scholarly journals The prize-collecting vehicle routing problem with single and multiple depots and non-linear cost

2013 ◽  
Vol 2 (1-2) ◽  
pp. 57-87 ◽  
Author(s):  
Andreas Stenger ◽  
Michael Schneider ◽  
Dominik Goeke
Keyword(s):  
Vehicle Routing ◽  
Vehicle Routing Problem ◽  
Routing Problem ◽  
Multiple Depots ◽  
Non Linear ◽  
Prize Collecting ◽  
Linear Cost

scholarly journals A Hybrid Ant Colony Optimization for Dynamic Multidepot Vehicle Routing Problem

2018 ◽  
Vol 2018 ◽  
pp. 1-10 ◽  
Author(s):  
Haitao Xu ◽  
Pan Pu ◽  
Feng Duan
Keyword(s):  
Ant Colony Optimization ◽  
Vehicle Routing ◽  
Vehicle Routing Problem ◽  
Ant Colony ◽  
Optimization Approach ◽  
Dynamic Vehicle Routing ◽  
Routing Problem ◽  
Multiple Depots ◽  
Mutation Operation ◽  
Clustering Approach

In the real world, the vehicle routing problem (VRP) is dynamic and variable, so dynamic vehicle routing problem (DVRP) has obtained more and more attentions among researchers. Meanwhile, due to actual constraints of service hours and service distances, logistics companies usually build multiple depots to serve a great number of dispersed customers. Thus, the research of dynamic multidepot vehicle routing problem (DMDVRP) is significant and essential. However, it has not attracted much attention. In this paper, firstly, a clustering approach based on the nearest distance is proposed to allocate all customers to the depots. Then a hybrid ant colony optimization (HACO) with mutation operation and local interchange is introduced to optimize vehicle routes. In addition, in order to deal with dynamic problem of DMDVRP quickly, a real-time addition and optimization approach is designed to handle the new customer requests. Finally, the t-test is applied to evaluate the proposed algorithm; meanwhile the relations between degrees of dynamism (dod) and HACO are discussed minutely. Experimental results show that the HACO algorithm is feasible and efficient to solve DMDVRP.

Μοντελοποίηση προβλημάτων βελτιστοποίησης με χρήση θεωρίας παιγνίων και επίλυσή τους μέσω μεθευρετικών αλγορίθμων

2021 ◽  
Author(s):  
Μανούσος Ρηγάκης
Keyword(s):  
Differential Evolution ◽  
Vehicle Routing ◽  
Vehicle Routing Problem ◽  
Firefly Algorithm ◽  
Orienteering Problem ◽  
Routing Problem ◽  
Team Orienteering Problem ◽  
Battle Of The Sexes ◽  
Prize Collecting ◽  
Team Orienteering

Στη παρούσα διδακτορική διατριβή μελετήθηκε ο σχεδιασμός τουριστικών διαδρομών, ως αποτέλεσμα της επίλυσης προβλημάτων δρομολόγησης οχημάτων κάνοντας χρήση ειδικά σχεδιασμένων αλγοριθμικών πλαισίων. Θεωρείται ότι τα προβλήματα δρομολόγησης οχημάτων της βιβλιογραφίας μπορούν να χρησιμοποιηθούν (ως έχει ή παραλλαγμένα) στο σχεδιασμό διαδρομών ανάμεσα στα σημεία ενδιαφέροντος (POIs) ενός ταξιδιωτικού προορισμού. Σημαντικός παράγοντας της δρομολόγησης είναι η πεπερασμένη διάρκεια του ταξιδιού, το οποίο πρακτικά σημαίνει ότι δεν είναι δυνατή η επίσκεψη κάθε σημείου ενδιαφέροντος. Συνεπώς, κατά το σχηματισμό εξατομικευμένων τουριστικών διαδρομών γίνεται η επιλογή ενός υποσυνόλου από τα διαθέσιμα σημεία, τα οποία συμβάλουν περισσότερο στην ικανοποίηση του χρήστη, λαμβάνοντας υπόψιν τις αντίστοιχες προτιμήσεις του. Έτσι, εξετάστηκαν διαφορετικά σενάρια λαμβάνοντας υπόψη ένα άτομο ή μία ομάδα ατόμων και τις αντίστοιχες προτιμήσεις τους. Αρχικά, στη περίπτωση ενός ατόμου, εξετάστηκε ο βέλτιστος σχεδιασμός διαδρομών στα σημεία ενδιαφέροντος θεωρώντας ότι η προτίμηση του σε κάθε σημείο ενδιαφέροντος έχει εκ των προτέρων δηλωθεί με τη χρήση διακριτών τιμών. Για το σκοπό αυτό, επιλέχθηκε το Πρόβλημα Προσανατολισμού Ομάδας με Περιορισμένη Χωρητικότητα (Capacitated Team Orienteering Problem (CTOP)) και το Πρόβλημα Δρομολόγησης Οχημάτων Συλλογής Βραβείου (Prize-Collecting Vehicle Routing Problem (PCVRP)). Για τη βελτιστοποίηση του CTOP σχεδιάστηκε ένα κατάλληλο αλγοριθμικό πλαίσιο, ο αλγόριθμος της Διαφορικής Εξέλιξης Σχετιζόμενη με τις Αποστάσεις (Distance Related Differential Evolution (DRDE)). Τα αποτελέσματα της μεθόδου DRDE συγκρίθηκαν με τις βέλτιστες τιμές των παραδειγμάτων αναφοράς της βιβλιογραφίας, αναδεικνύοντας την αποτελεσματικότητα και ανταγωνιστικότητα της προτεινόμενης μεθόδου. Για τη βελτιστοποίηση του PCVRP προτείνεται ο Αλγόριθμος της Πυγολαμπίδας βασισμένος στις Συντεταγμένες (Firefly Algorithm based on Coordinates (FACR)). Ο προτεινόμενος αλγόριθμος FACR συγκρίνεται στην επίλυση των παραδειγμάτων αναφοράς της βιβλιογραφίας του PCVRP, με τον προτεινόμενο DRDE, του οποίου και υπερισχύει. Στην περίπτωση, που ο επισκέπτης εξετάζει παράλληλα διαφορετικά ή αντικρουόμενα κριτήρια σχεδιασμού των τουριστικών διαδρομών του, γίνεται χρήση πολυ-αντικειμενικών προβλημάτων, όπως το Πολυ-αντικειμενικό Πρόβλημα Δρομολόγησης Οχημάτων Συλλογής Βραβείου (Multi-Objective Prize-Collecting Vehicle Routing Problem (MO-PCVRP)). Η επίλυση τέτοιων προβλημάτων δεν οδηγεί σε μία μοναδική βέλτιστη λύση, αλλά σε ένα υποσύνολο των καλύτερων λύσεων που δεν μπορούν να συγκριθούν μεταξύ τους. Για αυτό το λόγο, προτείνεται ένα αλληλεπιδραστικό πλαίσιο που βασίζεται στον προτεινόμενο Αλγόριθμο της Πυγολαμπίδας με Καθοδήγηση Προτιμήσεων (Preference-Guided Firefly Algorithm (PGFA)), ο οποίος βασίζεται στον προτεινόμενο FACR. Μέσα από το οποίο, ο επισκέπτης δηλώνει τη προτίμηση του και κατευθύνει την αναζήτηση, κάνοντας χρήση μεθόδων αναλυτικής συνθετικής προσέγγισης. Τα υπολογιστικά πειράματα, έδειξαν ότι η προτεινόμενη αλληλεπιδραστική μέθοδος κατευθύνει επιτυχώς την αναζήτηση στο χώρο λύσεων σύμφωνα με τις προτιμήσεις του επισκέπτη. Τέλος, μελετήθηκε και το σενάριο σχεδιασμού τουριστικών διαδρομών για μία ομάδα ατόμων, θεωρώντας ότι τα μέλη της έχουν διαφορετικές ή αντικρουόμενες προτιμήσεις, όμως επιθυμούν να ταξιδέψουν μαζί. Στη παρούσα διατριβή προτείνεται η χρήση μίας μεθόδου που ενσωματώνει στοιχεία της Θεωρίας Παιγνίων και της αλγοριθμικής βελτιστοποίησης, με στόχο την πρόταση τουριστικών διαδρομών που να καλύπτουν τις διαφορετικές προτιμήσεις και να ικανοποιούνται όλα τα μέλη της ομάδας. Συγκεκριμένα, χρησιμοποιείται η επαναληπτική προσομοίωση του παιγνίου n-Ατόμων Μάχη των Φύλων (n-Person Battle of the Sexes (n-BOS)), προσομοιώνοντας (μέσω πρακτόρων) την αλληλεπίδραση των μελών της ομάδας τουριστών. Ενώ, η διαδρομή με τα σημεία ενδιαφέροντος προκύπτει από την επίλυση του προτεινόμενου Προβλήματος Δρομολόγησης Οχημάτων Συλλογής Βραβείου n Ατόμων (n-Person Prize-Collecting Vehicle Routing Problem (n-PCVRP)), η οποία βελτιστοποιείται μέσω του ειδικά σχεδιασμένου Αλγόριθμου της Πυγολαμπίδας βασισμένος στις Συντεταγμένες και Αποστάσεις (Fireflly Algorithm based on Coordinates and Distance (FACRD)). Σε αυτό το αλγοριθμικό πλαίσιο ενσωματώνονται ειδικά σχεδιασμένες ευρετικές τεχνικές κατασκευής και βελτίωσης των λύσεων, ενώ χρησιμοποιείται μία νέα μέθοδος κωδικοποίησης/αποκωδικοποίησης. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος αποδίδει εφικτές και αποτελεσματικές λύσεις που συνάδουν με τις προτιμήσεις της ομάδας.

A firefly algorithm for the environmental prize-collecting vehicle routing problem

2020 ◽  
Vol 57 ◽  
pp. 100712
Author(s):  
Dimitra Trachanatzi ◽  
Manousos Rigakis ◽  
Magdalene Marinaki ◽  
Yannis Marinakis
Keyword(s):  
Vehicle Routing ◽  
Vehicle Routing Problem ◽  
Firefly Algorithm ◽  
Routing Problem ◽  
Prize Collecting

An Effective Genetic Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Multiple Depots

2011 ◽  
Vol 204-210 ◽  
pp. 283-287 ◽  
Author(s):  
Yun Yao Li ◽  
Chang Shi Liu
Keyword(s):  
Genetic Algorithm ◽  
Vehicle Routing ◽  
Vehicle Routing Problem ◽  
Computing Time ◽  
Travel Distance ◽  
Computational Results ◽  
High Quality ◽  
Routing Problem ◽  
Multiple Depots ◽  
Reasonable Computing

The vehicle routing problem with multiple depots was considered in this paper, and a genetic algorithm for the proposed problem was designed to minimize the vehicle number and total travel distance. Performances are compared with other heuristics recently published in the literature, the computational results show that the proposed approaches produce high quality results within a reasonable computing time.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document