PNACO: parallel algorithm for neighbour joining hybridized with ant colony optimization on multi-core system

Одними из наиболее интересных и актуальных подходов к решению задач оптимизации являются параллельные алгоритмы, которые работают одновременно с большим количеством задач. В этой статье представлен новый параллельный алгоритм для NACO, т.е. гибридный алгоритм, который состоит из метода оптимизации колонии муравьев в сочетании с методом объединения соседей для получения точных и эффективных результатов при решении задачи коммивояжера. Результаты, полученные на практике при проведении всесторонних экспериментов с использованием большого количества реальных наборов данных и многоядерной системы, показали, что разработанная программа превосходит NACO с точки зрения времени выполнения и потребляемого дискового пространства. Доступность и реализация: исходные коды в MATLAB 2017 размещены в открытом доступе в сети Интернет.