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A Memetic Algorithm For The Vehicle Routing Problem With Time Windows

机译:有时间窗的车辆路径问题的一种模因算法

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摘要

Cet article concerne le problème de tournées de véhicules avec fenêtres horaires (Vehicle Routing Problem with Time Windows ou VRPTW). Ce problème consiste à déterminer un ensemble de tournées de coût total minimal pour servir des clients dans des fenêtres horaires spécifiques. Nous proposons un algorithme mémétique (MA, algorithme génétique hybride avec une recherche locale) pour le résoudre. Contrairement à la plupart des articles sur le VRPTW, qui minimisent en priorité le nombre de véhicules, notre méthode peut aussi minimiser la distance totale parcourue. Les résultats sur 56 problèmes-tests classiques sont comparés à ceux des meilleures métaheuristiques. Pour le critère classique, le MA offre des performances similaires, mais il devient le meilleur algorithme disponible pour la distance totale, en étant bien plus rapide et en améliorant 20 des meilleures solutions connues.%This article deals with the vehicle routing problem with time windows (VRPTW). This problem consists in determining a least-cost set of trips to serve customers during specific time windows. The proposed solution method is a memetic algorithm (MA), a genetic algorithm hybridised with a local search. Contrary to most papers on the VRPTW, which minimize first the number of vehicles, our method is also able to minimize the total distance travelled. The results on 56 classical instances are compared to those of the best metaheuristics. The efficiency of the MA is similar for the classical criterion, but it becomes the best algorithm available for the total distance, being much faster and improving 20 best-known solutions.
机译:本文解决了带有时间窗(VRPTW)的车辆路径问题。这个问题涉及确定一组最小的总成本路线,以在特定的时间范围内为客户提供服务。我们提出了一种模因算法(MA,结合本地研究的混合遗传算法)来解决它。与大多数关于VRPTW的文章优先考虑最小化车辆数量不同,我们的方法还可以使总行驶距离最小化。将56个经典测试问题的结果与最佳元启发式方法的结果进行比较。按照经典标准,MA可以提供类似的性能,但是它成为总距离的最佳可用算法,速度更快,并且可以改善20种最著名的解决方案。%本文讨论了带有时间窗的车辆路径问题(VRPTW)。这个问题在于确定在特定时间段内为客户提供服务的成本最低的一组旅行。提出的解决方法是模因算法(MA),这是一种与局部搜索混合的遗传算法。与VRPTW上的大多数论文相反,该论文首先减少了车辆数量,我们的方法也能够使总行驶距离最小化。将56个经典实例的结果与最佳元启发式方法的结果进行比较。 MA的效率与经典标准相似,但它成为可用于总距离的最佳算法,速度更快,并且改进了20个最著名的解决方案。

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