Аналіз методів з природними механізмами визначення оптимального маршруту в комп’ютерній мережі Придніпровської залізниці [препринт]
Loading...
Date
2014
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Укр.ДУЗТ, Харків
Abstract
UK: Для визначення оптимального маршруту розглянутого фрагмента комп’ютерної мережі Придніпровської залізниці розроблено на Java програмну модель «Route», що працює в двох режимах: за мурашиним алгоритмом елітної стратегії та канонічним генетичним алгоритмом. Оцінено, що залежність часу обчислення на моделі «Route» за мурашиним та генетичним алгоритмах від кількості маршрутизаторів в комп’ютерній мережі має поліноміальний характер, тоді як за алгоритмом Крускала – експоненціальний. Дослідження часу роботи моделі «Route» при різній кількості маршрутизаторів в комп’ютерній мережі показало, що в середньому визначення оптимального маршруту за мурашиним алгоритмом швидше приблизно в сто разів за генетичний алгоритм.
RU: Для определения оптимального маршрута рассматриваемого фрагмента компьютерной сети Приднепровской железной дороги разработана на Java программная модель «Route», работающая в двух режимах: по муравьиному алгоритму элитной стратегии и каноническому генетическому алгоритму. Оценено, что зависимость времени вычисления на модели «Route» по муравьиному и генетическому алгоритмам от количества маршрутизаторов в компьютерной сети имеет полиномиальный характер, тогда как по алгоритму Крускала - експоненциальный. Исследование времени работы модели «Route» при разном количестве маршрутизаторов в компьютерной сети показало, что в среднем определение оптимального маршрута по муравьиному алгоритму быстрее примерно в сто раз по сравнению с генетическим алгоритмом.
EN: To determine the optimal route under consideration fragment network Dnieper railway developed in Java programming model «Route», working in two modes: on ant algorithm elite strategy and the canonical genetic algorithm. It is estimated that the dependence of the run-time model «Route» on genetic algorithm and ant on the number of routers in the network has a polynomial in nature, while the algorithm Kruskal - exponential. Study Time model «Route» with various numbers of routers in the network showed that the average determination of the optimal route ant algorithm is faster by about a hundred times in comparison with the genetic algorithm.
RU: Для определения оптимального маршрута рассматриваемого фрагмента компьютерной сети Приднепровской железной дороги разработана на Java программная модель «Route», работающая в двух режимах: по муравьиному алгоритму элитной стратегии и каноническому генетическому алгоритму. Оценено, что зависимость времени вычисления на модели «Route» по муравьиному и генетическому алгоритмам от количества маршрутизаторов в компьютерной сети имеет полиномиальный характер, тогда как по алгоритму Крускала - експоненциальный. Исследование времени работы модели «Route» при разном количестве маршрутизаторов в компьютерной сети показало, что в среднем определение оптимального маршрута по муравьиному алгоритму быстрее примерно в сто раз по сравнению с генетическим алгоритмом.
EN: To determine the optimal route under consideration fragment network Dnieper railway developed in Java programming model «Route», working in two modes: on ant algorithm elite strategy and the canonical genetic algorithm. It is estimated that the dependence of the run-time model «Route» on genetic algorithm and ant on the number of routers in the network has a polynomial in nature, while the algorithm Kruskal - exponential. Study Time model «Route» with various numbers of routers in the network showed that the average determination of the optimal route ant algorithm is faster by about a hundred times in comparison with the genetic algorithm.
Description
В. Пахомова: ORCID 0000-0001-8346-0405
Keywords
комп’ютерна мережа, мурашиний алгоритм, феромон, елітні мурахи, генетичний алгоритм, популяція, кросинговер, мутація, компьютерная сеть, муравьиный алгоритм, элитные муравьи, генетический алгоритм, популяция, хромосома, кроссинговер, мутация, computer network, the ant algorithm, pheromone elite ants, genetic algorithm, population, chromosome crossover, mutation, КЕОМ
Citation
Пахомова, В. М. Аналіз методів з природними механізмами визначення оптимального маршруту в комп’ютерній мережі Придніпровської залізниці: [препринт] / В. М. Пахомова, Р. О. Лепеха // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. 2014. – № 4. – С. 82–91.