РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ МАРШРУТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МУРАВЬИНОГО АЛГОРИТМА
Ключевые слова:
задача коммивояжера, муравьиный алгоритм, оптимизация маршрутов, агентное моделирование, AnyLogicАннотация
В условиях стремительного роста объемов грузоперевозок и курьерских доставок, вызванного развитием электронной коммерции, оптимизация маршрутов приобретает особое значение для снижения логистических затрат. Особую актуальность эта проблема имеет для России с ее обширными территориями и сложной транспортной инфраструктурой. В работе рассматривается задача маршрутизации, относящаяся к классу NP-трудных задач, для решения которой традиционные методы (например, метод ветвей и границ) оказываются неэффективными при большом количестве точек доставки. Предложена имитационная модель на основе муравьиного алгоритма, реализованная в среде AnyLogic. Модель использует механизмы феромонных меток и эвристических данных для адаптивного поиска оптимальных маршрутов, учитывая динамические изменения транспортной сети. Экспериментальные исследования на GIS-карте Восточной Сибири (15 городов) продемонстрировали сокращение длины маршрута около 30% по сравнению с существующими решениями. Полученные результаты подтверждают эффективность разработанного подхода для оптимизации логистических процессов в условиях крупных регионов.
Результаты получены в рамках НИОКТР «Цифровые модели транспортных технологических процессов» (Рег.номер 123122900011-4 от 29.12.2023г).
Библиографические ссылки
Shuaibu, A.S., Mahmoud, A.S., Sheltami, T.R. A Review of Last-Mile Delivery Optimiza-tion: Strategies, Technologies, Drone Integration, and Future Trends. Drones 2025, 9, 158. https://doi.org/10.3390/drones9030158 (дата обращения: 08.04.2025)
Кроль Н. В., Полетаев А.С., Упырь Р.Ю. Алгоритм маршрутизации выбора опти-мального пути следования в условиях мультимодальности перевозок // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2018. – № 8. – С. 16-24.
Царегородцева Е. Ю., Упырь Р.Ю. Инновационные подходы в управлении логисти-кой на транспорте // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. – 2021. – № 1(26). – С. 14-17.
Гончарова Ю.А. Оптимизация доставки однородного груза различным клиентам на базе алгоритма муравьиной колонии, основанного на популяции : специальность 05.13.18 : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Гон-чарова Юлия Александровна; [Место защиты: ФГБОУ ВО «Казанский национальный иссле-довательский технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ»], 2018. – 24 с.
Laporte G. Classical Heuristics for the Vehicle Routing Problem. / Les Cahiers du GERAD, G98-54, Group for Research in Decision Analysis, 1998, Montreal, Canada.
Штовба С.Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях. – 2003. – №4. – С. 70–75
Upyr R, Dudakova A. Traveling Salesman (TSL) using Ant optimization algorithm: мо-дель : электронная // AnyLogic Cloud : [сайт] – URL: https://cloud.anylogic.com/model/b46d382c-e978-4f2b-a93b-4293b9834fe6?mode=SETTINGS&tab=GENERAL (дата обращения: 10.04.2025)
Упырь Р. Ю., Дудакова А.В. Моделирование работы сервиса быстрого реагирования для обеспечения работы терминально-складских комплексов // Известия Транссиба. – 2024. – № 2(58). – С. 72-81.
Алексей П. Беги, муравей, беги – Текст : электронный // Хабр : [сайт] – URL: https://habr.com/ru/articles/500994/(дата обращения: 10.04.2025)
