Ant colony optimisation algorithm for the facility localisation problem
Wariant tytułu
Algorytm mrówkowy dla problemu lokalizacji punktów obsługi
Autor
Schiff, Krzysztof
Opublikowane w
Technical Transactions
Numeracja
Vol. 115, iss. 1
Strony
103-112
Data wydania
2018
Miejsce wydania
Kraków
Wydawca
Wydawnictwo PK
Język
angielski
DOI
10.4467/2353737XCT.18.008.7959
Słowa kluczowe
facility localisation problem, ant colony optimisation, heuristic algorithm
problem lokalizacji punków obsługi, algorytm mrówkowy, heurystyka
Abstrakt
This article describes a new ant colony optimisation algorithm for the facility localisation problem with a new heuristic pattern proposed by the author, which consists of three parts: the function of the average cost of client servicing; the total minimum cost of servicing from a site, which is selected and included into the solution; the function of improving the cost of already serviced clients. In this comparison, simulations were presented, and two parameters were observed: the number of sites and the cost of client servicing. The new algorithm allowed to improve the solution in both of these parameters.
W artykule przedstawiono algorytm mrówkowy dla problemu lokalizacji fabryk z nową zaproponowaną heurystyką wyboru obiektów i został on porównany z innym znanym już z literatury przedmiotu algorytmem mrówkowym. Nowa heurystyka wyboru została wyrażona jako iloraz trzech funkcji pożądania wyboru, to jest funkcji określającej średni koszt obsługi klientów poprzez włączaną lokalizację do rozwiązania, funkcję określająca całkowitą minimalną sumę obsługiwania klientów z włączanej do rozwiązania lokalizacji oraz funkcję określająca maksymalną minimalizację kosztów obsługiwania klientów poprzez włączaną lokalizację, gdy ci klienci są już obsługiwani przez lokalizacje wybrane do rozwiązania. W artykule przedstawiono wyniki przeprowadzonych testów pod kątem uzyskania jak najmniejszej liczby lokalizacji i jak najmniejszego kosztu obsługiwania klientów w funkcji rozmiaru problemu i natężenia obsługiwania klientów z danej lokalizacji.
