Статья: МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ МАРШРУТИЗАЦИИ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ГОРОДСКИХ ПЕРЕВОЗОК

В данной работе исследуются современные проблемы городской логистики, связанные с необходимостью адаптации маршрутов различных транспортных средств к изменяющимся условиям городской среды. Основное внимание уделяется задаче многих коммивояжеров (MTSP), которая формализована в мультиагентной постановке (MATSP) с обязательным посещением выделенных точек погрузки/разгрузки, поскольку задача в таком контексте позволяет рассматривать сценарии, приближенные к типичным для систем городского распределения. В статье анализируются различные методы решения: эволюционные алгоритмы, алгоритмы роевого интеллекта (пчелиного роя и муравьиной колонии) и алгоритм имитации отжига. В рамках проведенного исследования сформулирована математическая модель задачи MATSP, позволяющая определить основные ограничения, а также целевую функцию, подвергаемую оптимизации. Далее проведены сравнительные вычислительные эксперименты для задачи нескольких коммивояжеров с точками вывоза для определения оценки эффективности на тестовых наборах данных с выделенными областями обслуживания. Данные эксперименты позволяют наглядным образом выявить особенности каждого из алгоритмов, что дает основу для определения целевого алгоритма в зависимости от входных данных. Отдельное внимание уделено классификации задачи MATSP, которая содержит в себе следующие классы: базовый, сбалансированный, динамический и с выделенными точками погрузки/разгрузки. Исследуются как статические, так и динамические аспекты задачи, включая онлайн-добавление точек и перерасчет маршрутов в реальном времени. Полученные результаты исследования демонстрируют перспективность использования мультиагентного подхода для решения задач городской маршрутизации, особенно в условиях изменяющихся параметров и необходимости оперативного реагирования на изменения.