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अमूर्त

ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या को हल करने के लिए प्रमुख कण झुंड अनुकूलन आधारित विधियों का तुलनात्मक अध्ययन

अखंड एमएएच, शेख इमरान हुसैन और शाहिना अख्तर

हाल के वर्षों में प्राकृतिक घटनाओं से प्रेरित कम्प्यूटेशनल विधियों ने बहुत रुचि प्राप्त की है। विकसित एल्गोरिदम में, कण झुंड अनुकूलन (PSO), पक्षियों के झुंड या मछली स्कूलिंग के व्यवहार की नकल करते हुए, अपनी सरलता के साथ-साथ प्रदर्शन के कारण सबसे प्रसिद्ध विधि प्रतीत होती है। ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या (TSP) के लिए कई प्रकार की PSO आधारित विधियाँ विकसित की गईं, जो सबसे लोकप्रिय संयोजन समस्या है। अध्ययन का उद्देश्य TSP को हल करने में कई प्रमुख PSO आधारित विधियों का तुलनात्मक अध्ययन करना है। यह अध्ययन महत्वपूर्ण है क्योंकि विभिन्न शोधकर्ताओं द्वारा विभिन्न PSO आधारित विधियाँ विकसित की गई हैं और समस्याओं के विभिन्न सेटों पर उनका परीक्षण किया गया है। इसलिए, प्रमुख PSO आधारित विधियों का एक समान तरीके से वर्णन व्यक्तियों की अलग-अलग विशेषताओं को प्रकट करता है। इसके अलावा, एक सामान्य बेंचमार्क TSP डेटा सेट पर प्रयोगात्मक परिणाम प्रत्येक विधि के प्रदर्शन को प्रकट करेंगे। इस अध्ययन में, विधियों का बड़ी संख्या में बेंचमार्क TSP पर परीक्षण किया गया है और परिणामों की तुलना उनके साथ-साथ चींटी कॉलोनी अनुकूलन (ACO) से की गई है, जो TSP को हल करने की प्रमुख विधि है। प्रायोगिक परिणामों से पता चला कि उन्नत स्व-अस्थायी PSO (ESTPSO) और वेलोसिटी अस्थायी PSO (VTPSO) ने ACO से बेहतर प्रदर्शन किया; और स्व-अस्थायी PSO (STPSO) ACO के लिए प्रतिस्पर्धी है। दूसरी ओर, प्रायोगिक विश्लेषण से पता चला कि ESTPSO दूसरों की तुलना में कम्प्यूटेशनल रूप से भारी है और VTPSO ने बेंचमार्क समस्या को हल करने में सबसे कम समय लिया। प्रत्येक व्यक्तिगत विधि के प्रदर्शन और समय की आवश्यकता के पीछे के कारणों को समझाया गया है और VTPSO को TSP को हल करने के लिए सबसे प्रभावी PSO आधारित विधि पाया गया है।