Abstract Train omläggning efter en perturbation är en utmanande uppgift och är en viktig fråga för järnvägsindustrin eftersom försenade tåg kan leda till stora böter, missnöjda kunder och förlust av intäkter. Ibland inte bara en försening utan flera orelaterade förseningar kan uppstå på kort tid vilket gör problemet ännu mer utmanande. Dessutom är problemet ett dynamiskt problem som förändras med tiden, eftersom tågen väntar på att bokas om vid korsningen, och mer tidtabellsbundna tåg kommer att anlända, vilket kommer att förändra problemets natur. Syftet med denna forskning är att undersöka tillämpningen av flera olika myrkolonioptimeringsalgoritmer (ACO) på problemet med ett dynamiskt tågfördröjningsscenario med flera förseningar. Algoritmerna omföljder inte bara tågen vid korsningen utan också tågen vid stationerna, som anses vara ett första steg mot att utvidga problemet för att överväga ett större område av järnvägsnätet. Resultaten visar att ACO-algoritmer med ett minne klarar dynamiska förändringar bättre än en ACO-algoritm som endast använder feromonavdunstning för att ta bort redundanta feromonspår. Dessutom har det visat sig att om myrlösningarna i minnet blir obotligt ogenomförbara är det möjligt att ersätta dem med elitinvandrare, baserade på den bästa hittills-myran, och ändå få en bra prestation.
Eaton och Yang Ref modellerade ett dynamiskt omläggningsproblem vid en korsning av det brittiska järnvägsnätet.
Ant colony optimization with immigrants schemes for the dynamic railway junction rescheduling problem with multiple delays
{'venue': None, 'journal': 'Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}