論文の概要: Hybrid 2-stage Imperialist Competitive Algorithm with Ant Colony Optimization for Solving Multi-Depot Vehicle Routing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04157v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 17:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 22:44:54.521865
• Title: Hybrid 2-stage Imperialist Competitive Algorithm with Ant Colony Optimization for Solving Multi-Depot Vehicle Routing Problem
• Title（参考訳）: マルチデポット車両経路問題に対するantコロニー最適化によるハイブリッド2段階帝国主義競合アルゴリズム
• Authors: Ivars Dzalbs, Tatiana Kalganova
• Abstract要約: 本稿では,2つの集団ベースアルゴリズムに基づくハイブリッド2段階アプローチを提案する。 提案したハイブリッドアルゴリズムでは、ICAがデポへの顧客の割り当てを担当し、ACOが顧客のルーティングとシークエンシングを行っている。 その結果、単純なACOやICAよりも明らかに改善され、他の競合アルゴリズムと比較して非常に競争力のある結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) is a real-world model of the simplistic Vehicle Routing Problem (VRP) that considers how to satisfy multiple customer demands from numerous depots. This paper introduces a hybrid 2-stage approach based on two population-based algorithms - Ant Colony Optimization (ACO) that mimics ant behaviour in nature and the Imperialist Competitive Algorithm (ICA) that is based on geopolitical relationships between countries. In the proposed hybrid algorithm, ICA is responsible for customer assignment to the depots while ACO is routing and sequencing the customers. The algorithm is compared to non-hybrid ACO and ICA as well as four other state-of-the-art methods across 23 common Cordreaus benchmark instances. Results show clear improvement over simple ACO and ICA and demonstrate very competitive results when compared to other rival algorithms.
• Abstract（参考訳）: MDVRP(Multi-Depot Vehicle Routing Problem)は、複数のデポから複数の顧客要求を満たす方法を検討する簡易車両ルーティング問題(VRP)の現実モデルである。 本稿では,自然界におけるアリの振る舞いを模倣するAnt Colony Optimization (ACO) と,国家間の地政学的関係に基づく Imperialist Competitive Algorithm (ICA) という2つの集団に基づくハイブリッド2段階アプローチを提案する。 提案したハイブリッドアルゴリズムでは、ICAがデポへの顧客の割り当てを担当し、ACOが顧客のルーティングとシークエンシングを行っている。 このアルゴリズムは、非ハイブリッドacoとica、および23の共通cordreausベンチマークインスタンスにわたる4つの最先端メソッドと比較される。 その結果、単純なACOやICAよりも明らかに改善され、他の競合アルゴリズムと比較して非常に競争力のある結果が得られた。

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