ГИБРИДНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ МНОГОАГЕНТНОЙ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА

Аннотация

Рассматривается проблема распределения задач в многоагентной системе, где каждый агент представляет собой робота, а каждая задача представляется позицией, которая должна быть посещена одним агентом. Эта задача очень похожа на многоагентную задачу коммивояжё- ра, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивоя- жёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исход- ное положение с минимальными затратами на поездку. Поэтому проводится анализ многоагент- ной задачи коммивояжёра как представителя задачи целераспределения. Многоагентная задача коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения задач между несколькими агентами. Она включает в себе две различные, однако, взаимосвязанные под задачи: распределение городов между агентами и определение порядка посещения городов каж- дым агентом. В литературе существуют три концепции решения этой проблемы относительно решения ее двух составляющих подзадач: оптимизационная концепция, где обе подзадачи реша- ются одновременно; концепция Cluster-First, Route-Second – где сначала решается вопрос о назна- чении задач каждому коммивояжеру, а потом - вопрос о порядке посещений пунктов назначений для каждого коммивояжёра; концепция Route-First, Cluster-Second – где сначала решается вопрос о порядке посещения пунктов назначения, а затем происходит разделение этого цикла между агентами без изменения порядка посещений. В этой работы предлагается гибридный подход к решению многоагентной задачи коммивояжера, который объединяет идеи двух известных кон- цепций: Cluster-First, Route- econd и Route-First, Cluster- econd чтобы получить их позитивные аспекты и избавиться от их негативных сторон. Для оценки эффективности разработанного метода было проведено сравнительное исследование. Оценка результатов осуществлялась на основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения многоагентной задачи коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максималь- ной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что при использова- нии предложенного метода максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов (дисбаланс нагрузки) уменьшается в среднем на 26%.