КОНТЕЙНЕРЛЕРДИН ИШ ЖҮЗҮНДӨГҮ ТОЛУУ ДЕҢГЭЭЛИН ЭСКЕ АЛГАН КАТУУ ТИРИЧИЛИК ТАШТАНДЫЛАРЫН ТАШЫП ЧЫГУУ МАРШРУТТАРЫН ОПТИМАЛДАШТЫРУУ МОДЕЛИ

Авторлор

Э.А. Джалбиев Кыргыз-Герман колдонмо информатика институту
Б.Э. Шекербеков Кыргыз-Герман колдонмо информатика институту
Д.С. Кондрашов Кыргыз-Герман колдонмо информатика институту
С.Н. Верзунов Кыргыз Республикасынын Улуттук илимдер академиясынын Машина таануу, автоматика жана геомеханика институту

##semicolon##

катуу тиричилик таштандылары##common.commaListSeparator## транспортту маршрутташтыруу##common.commaListSeparator## CVRP##common.commaListSeparator## генетикалык алгоритм##common.commaListSeparator## giant tour##common.commaListSeparator## Split-декоддоо##common.commaListSeparator## босоголук тандоо##common.commaListSeparator## эсептөө эксперименти

Аннотация

Иште катуу тиричилик таштандыларын ташып чыгууну пландоонун эки баскычтуу алгоритмдик ыкмасы сунушталды: адегенде толуу деңгээлинин учурдагы өлчөөлөрү боюнча тейленүүгө тийиш болгон контейнер аянтчаларынын топтому түзүлөт, андан кийин аларды кыдыруу тартиби генетикалык алгоритм менен оптималдаштырылат. Маршрут аянтчалардын уникалдуу идентификаторлорунун орун алмашуусу (giant tour) түрүндө коддолот, ал эми өзүнчө Split-декодер таштанды ташуучу унаанын сыйымдуулугун эске алуу менен бул орун алмашууну мүмкүн болгон каттамдарга бөлөт. Мындай көрсөтүү хромосомада депонун кайталанган белгилерин жокко чыгарат жана аянтчалардын кайталанышын жана автономдуу ички циклдердин пайда болушун конструктивдүү түрдө алдын алат.

Ыкма 30 аянтча үчүн кайталанып алынуучу синтетикалык экспериментте текшерилди. 70 % толуу босогосунда 9 аянтча активдүү болду. Тандоонун жана оптималдаштыргычтын таасирлери өз-өзүнчө бааланды. Босоголук тандоо статикалык маршруттун узундугун 184,85 кмден 52,20 кмге чейин кыскартты, бирок бул салыштыруу тейлөөнүн ар башка көлөмүнө туура келет. Ошол эле 9 аянтчадан турган топтомдо генетикалык алгоритм маршрутту 52,20 кмден 28,52 кмге чейин кыскартты жана 30 көз карандысыз ишке киргизүүнүн баарында динамикалык программалоо ыкмасы менен табылган так чечимге жетти. Натыйжалар синтетикалык маалыматтардагы эсептөө прототибине тиешелүү жана Бишкек шаары үчүн иш жүзүндөгү үнөмдөөнүн же санитардык таасирдин баасы болуп саналбайт.

##submission.citations##

1. Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы: учебное пособие. 2-е изд. М.: Физматлит, 2006. 320 с.

2. Лебедев В. Н. Введение в системы дискретной оптимизации и задачи маршрутизации транспорта. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2015. 215 с.

3. Пантелеев А. В. Метаэвристические алгоритмы поиска глобального экстремума. М.: МАИ-ПРИНТ, 2009. 160 с.

4. Тазалык представил новый график подворового вывоза мусора в Бишкеке [Электронный ресурс] // Kaktus.media. 25.04.2023. Режим доступа: https://kaktus.media/doc/491772_tazalyk_predstavil_novyy_grafik_podvorovogo_vyvoza_mysora_v_bishkeke_rayony_dni.html (дата обращения: 23.03.2026).

5. Hannan M. A. et al. Solid waste collection optimization objectives, constraints, modeling approaches, and their challenges toward smart waste management // Journal of Cleaner Production. 2020. Vol. 277. Art. 123557.

6. Toth P., Vigo D. Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications. 2nd ed. Philadelphia: SIAM, 2014. 463 p.