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J-GLOBAL ID：202102223337261085   整理番号：21A0568815

オープン車両ルーティング問題に適用したハイブリッドバッタ最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Grasshopper Optimization Algorithm Applied to the Open Vehicle Routing Problem

著者 (4件)： Soto-Mendoza Valeria (Centro de Investigacion en Matematicas Aplicadas, Universidad Autonoma de Coahuila Edificio “S” Camporredondo, Saltillo, Coahuila 25280, Mexico) ,  Garcia-Calvillo Irma (Centro de Investigacion en Matematicas Aplicadas, Universidad Autonoma de Coahuila Edificio “S” Camporredondo, Saltillo, Coahuila 25280, Mexico) ,  Ruiz-y-Ruiz Efrain (Division de Estudios de Posgrado e Investigacion, Tecnologico Nacional de Mexico/Instituto Tecnologico de Saltillo. Blvd. Venustiano Carranza 2400, Saltillo, Coahuila 25280, Mexico) ,  Perez-Terrazas Jaime (Division de Estudios de Posgrado e Investigacion, Tecnologico Nacional de Mexico/Instituto Tecnologico de Saltillo. Blvd. Venustiano Carranza 2400, Saltillo, Coahuila 25280, Mexico)
資料名： Algorithms (Web)  (Algorithms (Web))
巻： 13  号： 4  ページ： 96  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7130A  ISSN： 1999-4893  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい復号器と局所探索を用いて,容量と距離制約を持つオープンビヒクルルーティング問題のインスタンスを解くためのハイブリッドバッタ最適化アルゴリズムを提案した。アルゴリズム復号器は最初に使用する車両の数を定義し,次にクライアントを分割して,それらを利用可能な経路に割り当てる。アルゴリズムは,復号化の後に3つの近隣で局所探索を実行する。新しい最適解を見つけるとき,経路におけるデポとクライアントを考慮して,巡回セールスマン問題を解決することによって,あらゆるルートを局所的に最適化した。文献から合計30のベンチマーク問題を含む3セットを用いて,アルゴリズムを試験した。実験は,問題の2つのケースを考慮した。第1に,主要な目的は,車両の全数を最小にすることであり,次に,移動すべき全距離である。第2のケースでは,車両によって移動する全距離を最小化した。得られた結果は,このアルゴリズムが優れた性能を持つことを示した。最初の事例では,このアルゴリズムは30のベンチマーク問題のうち21の最良の解を改善または整合することができた。第2のケースでは,30のベンチマーク問題のうち18の最良の解が,アルゴリズムによって見出され,または改善された。最後に,実生活問題からの事例研究を含めた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  巡回セールスマン問題 ,  *最適化手法 ,  復号器 ,  復号化 ,  バッタ類 ,  事例研究 ,  ベンチマーク ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 最適解 ,  組合せ最適化 ,  *輸送経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 最適化 ,  組合せ最適化 ,  オープン車両ルーティング問題 ,  バッタ最適化アルゴリズム

分類 (3件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  数値計算  (JE02000J) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (48件)：

• Kennedy, J.; Eberhat, R. Particle swarm optimization. In Proceedings of the IEEE international conference on neural networks, Perth, WA, Australia, 27 November-1 December 1995; pp. 1942-1948.
• Dorigo, M.; Maniezzo, V.; Colorni, A. Ant system: Optimization by a colony of cooperating agents. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B (Cybern.) 1996, 26, 29-41.
• Holland, J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems; University of Michigan Press: Ann Arbor, MI, USA, 1975.
• Karaboga, D. An Idea Based on Honey Bee Swarm for Numerical Optimization. 2005. Available online: https://pdfs.semanticscholar.org/015d/f4d97ed1f541752842c49d12e429a785460b.pdf (accessed on 20 March 2020).
• Glover, F.; Laguna, M. Tabu search. In Handbook of Combinatorial Optimization; Springer: New York, NY, USA, 1998; pp. 2093-2229.

タイトルに関連する用語 (3件)： 車両ルーティング ,  バッタ ,  最適化アルゴリズム