कंप्यूटर इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी जर्नल

अस्पष्ट वातावरण में बहु-उद्देश्यीय परिवहन समस्याओं को हल करने के लिए ज्यामितीय माध्य विधि को चींटी कॉलोनी अनुकूलन एल्गोरिथ्म के साथ संयोजित किया गया

रिचर्ड कायांगा न्याकुंडी, सैमुअल म्बुगुआ, और रेटमो माकिया

परिवहन समस्या (टीपी) अनुकूलन के क्षेत्र में एक प्रसिद्ध विषय है और व्यवसायियों के लिए एक बहुत ही प्रचलित चुनौती है। इसका लक्ष्य कई स्रोतों से कई गंतव्यों तक संसाधनों को पहुंचाने की कुल परिवहन लागत, समय और दूरी को कम करना है। साहित्य दर्शाता है कि विभिन्न दृष्टिकोणों को एक ही लक्ष्य को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया है, हालांकि टीपी को हमेशा दो-लक्ष्यों को ध्यान में रखकर विकसित नहीं किया जाता है। कई उद्देश्यों के साथ परिवहन कठिनाइयों को हल करना एक सामान्य कार्य है। इस अध्ययन में, ज्यामितीय साधनों का उपयोग करके बहु-मानदंड टीपी को संबोधित करने के लिए एक नई विधि, साथ ही फजी वातावरण में बहु-उद्देश्य टीपी को हल करने के लिए एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (एसीओ) का एक नया दृष्टिकोण। संचालन अनुसंधान और अनुकूलन सहित विभिन्न डोमेन में वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए फजी संख्याओं का उपयोग किया गया है। ACO एल्गोरिदम को लंबे समय से अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए एक व्यवहार्य वैकल्पिक रणनीति के रूप में मान्यता दी गई है। इस अध्ययन का उद्देश्य फजी संख्याओं को व्यवस्थित करने के लिए एक अनूठा दृष्टिकोण प्रदान करना है और साथ ही बहु-उद्देश्य टीपी मॉडल को हल करने के लिए ACO एल्गोरिदम में वृद्धि करना है। इसके अलावा, सुझाई गई विधि काफी सरल है, और यह संतुलित और असंतुलित दोनों टीपी के लिए सबसे अच्छा समाधान ढूंढती है। हमारी विधि, जैसे कि जियोमेट्रिक मीन एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (GMACOA), वस्तुनिष्ठ मूल्यों के संदर्भ में अन्य विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है। विभिन्न मौजूदा विधियों की तुलना में विधि को प्रदर्शित करने के लिए संख्यात्मक उदाहरण दिए गए हैं।