स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

चींटी कॉलोनी अनुकूलन पर आधारित आपातकालीन स्थितियों के लिए बुद्धिमान प्रणाली।

अल्बर्टो ओचोआ, जूलियो पोंस, उमर कैनो, पाउला हर्नांडेज़, जॉन्स सैंचेज़ और रूबेन जारामिलो

सबसे छोटा रास्ता समस्या अनुकूलन की एक विशिष्ट समस्या है। यह शोधपत्र लियोन, मेक्सिको के अग्निशमन विभाग में वाहनों के मार्ग निर्धारण की समस्या को हल करने के लिए चींटी कॉलोनी अनुकूलन (ACO) एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करता है। इस कार्य में, बायोइंस्पायर्ड एल्गोरिथ्म के उपयोग के माध्यम से इस समस्या को चिह्नित करने के लिए विविध घटकों का वर्णन किया गया है। एल्गोरिथ्म को जावा में विकसित किया गया था, इस प्रकार एक उपकरण प्राप्त हुआ जो वाहनों के लिए सबसे अच्छे ट्रैक निर्धारित करता है। सत्यापन की जांच करने के लिए एक प्रयोग किया गया था, परिणामों का उपयोग डिज्कस्ट्रा एल्गोरिथ्म के साथ तुलना करने और परिणामों की गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए किया गया था। इस शोध का भविष्य का कार्य फेरोमोन वाष्पीकरण से संबंधित एक अभिनव परिप्रेक्ष्य निर्धारित करना है और चूंकि यह विषय सबसे अच्छे समाधानों को जल्दी से खोजने और याद रखने के लिए निर्णायक है, इसके अतिरिक्त हम इसकी तुलना अन्य स्नातकोत्तर छात्रों के कोड से करते हैं जो लॉजिस्टिक्स के समान एल्गोरिथ्म को लागू करने की कोशिश कर रहे हैं लेकिन एक PSO और दूसरे सांस्कृतिक एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं।