Local search metaheuristics for Capacitated Vehicle Routing Problem: a comparative study

Задача маршрутизации — одна из широко известных задач комбинаторной оптимизации. Она состоит в отыскании оптимального множества маршрутов для транспортных средств с целью однократного обслуживания определенного множества клиентов. В данной работе исследуется подвид задачи маршрутизации — задача маршрутизации с ограничением по грузоподъемности, в которой каждое транспортное средство имеет свою грузоподъемность. Задача является NP-трудной, поэтому вместо точных алгоритмов решения исследуются только эвристические алгоритмы, позволяющие получить приближенные решения за полиномиальное время. Данная работа является продолжением исследования, посвященного алгоритмам конструирования маршрута; оно позволяет получить первоначальные решения для данной задачи. Было выяснено, что эвристика Clarke and Wright Savings (CWS) является одной из лучших, за исключением наборов данным с геометрическим расположением точек, для которых лучшим является алгоритм Nearest Neighbor (NN). Целью работы является сравнение локально-оптимальных метаэвристических алгоритмов решения задачи маршрутизации с ограничением по грузоподъемности по двум критериям: точность и время решения, для получения начального решения используются алгоритмы CWS и NN. Выявлено пять Парето оптимальных групп алгоритмов для различных типов входных данных. Интересно, что алгоритм «Lin, Kernighan and Helsgaun heuristic» (LKH-3), входящий во все Парето оптимальные группы для смежной задачи (задача коммивояжера), в данном случае вошел только в четыре группы из пяти.