本論文では、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせた手法(GANCP)を提案し、階層的車両ルーティング問題の解決に適用している。
まず、ニューラルネットワークを用いてCVRPのコストを迅速に予測する。これにより、MDVRPやCLRPの上位レベルの意思決定を評価する際に、実際にCVRPを解く必要がなくなる。
次に、遺伝的アルゴリズムを用いて、MDVRPやCLRPの上位レベルの意思決定を最適化する。遺伝的アルゴリズムでは、ニューラルネットワークによる予測コストと解の多様性を評価関数に組み込む。
最後に、遺伝的アルゴリズムで得られた上位レベルの意思決定に基づいて、実際のCVRPを解き、最終的な解を得る。
本手法は、階層的車両ルーティング問題の解法開発を大幅に簡略化し、高品質な解を短時間で得ることができる。数値実験の結果、提案手法は既存手法と比べて優れた性能を示している。
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by Abhay Sobhan... في arxiv.org 05-07-2024
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