RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды института системного программирования РАН // Архив

Труды ИСП РАН, 2019, том 31, выпуск 3, страницы 145–156 (Mi tisp429)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Constructive heuristics for Capacitated Vehicle Routing Problem: a comparative study

[Эвристические методы конструирования маршрута для решения задачи маршрутизации с ограничением по грузоподъемности]

S. M. Avdoshin, E. N. Beresneva

National Research University Higher School of Economics

Аннотация: 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. Задача работы — провести экспериментальное исследование точности решения различных конструктивных эвристик, так как в других источниках не было найдено подобных сравнений. В большинстве случаев, лидером можно признать эвристику «Clarke and Wright Savings», однако существуют отдельные наборы данных, описанные в тексте, на которых лучше работают другие алгоритмы. Также в статье рассмотрены и другие интересные факты. В целом работа проделана с целью дальнейшего использования полученных знаний в экспериментальном исследовании наиболее известных и современных метаэвристических алгоритмов решения задачи маршрутизации с ограничением по грузоподъемности, для которых будут получены предварительные решения на основе выявленных лучших эвристических методов конструирования маршрута.

Ключевые слова: задача маршрутизации с ограничением по грузоподъемности, эвристические методы конструирования маршрута.

Язык публикации: английский

DOI: 10.15514/ISPRAS-2019-31(3)-12



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024