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J-GLOBAL ID：201902287524385104   整理番号：19A1670151

ランダム時変車両経路問題の多目的ロバスト最適化手法【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Robust Optimisation Method for Stochastic Time-Dependent Vehicle Routing Problem

著者 (4件)： Duan Zhengyu (同済大学道路与交通工程教育部重点実験室,上海,201804) ,  Lei Cengxiang (同済大学道路与交通工程教育部重点実験室,上海,201804) ,  Sun Shuo (上海市城市規画設計研究院,上海,200040) ,  Yang Dongyuan (同済大学道路与交通工程教育部重点実験室,上海,201804)
資料名： Xinan Jiaotong Daxue Xuebao  (Xinan Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 54  号： 3  ページ： 565-572  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2192A  ISSN： 0258-2724  CODEN： XJDXEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 車両経路問題(vehicleroutingproblem,VRP)は物流配送の核心問題の1つであり、物流配送の時効性を高めるため、従来のVRPモデルに基づき、路網の交通状態の時変性とランダム性を同時に考慮した。最小最大判定基準に基づいて,ハード時間窓を有するランダム時変車両経路選定問題(STDVRP)の多目的ロバスト最適化モデルを提示した。非支配ソーティングアリコロニーアルゴリズム(non-dominatedsortingantcolonyoptimisation,NSACO)を設計し、STDVRP多目的最適化モデルを解いた。テストケースを通して,NSACOアルゴリズムと改良非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム(non-dominatedsortinggeneticalgorithmII,NSGA-II)を比較した。結果は以下を示した。車両数が最小のPareto境界解に対して、NSACOアルゴリズムの平均車両数はNSGA-IIアルゴリズムより3.33%小さかった。NSACOアルゴリズムの平均最悪ストローク時間は,最も悪いトリップ時間最小のPareto境界解に対してNSGA-IIアルゴリズムより17.49%小さかった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 判定基準 ,  モデル ,  *順路問題 ,  時効 ,  経路選定 ,  アルゴリズム ,  ソーティング ,  遺伝的アルゴリズム ,  トリップ
準シソーラス用語： NSGA-II ,  テストケース ,  多目的最適化 ,  時間窓 ,  ランダム性 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  輸送と業務  (TC01030N) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経路問題 ,  ロバスト ,  最適化手法