Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Mapping the Territory for a Knowledge-Based System Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Solving Dynamic Traveling Salesman Problem with Ant Colony Communities

verfasst von : Andrzej Siemiński

Erschienen in: Computational Collective Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The paper studies Ant Colony Communities (ACC). They are used to solve the Dynamic Travelling Salesman Problem (DTSP). An ACC consists of a server and a number of client ACO colonies. The server coordinates the work of individual clients and sends them cargos with data to process and then receives and integrates partial results. Each client implements the basic version of the ACO algorithm. They communicate via sockets and therefore can run on several separate computers. In the DTSP distances between the nodes change constantly. The process is controlled by a graph generator. In order to study the performance of the ACC, we conducted a substantial number of experiments. Their results indicate that to handle highly dynamic distance matrixes we need a large number of clients.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Enhancing Cholera Outbreaks Prediction Performance in Hanoi, Vietnam Using Solar Terms and Resampling Data
Nächstes Kapitel Improved Stock Price Prediction by Integrating Data Mining Algorithms and Technical Indicators: A Case Study on Dhaka Stock Exchange
Literatur
1.
Held, M., Karp, R.M.: A dynamic programming approach to sequencing problems. J. Soc. Ind. Appl. Math. 10(1), 196–210 (1962)MathSciNetCrossRef
2.
Applegate, D.L., Bixby, R.E., Chvatal, V., Cook, W.J.: The Traveling Salesman Problem: A Computational Study. Princeton University Press, Princeton (2011)MATH
3.
Antosiewicz, M., Koloch, G., Kamińskim, B.: Choice of best possible metaheuristic algorithm for the Travelling Salesman Problem with limited computational time: quality, uncertainty and speed. J. Theor. Appl. Comput. Sci. 7(1), 46–55 (2013)
4.
Dorigo, M.: Optimization, learning and natural algorithms. Ph.D. thesis, Politecnico di Milano, Italie (1992)
5.
Psarafits, H.N.: Dynamic vehicle routing: status and prospects. Nat. Tech. Annal. Oper. Res. 61, 143–164 (1995)CrossRef
6.
Guntsch, M., Middendorf, M.: Pheromone modifcation strategies for ant algorithms applied to dynamic TSP. In: EvoWorkshops 2001: Applications of Evolutionary Computation, pp. 213–222 (2001)
7.
Guntsch, M., Middendorf, M.: A population based approach for ACO. In: Proceeding of 2nd European Workshop on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization (EvoCOP-2002), vol. 2279, pp. 72–81 (2002)
8.
Mavrovouniotis, M., Yang, S.: Ant colony optimization with immigrants schemes in dynamic environments. In: Schaefer, R., Cotta, C., Kołodziej, J., Rudolph, G. (eds.) PPSN 2010. LNCS, vol. 6239, pp. 371–380. Springer, Heidelberg (2010). doi:10.​1007/​978-3-642-15871-1_​38CrossRef
9.
Dorigo, M., Stuetzle, T.: Ant Colony Optimization: overview and recent advances. IRIDIA - Technical Report Series, Technical Report No. TR/IRIDIA/2009-013, May 2009
10.
Siemiński, A.: TSP/ACO Partameter Optimization; Information Systems Architecture and Technology; System Analysis Approach to the Design, Control and Decision Support; pp. 151–161. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej Wrocław (2011)
11.
Gaertner, D., Clark, K.L.: On optimal parameters for Ant Colony Optimization algorithms. In: IC-AI, pp. 83–89 (2005)
12.
Pedemonte, M., Nesmachnow, S., Cancela, H.: A survey on parallel Ant Colony Optimization. Appl. Soft Comput. 11, 5181–5197 (2011)CrossRef
13.
Siemiński, A., Kopel, M.: Comparing efficiency of ACO parallel implementations. J. Intell. Fuzzy Syst. 32(2), 1377–1388 (2017)CrossRef
14.
Chirico, U.: A Java framework for ant colony systems. In: Ants2004: Forth International Workshop on Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence, Brussels (2004)
15.
Siemiński, A.: Measuring efficiency of Ant Colony Communities. In: Zgrzywa, A., Choroś, K., Siemiński, Aj (eds.) Multimedia and Network Information Systems. AISC, vol. 506, pp. 203–213. Springer, Cham (2017). doi:10.​1007/​978-3-319-43982-2_​18CrossRef
16.
Hong, T.-P., Peng, Y.-C., Lin, W.-Y., Wang, S.-L.: Empirical comparison of level-wise hierarchical multi-population genetic algorithm. J. Inf. Telecommun. 1(1), 66–78 (2017)
Metadaten
Titel
Solving Dynamic Traveling Salesman Problem with Ant Colony Communities
verfasst von
Andrzej Siemiński
Copyright-Jahr
2017
Buch
Computational Collective Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-67073-7

Electronic ISBN: 978-3-319-67074-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67074-4_27

Premium Partner

    Bildnachweise