論文の概要: A review of approaches to modeling applied vehicle routing problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10950v1
- Date: Sun, 23 May 2021 14:50:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-26 08:10:13.013713
- Title: A review of approaches to modeling applied vehicle routing problems
- Title(参考訳): 応用車両経路問題のモデル化に関する一検討
- Authors: Konstantin Sidorov, Alexander Morozov
- Abstract要約: 車両経路問題のモデル化手法について概説する。
モデリング手法を評価するためのいくつかの基準を定式化する。
我々はVRPドメインのモデリング分野における今後の研究の道について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 77.34726150561087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to the practical importance of vehicle routing problems (VRP), there
exists an ever-growing body of research in algorithms and (meta)heuristics for
solving such problems. However, the diversity of VRP domains creates the
separate problem of modeling such problems -- describing the domain entities
(and, in particular, the planning decisions), the set of valid planning
decisions, and the preferences between different plans. In this paper, we
review the approaches for modeling vehicle routing problems. To make the
comparison more straightforward, we formulate several criteria for evaluating
modeling methods reflecting the practical requirements of the development of
optimization algorithms for such problems. Finally, as a result of this
comparison, we discuss several future research avenues in the field of modeling
VRP domains.
- Abstract(参考訳): 車両ルーティング問題 (VRP) の実践的重要性のため、アルゴリズムや(メタ)ヒューリスティックスにおいて、そのような問題を解決するための研究が絶え間なく進んでいる。
しかし、vrpドメインの多様性は、ドメインエンティティ(特に計画決定)、有効な計画決定のセット、異なる計画間の選好を記述するという、そのような問題をモデル化する別の問題を生み出します。
本稿では,車両経路問題のモデル化手法について概説する。
比較をより容易にするために,このような問題に対する最適化アルゴリズム開発の実践的要件を反映したモデリング手法の評価基準を定式化する。
最後に,本比較の結果,vrpドメインのモデリング分野における今後の研究動向について考察する。
関連論文リスト
- The Algorithm Configuration Problem [0.8075866265341176]
本稿では、決定/最適化問題の特定事例を解決するためのパラメータ化アルゴリズムの最適化に焦点を当てる。
本稿では,アルゴリズム構成問題の定式化だけでなく,その解決のための様々なアプローチを概説する包括的フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T17:29:34Z) - Multi-Objective Policy Gradients with Topological Constraints [108.10241442630289]
本稿では, PPOアルゴリズムの簡単な拡張により, TMDPにおけるポリシー勾配に対する新しいアルゴリズムを提案する。
シミュレーションと実ロボットの両方の目的を任意に並べた実世界の多目的ナビゲーション問題に対して,これを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T07:22:58Z) - An Overview and Experimental Study of Learning-based Optimization
Algorithms for Vehicle Routing Problem [49.04543375851723]
車両ルーティング問題(VRP)は典型的な離散最適化問題である。
多くの研究は、VRPを解決するための学習に基づく最適化アルゴリズムについて検討している。
本稿では、最近のこの分野の進歩を概観し、関連するアプローチをエンドツーエンドアプローチとステップバイステップアプローチに分割する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T02:13:03Z) - Deep Policy Dynamic Programming for Vehicle Routing Problems [89.96386273895985]
本稿では,学習ニューラルの強みと動的プログラミングアルゴリズムの強みを組み合わせた深層ポリシー動的プログラミング(d pdp)を提案する。
D PDPは、例の解からエッジを予測するために訓練されたディープニューラルネットワークから派生したポリシーを使用して、DP状態空間を優先し、制限する。
本研究では,旅行セールスマン問題 (TSP) と車両ルーティング問題 (VRP) の枠組みを評価し,ニューラルネットワークが(制限された)DPアルゴリズムの性能を向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T15:33:57Z) - Model-Based Domain Generalization [96.84818110323518]
本稿では,モデルベースドメイン一般化問題に対する新しいアプローチを提案する。
我々のアルゴリズムは、最新のwildsベンチマークの最先端手法を最大20ポイント上回った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-23T00:59:02Z) - Some Network Optimization Models under Diverse Uncertain Environments [0.0]
この論文は、異なる不確実なパラダイムの下で7つの異なるネットワークモデルを提案する。
不確実性ネットワークモデルの対応するクリスプ等価性は、異なる解法を用いて解く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-21T13:48:15Z) - Analytics and Machine Learning in Vehicle Routing Research [8.524039202121974]
車両問題ルーティング(VRP)は、最も集中的に研究された最適化問題の1つです。
現実世界のVRPアプリケーションにまつわる複雑さや不確実性、ダイナミクスに対処するために、機械学習(ML)手法が使われている。
本稿では,VRP問題に対処する上で,解析手法とMLツールを組み合わせたハイブリッド手法の総合的なレビューを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-19T16:26:17Z) - Forethought and Hindsight in Credit Assignment [62.05690959741223]
我々は、前向きモデルや後向きモデルによる後向き操作による予測として使われる計画の利益と特異性を理解するために活動する。
本稿では,予測を(再)評価すべき状態の選択に主眼を置いて,計画におけるモデルの利用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T16:00:47Z) - An adaptive data-driven approach to solve real-world vehicle routing
problems in logistics [0.0]
輸送は物流費の3分の1を占める。
本研究は、ロジスティクス分野における実世界のルーティング車両問題(VRP)を解決するための適応型データ駆動型革新的なモジュラーアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-05T17:47:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。