Core Concepts
提案されたアプローチは、計算時間と収束性において顕著な改善をもたらす。
Abstract
製造システムの柔軟性向上に寄与する自律移動ロボットに焦点を当て、フリート設計と運用戦略が重要である。提案された手法は、Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem with Time Windows(FSMVRPTW)のグローバル最適解を見つけることができる。この手法は、並列混合最適化アルゴリズムで実装され、メタヒューリスティックがB&Bアルゴリズムに候補上限値を提供し、計算時間と収束性の両方で大幅な改善をもたらす。UCT-MHは、探索空間のバランスを取りながら効果的に誘導することができる。これにより、提案された方法は実際のケーススタディで有意義な結果を示している。
Stats
提案手法は計算時間において38.3%から86.5%までの削減を実現した。
100タスクの場合、独立したB&Bアルゴリズムは24時間以内に有効な解決策を見つけられず、UCT-MHは効率的な探索により複数の解決策を提供した。
Quotes
"提案された手法は、計算時間と収束性において顕著な改善をもたらす"
"UCT-MHは探索空間のバランスを取りながら効果的に誘導することができる"