C. Regin and J F. Puget. A filtering algorithm for global sequencing
constraints. In CP97, volume 1330 of LNCS, pages 3246. SpringerVerlag, 1997.
22. [LLW98] J.H.M. Lee, H.F. Leung, and H.W. Won. Performance of a comprehensive
and efficient constraint library using local search. In 11th Australian JCAI, LNAI.
Springer-Verlag, 1998.
23. Introduction to Machine Learning, Massachusetts Institute
of Technology, Second Edition.
24. [Sol00] C. Solnon. Solving permutation constraint satisfaction problems with
artificial ants. In Proceedings of ECAI’2000, IOS Press, Amsterdam, The
Netherlands, pages 118122, 2000.