DSpace at VNU: Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe

Phương pháp tối ưu đàn kiến cho bài toán điều
phối xe
Lê Mỹ Hạnh
Trường Đại học Công nghệ
Luận văn ThS Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm; Mã số 60 48 01 03
Người hướng dẫn: TS. Đỗ Đức Đồng
Năm bảo vệ: 2014

Keywords. Phương pháp tối ưu đàn kiến; Bài toán điều phối xe; Tối ưu hóa tổ hợp;
Phần mềm.

Content
MỞ ĐẦU

Bài toán điều phối xe (Vehicle Routing Problem_VRP) đã được nghiên cứu trong suốt 40
năm qua. Mục đích điển hình của bài toán điều phối xe là thiết lập hành trình cho một số
phương tiện từ kho tới các thành phố và quay trở lại kho ban đầu mà không vượt quá năng lực
hạn chế của mỗi xe với một chi phí tối thiểu. Sự kết hợp các khách hàng không bị giới hạn
đến việc lựa chọn các hành trình. Bài toán điều phối xe được coi là một vấn đề tối ưu hóa tổ
hợp mà số lượng các giải pháp khả thi cho bài toán tăng theo cấp số nhân với số lượng khách
hàng ngày càng tăng.
Mục đích của bài toán tối ưu tổ hợp là tìm lời giải tốt nhất trong các lời giải có thể và
không gian tìm kiếm lời giải của bài toán là rời rạc. Nhiều bài toán tối ưu tổ hợp có độ phức
tạp tính toán cao và được phân loại thuộc lớp NP khó. Việc tìm ra lời giải tối ưu cho các bài
toán này cho các hệ thống song song lớn nhất cũng không thể hoàn thành được trong giới hạn
thời gian cho phép vì vậy các kỹ thuật heuristic cho việc giải các bài toán tổ hợp theo hướng
xấp xỉ đã được phát triển để tìm ra các lời giải gần tối ưu (hay xấp xỉ ) trong giới hạn thời
gian cho phép. Bài toán người du lịch (TSP) là một bài toán cổ điển thuộc lớp NP được
nghiên cứu sâu trong lĩnh vực tối ưu tổ hợp.
Các giải thuật Heuristic như thuật toán luyện kim (SA) để giải quyết bài toán điều phối xe.

Metaheuristic là một cách gọi chung cho các giải thuật heuristic trong việc giải quyết các bài
toán tổ hợp khó. Metaheuristic bao gồm những chiến lược khác nhau trong việc khám phá
không gian tìm kiếm bằng cách sử dụng những phương thức khác nhau và phải đạt được sự
cân bằng giữa tính đa dạng và chuyên sâu của không gian tìm kiếm. Một cài đặt thành công
của metaheuristic trong một bài toán tổ hợp phải cân bằng giữa sự khai thác được kinh
nghiệm thu thập được trong quá trình tìm kiếm để xác định được những vùng với những lời
giải có chất lượng cao gần tối ưu. Những ví dụ của metaheuristic bao gồm giải thuật luyện
thép (SA), giải thuật di truyền (GA), giải thuật đàn kiến (ACO),…
Giải thuật đàn kiến là metaheuristic dùng chiến lược của kiến trong thế giới thực để giải bài
toán tối ưu.
Trong số các giải thuật heuristic, giải thuật tối ưu hóa đàn kiến ACO được công bố bởi nhà
khoa học người Italia Dorigo năm 1996. Nó giống như việc mô phỏng lại hành vi tìm kiếm
thức ăn của đàn kiến trong tự nhiên. Nó đã được áp dụng thành công như một giải pháp cho
một số vấn đề tối ưu hóa kép cổ điển, ví dụ bài toán người du lịch, các bài toán lập lịch sản
xuất, hay bài toán truyền thông …
Nếu coi kho trung tâm là tổ và các thành phố là nơi chứa thức ăn thì các xe giống như
các con kiến. Thuật toán ACO rất giống với hành vi tìm kiếm thức ăn của đàn kiến trong tự
nhiên. Điều này làm việc mã hóa thuật toán tối ưu đàn kiến cho bài toán điều phối xe là rất
đơn giản.
Đã có rất nhiều nghiên cứu áp dụng thuật toán ACO cho bài toán VRP bao gồm các nghiên
cứu của Bullnheimer và các cô ̣ng sự [11] , Bell và McMullen[12]
Với những ý nghĩa thiết thực đó trong luận văn này chúng tôi đã ti ến hành nghiên cứu,
trình bày lại những lý thuyết chung nhất của phương pháp ACO, cách áp dụng phương pháp
ACO cho bài toán VRP. Ngoài ra trong luận văn chúng tôi còn ti ến hành cài đặt thử nghiệm
các phương pháp cập nhật mùi mới.
Cấu trúc luận văn như sau: Ngoài phần mở đầu, kết luận và các phụ lục, phần còn lại
của luận văn được chia thành 3 chương chính:
Chương 1: Phương pháp Tối ưu hóa đàn kiến và ứng dụng
Giới thiệu phương pháp tối ưu hóa đàn kiến: lịch sử phát triển, các thuật toán ACO, và một số

nguyên tắc ứng dụng ACO.
Chương 2: Giới thiệu về bài toán điều phối xe, các vấn đề liên quan và các phương pháp
chính giải quyết bài toán.


Chương 3: Tối ưu đàn kiến và bài toán điều phối xe: Trình bày cách thức chung để áp dụng
tối ưu đàn kiến để giải các bài toán điều phối xe. Trình bày các kết quả thực nghiệm.

Reference
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Đỗ Đức Đông (2012), Phương pháp tối ưu đàn kiến và ứng dụng, Luận án tiến sĩ công
nghệ thông tin ĐHCN-ĐHQGHN.
Tiếng Anh
[2] M.Dorigo, V.Mainezzo and A.Corloni. Positive feedback as a search strategy,
Technical Report 91-109, Departimento di electronica e infomatica, Poletico di Milano,
IT, 1991.
[3] M.Dorigo. Optimization, learning and natural algorithms, PhD.dissertation, Milan
Polytechnique, Italy, 1992.
[4] M.Dorigo, V.Maniezzo and A.Corloni. The Ant System: Optimization by a colony of
cooperating agents, IEEE, Trans.Syst., Man, Cybern.B, vol.26, no.2, 1996, pp 29-41.
[5] M.Dorigo and L.M.Caro. The Ant Conoly Optimization metaheuristic, A New Idea in
Optimization, D.Corne, M.Dorigo and F.Glover, Eds.London, U.K, McGraw-Hill, 1999,
pp.11-32.
[6] M.Dorigo and Thomas Stutzle. The Ant Colony Optimization Metaheuristic:
Algorithms, Applications and Advances, 2000.
[7] Hoang Xuan Huan. Convergence Analysis of ACO Algorithms and New Perpectives,
manuscript, 2003.
[8] J.F.Shapiro. Mathematical Programming: Structures and Algorithms.
Wiley-Interscience [John Wiley & Sons], New York, 1979.

[9] Yu Bin, Yang Zhong-Zhen, Yao Baozhen
An improved ant colony optimization for vehicle routing problem, European Journal of
Operational Research 196 (2009) 171-176


[10] Hoang Xuan Huan, Do Duc Dong and Dinh Quang Huy. Multi-level Ant System and
Typical Combanatorial Optimization Problems. 2nd Optimization and Scientific
Computation Conference, Institue of Mathematics, Ha Noi, Viet Nam, 05.2004, page 15
[11] Bernd Bullnheimer, Richard F. Hartl and Christine Strauss. An improved ant system
algorithm for the vehicle routing problem. Institute of Management Science, University of
Vienna,
[12] John E. Bella, Patrick R. McMullenb. Ant colony optimization techniques for the
vehicle routing problem, Advanced Engineering Informatics 18 (2004) 41–48
[13] Paolo Toth, Daniele Vigo, The Vehicle Routing Problem,SIAM 2002.
[14] Yu B., Yang,ZZ.,2007. Adynamic holding strategy in public transit system with realtime information. Applied Intlligence,( accepted for publiction), doi:10.1007/s 10489-0070112-9