Solving the Capacitated Vehicle Routing Problem Using a Parallel Micro Genetic Algorithm

机译：用并行微观遗传算法求解车辆停行问题

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The Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) is a very extensively studied combinatorial optimization problem that aimes to determine the order in which to visit a set of customers using a homogeneous fleet of vehicles based at a single depot so that the total travel cost is minimized. In this paper, a novel coarse-grained parallel micro genetic algorithm is used for solving CVRP while the conventional migration is replaced by a synchronously seeding the overall best solution to all search processes. The computational experiments examined the behaviour of the proposed approach.

机译：容量限制车辆路线问题（CVRP）是一项经过广泛研究的组合优化问题，旨在确定使用单个车场的同类车辆来拜访一组客户的顺序，从而使总旅行成本降到最低。在本文中，一种新颖的粗粒度并行微遗传算法用于求解CVRP，而常规迁移则由同步播种所有搜索过程的整体最佳解决方案代替。计算实验检查了所提出方法的行为。

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来源
《IEEE Workshop on complexity in engineering》|2018年|1-6|共6页
会议地点 Florence(IT)
作者
Zuzana Borčinová;
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作者单位

Univerzitná University of Žilina Žilina 8215/1 Slovakia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Genetic algorithms; Sociology; Statistics; Vehicle routing; Optimization; Genetics; Convergence;

机译：遗传算法；社会学;统计;车辆路线；优化;遗传学收敛;

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