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J-GLOBAL ID：202202282520545973   整理番号：22A0738480

ローカル情報を用いた容量制約付き車両ルーティング問題を解くための進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An evolutionary algorithm for solving Capacitated Vehicle Routing Problems by using local information

著者 (5件)： Jiang Hao (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China) ,  Lu Mengxin (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China) ,  Tian Ye (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Institutes of Physical Science and Information Technology, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China) ,  Qiu Jianfeng (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China) ,  Zhang Xingyi (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, School of Artificial Intelligence, Anhui University, Hefei 230601, Anhui, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 117  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 容量化車両ルーティング問題(CVRP)は広く研究されているNP困難問題であり,最小旅行コストで顧客のグループに役立つための車両群に対する経路を決定することを目的としている。本論文では,CVRPを解くための高速進化アルゴリズムを提案した。この目的のために,2つの顧客が,同じ車両によって連続的に供給される確率を保存する関連マトリックスを,母集団における顧客位置およびエリート個人の局所的情報に従って計算した。関連マトリックスに基づいて,RMEAと呼ばれる進化アルゴリズムを提案して,そこで,関連性マトリックスを用いて,交差操作を誘導して,アルゴリズムの収束を加速した。さらに,関連性マトリックスベースの多様性保存戦略を設計して,個体群多様性と解法品質を増やした。実験では,提案したRMEAをCVRPに対して調整した8つの最先端の発見的方法と比較した。3つのCVRPベンチマークに関する実験結果は,提案したRMEAが8つの比較アルゴリズムより優れていて,高速収束速度を示した。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 ,  旅行 ,  容量 ,  経路 ,  発見的方法 ,  経路選定 ,  個体群 ,  母集団 ,  ベンチマーク ,  NP困難 ,  位置情報
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  収束速度 ,  *容量制約 ,  *輸送経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 車両経路選定問題 ,  進化的最適化 ,  位置情報 ,  エリート個体

分類 (3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) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 容量制約 ,  車両ルーティング ,  進化アルゴリズム