Multi-objective shortest path probl

Multi-objective shortest path problem (MOSP) plays an important role
in practical applications, whieh seeks for the efficient paths satisfying
several eonflicting objectives between two nodes of a network. In
this paper, we present an algorithm based on Physarum Pohcepluthtm
model to solve the bi-objeetive shortest path problem. By aggregating
the two attributes into one by weighted sum, we successfully convert the
bi-objeetive shortest path problem (BOSP) into the shortest path problem.
Here, in order to reduce the eomputational time, binary weight
alloeation (BWA) teehnique is implemented to distribute the weight for
each criterion. To cheek the quality of the proposed method and the
aecuraey of the algorithm, experimental analyzes are eondueted. Random
networks are generated to verify the aeeuracy of the proposed algorithm.
Results on the testing problems are compared with label eorrecting
algorithm known as an efficient algorithm for solving the BOSP, The
results demonstrate the proposed Phy,^arutn Polycephalum optimization
algorithm ean produce the non-dominated solutions suceessfully when
dealing with the BOSP,

Keywords: Shortest path problem,physarum polycephalmn, pareto frontiers, biobjective
shortest path problem

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาการเส้นทางที่สั้นที่สุดหลายวัตถุประสงค์ (MOSP) มีบทบาทสำคัญในการประยุกต์ใช้งานจริง whieh พยายามสำหรับความพึงพอใจของเส้นทางที่มีประสิทธิภาพหลายวัตถุประสงค์ eonflicting ระหว่างสองโหนดของเครือข่าย ในกระดาษนี้ เรานำเสนอขั้นตอนวิธีการตาม Physarum Pohcepluthtmแบบจำลองการแก้ปัญหาเส้นทางสั้นที่สุดของสอง objeetive โดยการรวบรวมแอตทริบิวต์ที่สองในหนึ่งผลรวมถ่วงน้ำหนัก เราแปลงสำเร็จการสอง objeetive สั้นที่สุดเส้นทางปัญหา (BOSP) เป็นปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุดที่นี่ ยก eomputational เวลา น้ำหนักไบนารีteehnique alloeation (BWA) มีดำเนินการกระจายน้ำหนักสำหรับแต่ละเกณฑ์การ การ cheek คุณภาพของวิธีการนำเสนอและaecuraey ของอัลกอริธึม ทดลองวิเคราะห์เป็น eondueted สุ่มสร้างเครือข่ายเพื่อตรวจสอบ aeeuracy ของอัลกอริทึมนำเสนอมีการเปรียบเทียบผลในปัญหาทดสอบกับป้าย eorrectingเรียกว่าอัลกอริทึมมีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ BOSP อัลกอริทึมการPhy เสนอ แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ ^ arutn Polycephalum เพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม ean ผลิต suceessfully โซลูชั่นไม่ครอบงำเมื่อจัดการกับ BOSPคำสำคัญ: ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด physarum polycephalmn ภูมิ pareto, biobjectiveปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลายวัตถุประสงค์ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด (MOSP) มีบทบาทสำคัญ
ในการปฏิบัติงาน, whieh พยายามสำหรับเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่น่าพอใจ
วัตถุประสงค์ eonflicting หลายระหว่างสองโหนดของเครือข่าย ใน
บทความนี้เราจะนำเสนอขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับ Physarum Pohcepluthtm
รูปแบบที่จะแก้ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุดสอง objeetive ปัญหา โดยรวม
ทั้งสองคุณลักษณะเป็นหนึ่งโดยน้ำหนักรวมเราประสบความสำเร็จในแปลง
สอง objeetive ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด (BOSP) เป็นปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด.
ที่นี่เพื่อที่จะลดเวลา eomputational น้ำหนักไบนารี
alloeation (BWA) teehnique จะดำเนินการ กระจายน้ำหนักสำหรับ
เกณฑ์แต่ละ แก้มที่มีคุณภาพของวิธีการที่เสนอและ
aecuraey ของขั้นตอนวิธีการวิเคราะห์การทดลองจะ eondueted สุ่ม
จะมีการสร้างเครือข่ายเพื่อตรวจสอบ aeeuracy ของขั้นตอนวิธีที่นำเสนอ.
ผลการเกี่ยวกับปัญหาการทดสอบเมื่อเทียบกับ eorrecting ฉลาก
อัลกอริทึมที่รู้จักกันเป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ BOSP,
แสดงให้เห็นถึงผลการ Phy เสนอ ^ arutn Polycephalum การเพิ่มประสิทธิภาพของ
อัลกอริทึม EAN ผลิตบุหรี่ โซลูชั่น -dominated suceessfully เมื่อ
จัดการกับ BOSP, คำสำคัญ: ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด, physarum polycephalmn, พรมแดน Pareto, biobjective ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายวัตถุประสงค์ปัญหาวิถีสั้นสุด ( mosp
) เล่นบทบาทสำคัญในการปฏิบัติงาน whieh แสวงหาประสิทธิภาพเส้นทางภิรมย์
หลาย eonflicting วัตถุประสงค์ระหว่างสองโหนดของเครือข่าย ใน
กระดาษนี้ เราใช้วิธีตาม physarum pohcepluthtm
แบบแก้บี objeetive เส้นทางที่สั้นที่สุดปัญหา โดย
สองรวมกันเป็นหนึ่งโดยผลรวมถ่วงน้ำหนักแอตทริบิวต์ ,เราสามารถแปลง
บี objeetive ปัญหาวิถีสั้นสุด ( bosp ) ปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด
ที่นี่ เพื่อลดเวลา eomputational ไบนารี , น้ำหนัก
alloeation ( BWA ) teehnique จะดําเนินการกระจายน้ำหนัก
แต่ละเกณฑ์ แก้มคุณภาพของวิธีการและ
aecuraey ของขั้นตอนวิธีแบบวิเคราะห์เป็น eondueted . สุ่ม
เครือข่ายที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อตรวจสอบ aeeuracy ของวิธีที่เสนอ .
ผลเกี่ยวกับปัญหาการทดสอบเปรียบเทียบกับป้าย eorrecting
ขั้นตอนวิธีที่รู้จักกันเป็นขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ไข bosp ,
ผลแสดงให้เห็นถึงการนำเสนอ phy
arutn , polycephalum optimization
ขั้นตอนวิธี EAN ผลิตโซลูชั่นไม่เด่น suceessfully เมื่อจัดการกับ bosp

,
คำสำคัญ :เส้นทางที่สั้นที่สุดปัญหา physarum polycephalmn , Pareto พรมแดน ทั้งนี้ biobjective
ปัญหาวิถีสั้นสุด