An Application of Ant Colony Optimization in Industrial Training Allocation

The process of assigning a visiting university’s supervisor to visit a group of industrial training practical students in the university is currently being done manually. In order to perform such task, two constraints need to be fulfilled at any time: (1) Practical student can only be supervised by university supervisor from the same department; (2) location of the places to be visited by the visiting university’s supervisor must be as near as possible in order to optimize the travelling cost, time and budget. Using manual approach, the process can be very tedious and time consuming especially when it involved large number of practical students and lecturers. Furthermore, the optimized result is seldom achievable as not all practical student-lecturer combinations are examined. By automating the process, the tedious and time consuming process can be avoided as well as establishing optimized combinations based on the given constraints. This paper discusses on how the assignment process is automated using Ant Colony Optimization (ACO). The results are then compared with Dijkstra’s Algorithm to evaluate the ability of ACO algorithms. The algorithm design, implementation, its future direction and improvements are discussed as well

Optimización por colonia de hormigas: aplicaciones y tendencias

Ants communicate through their pheromones; this is a substance that enables them to find the shortest path between their nest and food source. This feature has been used to solve optimization problems that need to improve computation times substantially to solve a specific application. The ant colony optimization ( aco) is a meta-heuristic method based on the real behavior of ants. It consists of algorithms used to obtain solutions to complex problems in a reasonable amount of computing time. The article presents a detailed description of the theory of ant colony optimization, afterwards, it performs a review of the algorithms used in the aco and finally it shows various applications currently used to demonstrate the benefits of aco in optimization algorithms. Likewise, it describes new theoretical developments and current trends in this research field.Las hormigas se comunican a través de sus feromonas, las cuales son sustancias que les permiten encontrar los caminos más cortos entre su nido y la fuente de alimentos. Esta característica ha sido utilizada para la solución de problemas de optimización que necesiten mejorar sustancialmente los tiempos de cómputo para la solución de una aplicación específica. La optimización por colonia de hormigas (och) es un método meta heurístico basado en el comportamiento real de este insecto. Está compuesto por algoritmos utilizados para obtener soluciones a problemas complejos y de optimización en una cantidad razonable de tiempo de cómputo. El artículo presenta una descripción detallada de la teoría de optimización por colonia de hormigas; posteriormente se realiza una revisión de los algoritmos utilizados en la och y por último se presentan diversas aplicaciones usadas actualmente que evidencian las bondades de la och en los algoritmos de optimización. De igual manera, se describen los nuevos desarrollos teóricos y las tendencias actuales en este campo de investigación

Optimización por colonia de hormigas: aplicaciones y tendencias

Ants communicate through their pheromones; this is a substance that enables them to find the shortest path between their nest and food source. This feature has been used to solve optimization problems that need to improve computation times substantially to solve a specific application. The ant colony optimization ( aco) is a meta-heuristic method based on the real behavior of ants. It consists of algorithms used to obtain solutions to complex problems in a reasonable amount of computing time. The article presents a detailed description of the theory of ant colony optimization, afterwards, it performs a review of the algorithms used in the aco and finally it shows various applications currently used to demonstrate the benefits of aco in optimization algorithms. Likewise, it describes new theoretical developments and current trends in this research field.Las hormigas se comunican a través de sus feromonas, las cuales son sustancias que les permiten encontrar los caminos más cortos entre su nido y la fuente de alimentos. Esta característica ha sido utilizada para la solución de problemas de optimización que necesiten mejorar sustancialmente los tiempos de cómputo para la solución de una aplicación específica. La optimización por colonia de hormigas (och) es un método meta heurístico basado en el comportamiento real de este insecto. Está compuesto por algoritmos utilizados para obtener soluciones a problemas complejos y de optimización en una cantidad razonable de tiempo de cómputo. El artículo presenta una descripción detallada de la teoría de optimización por colonia de hormigas; posteriormente se realiza una revisión de los algoritmos utilizados en la och y por último se presentan diversas aplicaciones usadas actualmente que evidencian las bondades de la och en los algoritmos de optimización. De igual manera, se describen los nuevos desarrollos teóricos y las tendencias actuales en este campo de investigación

A Comparative Study Of Ant Colony Optimization

Ant Colony Optimization (ACO) belongs to a class of biologically-motivated approaches to computing that includes such metaheuristics as artificial neural networks, evolutionary algorithms, and artificial immune systems, among others. Emulating to varying degrees the particular biological phenomena from which their inspiration is drawn, these alternative computational systems have succeeded in finding solutions to complex problems that had heretofore eluded more traditional techniques. Often, the resulting algorithm bears little resemblance to its biological progenitor, evolving instead into a mathematical abstraction of a singularly useful quality of the phenomenon. In such cases, these abstract computational models may be termed biological metaphors. Mindful that a fine line separates metaphor from distortion, this paper outlines an attempt to better understand the potential consequences an insufficient understanding of the underlying biological phenomenon may have on its transformation into mathematical metaphor. To that end, the author independently develops a rudimentary ACO, remaining as faithful as possible to the behavioral qualities of an ant colony. Subsequently, the performance of this new ACO is compared with that of a more established ACO in three categories: (1) the hybridization of evolutionary computing and ACO, (2) the efficacy of daemon actions, and (3) theoretical properties and convergence proofs. Ant Colony Optimization (ACO) belongs to a class of biologically-motivated approaches to computing that includes such metaheuristics as artificial neural networks, evolutionary algorithms, and artificial immune systems, among others. Emulating to varying degrees the particular biological phenomena from which their inspiration is drawn, these alternative computational systems have succeeded in finding solutions to complex problems that had heretofore eluded more traditional techniques. Often, the resulting algorithm bears little resemblance to its biological progenitor, evolving instead into a mathematical abstraction of a singularly useful quality of the phenomenon. In such cases, these abstract computational models may be termed biological metaphors. Mindful that a fine line separates metaphor from distortion, this paper outlines an attempt to better understand the potential consequences an insufficient understanding of the underlying biological phenomenon may have on its transformation into mathematical metaphor. To that end, the author independently develops a rudimentary ACO, remaining as faithful as possible to the behavioral qualities of an ant colony. Subsequently, the performance of this new ACO is compared with that of a more established ACO in three categories: (1) the hybridization of evolutionary computing and ACO, (2) the efficacy of daemon actions, and (3) theoretical properties and convergence proofs

Система побудови маршрутів кур’єрських перевезень з використанням мурашиних алгоритмів

Магістерська дисертація описує процес розробки системи, яка дозволяє будувати маршрути використовуючи мурашині алгоритми. Реалізовано в вигляді веб-застосування з використанням клієнт-серверної архітектури та сучасних засобів розробки програмного забезпечення.The master's thesis describes the process of the development of a system that allows to build routes using ant colony algorithm. Implemented as a web application using client-server architecture and modern development tools.Магистерская диссертация описывает процесс разработки системы, которая позволяет строить маршруты используя муравьиные алгоритмы. Реализовано в виде веб-приложения с использованием клиент-серверной архитектуры и современных средств разработки программного обеспечения

Diseño de un modelo para un problema de distribución de tuberías, con entregas divididas y flota heterogénea.

OBJETIVO Y MÉTODO DE ESTUDIO En esta tesis se describe el problema de ruteo de vehículos de una empresa regiomontana de tubería ligera. La empresa debe distribuir desde cualesquiera de sus 5 plantas sus productos a un grupo determinado de clientes que se encuentran dispersos en toda la República Mexicana, actividad que se realiza en base a la experiencia del encargado de ruteo y no en un sistema de optimización el cual evitaría el uso ineficiente de recursos y generaría grandes ahorros en el costo de transportación y por lo tanto en el costo logístico de la empresa. El Problema de Ruteo de Vehículos (VRP) se refiere al grupo de problemas que abordan la distribución a un conjunto de clientes dispersos geográficamente utilizando una flota de vehículos. Su finalidad es encontrar un camino, o ruta, que recorra todos los clientes minimizando los costos relacionados con el recorrido satisfaciendo cierto número de restricciones. El VRP es un problema de optimización que se puede encontrar en diversas situaciones de la vida real, ya sea en la industria, en los servicios o en el mismo vivir de las personas. Uno de los propósitos de esta tesis es presentar un modelo de optimización basado en las características particulares de la empresa y de su sistema de transporte como lo son: uso de flota heterogénea, múltiples productos, entregas divididas. Otro de los objetivos es probar con la ayuda del software de optimización los ahorros que se generarían al integrar dicho modelo como parte de sus operaciones en el ruteo de vehículos

Shadow Price Guided Genetic Algorithms

The Genetic Algorithm (GA) is a popular global search algorithm. Although it has been used successfully in many fields, there are still performance challenges that prevent GA’s further success. The performance challenges include: difficult to reach optimal solutions for complex problems and take a very long time to solve difficult problems. This dissertation is to research new ways to improve GA’s performance on solution quality and convergence speed. The main focus is to present the concept of shadow price and propose a two-measurement GA. The new algorithm uses the fitness value to measure solutions and shadow price to evaluate components. New shadow price Guided operators are used to achieve good measurable evolutions. Simulation results have shown that the new shadow price Guided genetic algorithm (SGA) is effective in terms of performance and efficient in terms of speed

Wielokryterialne, mrowiskowe algorytmy optymalizacji w nawigacji samochodowej

Rozwiązywanie złożonych problemów optymalizacji dyskretnej znajduje zastosowania praktyczne w wielu dziedzinach aktywności człowieka. Przykładem możne być wyszukiwanie optymalnej drogi między dwoma punktami na mapie drogowej w nawigacji samochodowej z zastosowaniem wielu kryteriów oceny. Problem jest znany w literaturze jako bardziej ogólny, wielokryterialny problem najkrótszej drogi w grafie (ang. multi-objective shortest path problem – MOSP). Na początku rozprawy zostały omówione różne, klasyczne podejścia do rozwiązywania problemów optymalizacji wielokryterialnej, ze szczególnym uwzględnieniem podejścia zaproponowanego przez włoskiego ekonomistę Vilfredo Pareto. W metodzie tej zakłada się, że w procesie optymalizacji wielokryterialnej bardzo rzadko możliwe jest wyznaczenie jednego rozwiązania, które jest optymalne z punktu widzenia każdego kryterium oceny równocześnie. W związku z tym wynikiem optymalizacji wielokryterialnej metoda Pareto jest najczęściej zbiór rozwiązań niezdominowanych. Każde rozwiązanie, które należy do tego zbioru charakteryzuje się tym, że nie da się już polepszyć żadnego z kryterium oceny bez pogorszenia pozostałych. W rozprawie zdefiniowano wielokryterialny problem wyszukiwania najkrótszej drogi w grafie oraz dokonano przeglądu różnych metod rozwiązywania tego problemu. Charakteryzują się one dużą złożonością obliczeniową, co zachęca do stosowania algorytmów wyznaczających rozwiązania przybliżone. Są wśród nich algorytmy optymalizacji mrowiskowej, które są skuteczną metodą rozwiązywania złożonych problemów optymalizacji dyskretnej. Optymalizacja mrowiskowa (ang. ant colony optimization – ACO) jest paradygmatem związanym z tworzeniem algorytmów heurystycznych dla rozwiązywania problemów optymalizacji dyskretnej, które należą do licznego grona algorytmów inspirowanych przez naturę. Jest on oparty na kolonii sztucznych mrówek, które współpracują i komunikują się za pośrednictwem sztucznych śladów feromonowych. Pierwszym algorytmem w tej klasie był system mrówkowy, który wywodzi się z badań w dziedzinie systemów naśladujących rzeczywiste zachowania mrówek i został zaproponowany w 1991 r. przez M. Dorigo, V. Maniezzo i A. Colorniego jako algorytm rozwiązujący problem komiwojażera. Mrówki podróżują w przestrzeni rozwiązań, która zwykle ma strukturę grafową. Następny punkt swojej drogi mrówki wybierają z prawdopodobieństwem zależącym od dwóch rodzajów informacji związanych z krawędzią: statycznej informacji heurystycznej, np. odległości między węzłami oraz śladu feromonowego, który zmienia się w trakcie obliczeń i jest środkiem „porozumiewania się” mrówek. Algorytmy mrowiskowe stały się podstawą zaproponowanych w rozprawie oryginalnych wielokryterialnych algorytmów optymalizacji w nawigacji samochodowej. Na podstawie algorytmu AVN, znanego z literatury, zaprezentowano nowe, udoskonalone algorytmy NAVN i MultiNAVN będące głównymi efektami prac nad niniejszą rozprawa. Zaproponowano dwie wersje algorytmu MultiNAVN: z kryterium zastępczym (MultiNAVNZ) oraz losowym wyborem kryterium (MultiNAVN-L), które zostały poddane eksperymentom na danych rzeczywistych. Wykorzystano cztery kryteria oceny rozwiązań: długość drogi, szerokość drogi, liczba skrzyżowań oraz bezpieczeństwo. Dane dotyczące trzech pierwszych kryteriów pozyskano z bazy danych systemu OpenStreetMap, a jako kryterium bezpieczeństwa wykorzystano informacje o wypadkach i kolizjach z systemu Policji o nazwie SEWiK. Oba algorytmy wyznaczają przybliżone zbiory rozwiązań niezdominowanych, których jakość może być mierzona odległością tych zbiorów (np. metryka Hausdorffa) od pełnych zbiorów rozwiązań wyznaczonych algorytmem deterministycznym. Za pomocą wielu eksperymentów wykazano, że zaproponowane algorytmy z powodzeniem wyznaczają drogi dla rzeczywistych map drogowych, przy czym wyniki są porównywalne, a nierzadko lepsze od rezultatów uzyskiwanych za pomocą innych algorytmów

Probabilistic and artificial intelligence modelling of drought and agricultural crop yield in Pakistan

Pakistan is a drought-prone, agricultural nation with hydro-meteorological imbalances that increase the scarcity of water resources, thus, constraining water availability and leading major risks to the agricultural productivity sector and food security. Rainfall and drought are imperative matters of consideration, both for hydrological and agricultural applications. The aim of this doctoral thesis is to advance new knowledge in designing hybridized probabilistic and artificial intelligence forecasts models for rainfall, drought and crop yield within the agricultural hubs in Pakistan. The choice of these study regions is a strategic decision, to focus on precision agriculture given the importance of rainfall and drought events on agricultural crops in socioeconomic activities of Pakistan. The outcomes of this PhD contribute to efficient modelling of seasonal rainfall, drought and crop yield to assist farmers and other stakeholders to promote more strategic decisions for better management of climate risk for agriculturalreliant nations