論文の概要: Balanced dynamic multiple travelling salesmen: algorithms and continuous approximations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12063v2
• Date: Mon, 23 Aug 2021 15:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 08:28:20.984044
• Title: Balanced dynamic multiple travelling salesmen: algorithms and continuous approximations
• Title（参考訳）: balanced dynamic multiple travel salesmen:アルゴリズムと連続近似
• Authors: Wolfgang Garn
• Abstract要約: 動的ルーティングは、例えばリアルタイムルーティングなど、顧客が事前に分かっていない場合に発生する。 BD-mTSP(BD-mTSP)というバランスの取れたマルチトラベリングセールスマン問題の解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dynamic routing occurs when customers are not known in advance, e.g. for real-time routing. Two heuristics are proposed that solve the balanced dynamic multiple travelling salesmen problem (BD-mTSP). These heuristics represent operational (tactical) tools for dynamic (online, real-time) routing. Several types and scopes of dynamics are proposed. Particular attention is given to sequential dynamics. The balanced dynamic closest vehicle heuristic (BD-CVH) and the balanced dynamic assignment vehicle heuristic (BD-AVH) are applied to this type of dynamics. The algorithms are applied to a wide range of test instances. Taxi services and palette transfers in warehouses demonstrate how to use the BD-mTSP algorithms in real-world scenarios. Continuous approximation models for the BD-mTSP's are derived and serve as strategic tools for dynamic routing. The models express route lengths using vehicles, customers, and dynamic scopes without the need of running an algorithm. A machine learning approach was used to obtain regression models. The mean absolute percentage error of two of these models is below 3%.
• Abstract（参考訳）: 動的ルーティングは、リアルタイムルーティングなど、顧客が事前に知らない場合に発生する。 バランスド・ダイナミック・マルチトラベル・セールスマン問題(bd-mtsp)を解決する2つのヒューリスティックが提案されている。 これらのヒューリスティックは、動的(オンライン、リアルタイム)ルーティングのための運用(戦術)ツールを表している。 ダイナミクスのいくつかのタイプとスコープが提案されている。 特にシーケンシャル・ダイナミクスに注意が向けられる。 バランスド動的最接近車両ヒューリスティック (bd-cvh) とバランスド動的割り当て車両ヒューリスティック (bd-avh) は、このタイプのダイナミクスに適用される。 アルゴリズムは幅広いテストインスタンスに適用される。 倉庫におけるタクシーサービスとパレット転送は、現実のシナリオでBD-mTSPアルゴリズムを使用する方法を示している。 BD-mTSPの連続近似モデルは導出され、動的ルーティングのための戦略的ツールとして機能する。 モデルは、アルゴリズムを実行する必要なく、車、顧客、動的スコープを使用してルート長を表現する。 回帰モデルを得るために機械学習アプローチが用いられた。 これらのモデルの2つの平均絶対パーセンテージ誤差は3%以下である。

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