コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

幾何平均法と蟻コロニー最適化アルゴリズムを組み合わせて、あいまいな環境における多目的輸送問題を解決する

リチャード・カヤンガ・ニャクンディ、サミュエル・ムブグア、ラテモ・マキヤ

輸送問題 (TP) は最適化の分野ではよく知られたテーマであり、ビジネスマンにとって非常に一般的な課題です。目標は、複数のソースから多数の目的地にリソースを配送する際の総輸送コスト、時間、距離を削減することです。文献では、TP が常に 2 つの目標を念頭に置いて開発されているわけではないものの、さまざまなアプローチが 1 つの目標を念頭に置いて設計されていることを示しています。複数の目標を伴う輸送の困難を解決することは一般的なタスクです。この研究では、幾何平均を使用して多基準 TP に対処するための新しい方法と、ファジー環境で多目的 TP を解決するための Ant Colony Optimization アルゴリズム (ACO) の新しいアプローチを紹介します。ファジー数は、オペレーションズ リサーチや最適化など、さまざまなドメインで実際の問題を解決するために使用されてきました。ACO アルゴリズムは、最適化問題を解決するための実行可能な代替戦略として長い間認識されてきました。この研究の目的は、多目的 TP モデルを解決するための ACO アルゴリズムの強化だけでなく、ファジー数を整理するための独自のアプローチを提供することです。さらに、提案された方法は非常にシンプルで、バランスのとれた TP とバランスのとれていない TP の両方に最適なソリューションを見つけます。Geometric Mean Ant Colony Optimization Algorithm (GMACOA) などの私たちの方法は、目的の値に関して他の方法よりも優れています。さまざまな現在の方法と比較して、この方法を示す数値例が提供されています。