The problem on improving precision properties of the fast approx imate algorithms without sacrifice of their resource properties is set. A multiple - purpose approach to the application of the modified Rom a novsky algorithm (MRA) and the selective - permutation method (SPM) for solving homogeneous allocation problems (HAP) i s proposed. The a pproach is based on the approximate solution improvement o b tained by the modified Romanovsky algorithm through the selected operation exchange between exec u tors. The comparative analysis with such approximate algorithms as the critical pat h technique (CPT) and the evolutional genetic algorithm (EGA) is carried out. The computational e xperiments at different problem parameter values are conducted. The combined application of the MRA a nd SPM for the mo d est dimension HAP solution permits to re ach rather high resource - precision figures in comparison to other approximate algorithms. However, at the higher problem dimensions, the SPM not even once improved th e sol utions obtained by the MRA, which most likely, is caused by the MRA high precision pr operties. That is why the a ppropriateness of the MRA and SPM application to the high dimension HAP sol u tion invites fur ther investigations.
Ставится задача улучшения точностных свойств быстрых приближённых алгоритмов без значительного ухудшения их ресурсных свойств. Предложен подход комбинированного применения модифицированного алгоритма Романовского (МАР) и селективно - перестановочного алгоритма (СПА) для решения однородных распределительных задач (ОРЗ). Подход основывается на улучшении приближённого решения, полученного м о дифицированным алгоритмом Романовского, путём выборочного обмена заданиями между исполнителями. Осуществл ё н сравнительный анализ с такими приближёнными алгоритмами, как метод критического пути (МКП) и эволюционно - генетический алгоритм (ЭГА). Проведены вычислительные эксперименты при разных значениях параметров задачи. Комбинированное применение МАР и СПА для решения ОРЗ невысоких ра зм ерностей позволяет достигать достаточно высоких ресурсно - точностных показателей по сравнению с др угими приближ ё нными алгоритмами. Однако на более высоких размерностях задач СПА ни разу не улучшил решения, полученные МАР, что, скорее всего, обусловлено высо кими точностными характеристиками МАР. Поэтому целесообразность комбинированного использования МАР и СПА для решения ОРЗ высоких разме рностей требует дал ь нейшего исследования
The authors declare that there are no conflicts of interest present.