5. Заключение
В статье рассмотрено
применение мультиагентного подхода
при создании системы адаптивного
планирования LTL
грузов в реальном времени.
На примере показано,
что полученный при таком подходе план
распределения заказов по грузовикам,
хоть и не является оптимальным, но
довольно близким к нему и самое главное
более ценным с точки зрения применимости
его в реальной транспортной задаче.
Литература
Handbook
of Scheduling: Algorithms, Models and Performance Analysis. Edited
by J. Y-T. Leung // Chapman & Hall / CRC Computer and
Information Science Series. – 2004.
Stefan
Vos. Meta-heuristics: The State of the Art. // Local Search for
Planning and Scheduling. Edited by A. Nareyek // ECAI 2000 Workshop,
Germany, August 21, 2000 // Springer-Verlag, Germany, 2001.
Bonabeau E.,
Theraulaz G. Swarm Smarts. What computers are learning from them? //
Scientific American. – 2000. - Vol. 282. - N 3. – P. 54-61.
Wooldridge,
M.“An Introduction to Multi-Agent Systems”,JohnWiley&Sons,
2002,340 pp.
П.О. Скобелев.
Мультиагентные технологии в промышленных
применениях: к 20-летию основания
Самарской школы мультиагентных систем
– «Мехатроника, автоматизация,
управление» – 2010, №12.
Ivaschenko
A., Skobelev P., Tsarev A. Smart solutions multi-agent platform for
dynamic transportation scheduling / 3rd International Conference on
Agents and Artificial Intelligence (ICAART) ICAART 2011 (Rome,
Italy), Volume 2, 2011. – pp. 372 – 375, ISBN:
978-989-8425-41-6.
