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A hybrid evolutionary algorithm for vehicle routing problem with stochastic demands

机译:具有随机需求的车辆路径问题的混合进化算法

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摘要

In this work we propose a hybrid dynamic programming evolutionary algorithm to solve the vehicle routing problem with stochastic demands, it is a well known NP-hard problem where uncertainty enhances the computational efforts required to obtain a feasible and near-optimal solution. We develop an evolutionary technique where a rollout dynamic programming algorithm is applied as local search method to improve the quality of solutions. Motivated by computational considerations, the rollout algorithm can be applied partially, so, this finds competitive solutions in large instances for which the global rollout dynamic programming strategy is time unfeasible.
机译:在这项工作中,我们提出了一种混合动态规划进化算法来解决具有随机需求的车辆路径问题,这是一个众所周知的NP难题,不确定性会增加获得可行和接近最优解所需的计算量。我们开发了一种进化技术,其中将推出动态规划算法用作局部搜索方法,以提高解决方案的质量。由于计算方面的考虑,可以部分应用推广算法,因此,这在全局推广动态规划策略在时间上不可行的大型实例中可以找到具有竞争力的解决方案。

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