ارائه روشی ترکیبی مبتنی بر بهینه سازی جمعیت مورچه ها و الگوریتم ژنتیک برای حل مسئله فروشنده دوره گرد در GIS

انسان از دیرباز برای حل مسائل پیچیده، از جهان زنده پیرامونش الهام گرفته است. این امر آشکارا در توسعه الگوریتم های مختلف تقریبی، از نظریه تکاملی داروین تا الگوریتم های مختلف هوش جمعی، دیده می شود. مسئله فروشنده دوره گرد از مسائلی است که می توان آن را با الگوریتم هوش جمعی به چالش کشید. در پژوهش حاضر ابتدا با ارزیابی و تنظیم صحیح پارامترهای موثر در الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها، الگوریتم هوش جمعی بهبود می یابد. سپس روشی ترکیبی برای حل دودویی مسئله فروشنده دوره گرد در مقیاس بزرگ و برمبنای الگوریتم بهبود یافته کلونی مورچه ها و عملگرهای الگوریتم ژنتیک ارائه می شود. به منظور بررسی کیفیت جواب های به دست آمده، نتایج روش پیشنهادی با نتایج دو الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها و الگوریتم ژنتیک در مسیریابی بین مراکز استان ها مقایسه می شود. این مقایسه بهبود در جواب ها، کاهش زمان اجرای الگوریتم، و کاهش حجم لازم برای ذخیره سازی جواب های به دست آمده در شرایط گوناگون را نشان می دهد. با توجه به پایداری و بهینگی نتایج حاصل از الگوریتم مورچه بهبود یافته و اهمیت افزایش خدمات در سامانه اطلاعات مکانی، کاربرد الگوریتم پیشنهادی در صنعت توریسم مطرح می شود.