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J-GLOBAL ID：202202220555445304   整理番号：22A0105677

大規模不均一コンテナ負荷問題のためのハイブリッド適応大規模近傍探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A hybrid adaptive large neighborhood search algorithm for the large-scale heterogeneous container loading problem

著者 (3件)： Li Ying (School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Chen Mingzhou (School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Huo Jiazhen (School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 189  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,限られた時間において,多数のコンテナ負荷問題の大規模な形態である大規模な不均一コンテナ負荷問題(HCLP)を解決することを目指した。ターゲットは,全ての製品を収容し,廃棄された空間速度を最小化するために,異なるサイズのコンテナセットを選択することである。不均一コンテナ選択問題はロジスティックス産業における一般的問題であるが,関連研究はほとんど行われていない。また,本研究は,重量限界やサスペンション制約などのいくつかの実用的制約を考慮した。ハイブリッド適応大規模近傍探索(HALNS)アルゴリズム,それは,特に不均一コンテナ選択問題のために,オリジナルの破壊修復演算子のセットを含み,発見的パッキングアルゴリズムを統合し,許容できる時間における問題を解決するために提案する。提案したアルゴリズムの効率を検証するために,多国籍ロジスティックス企業からの実世界インスタンスに関する計算実験を行い,結果を他の既存アルゴリズムと比較した。結果は,提案したアルゴリズムがHCLPのために他のアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  懸濁液 ,  *コンテナ ,  ロジスティックス ,  選択問題 ,  空間速度 ,  *近傍探索法
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コンテナ負荷問題 ,  ハイブリッド適応大規模近傍探索 ,  発見的パッキングアルゴリズム

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  不均一 ,  コンテナ ,  問題 ,  適応 ,  近傍探索 ,  アルゴリズム