論文の概要: A new Hyper-heuristic based on Adaptive Simulated Annealing and
Reinforcement Learning for the Capacitated Electric Vehicle Routing Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03185v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 11:10:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-08 13:47:49.022131
- Title: A new Hyper-heuristic based on Adaptive Simulated Annealing and
Reinforcement Learning for the Capacitated Electric Vehicle Routing Problem
- Title（参考訳）: 容量型電気自動車ルーティング問題に対する適応型シミュレートアニーリングと強化学習に基づく新しい超ヒューリスティック
- Authors: Erick Rodr\'iguez-Esparza, Antonio D Masegosa, Diego Oliva, Enrique
Onieva
- Abstract要約: 都市部では環境汚染と地球温暖化を減らすために電気自動車(EV)が採用されている。
社会と経済の持続可能性に影響を与え続けているラストマイルロジスティクスの軌道をルーティングするのにはまだ不足がある。
本稿では,高ヒューリスティック適応アニーリングと強化学習というハイパーヒューリスティックなアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.655068751758952
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electric vehicles (EVs) have been adopted in urban areas to reduce
environmental pollution and global warming as a result of the increasing number
of freight vehicles. However, there are still deficiencies in routing the
trajectories of last-mile logistics that continue to impact social and economic
sustainability. For that reason, in this paper, a hyper-heuristic (HH) approach
called Hyper-heuristic Adaptive Simulated Annealing with Reinforcement Learning
(HHASA$_{RL}$) is proposed. It is composed of a multi-armed bandit method and
the self-adaptive Simulated Annealing (SA) metaheuristic algorithm for solving
the problem called Capacitated Electric Vehicle Routing Problem (CEVRP). Due to
the limited number of charging stations and the travel range of EVs, the EVs
must require battery recharging moments in advance and reduce travel times and
costs. The HH implemented improves multiple minimum best-known solutions and
obtains the best mean values for some high-dimensional instances for the
proposed benchmark for the IEEE WCCI2020 competition.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車(ev)は、貨物車の増加に伴う環境汚染や地球温暖化の低減のために都市部で採用されている。
しかし、社会的・経済的持続可能性に影響を与えるラストマイルロジスティクスの軌跡のルーティングにはまだ欠陥がある。
そこで本稿では,強化学習による超ヒューリスティック適応型アニーリング(hhasa$_{rl}$)という超ヒューリスティック(hh)アプローチを提案する。
容量型電気自動車ルーティング問題(cevrp)と呼ばれる問題を解決するために,マルチアームバンディット法と自己適応型シミュレートアニーリング(sa)メタヒューリスティックアルゴリズムから構成される。
充電ステーションの数とevの走行距離が限られているため、evは事前にバッテリーの充電モーメントを必要とし、走行時間とコストを削減しなければならない。
実装されたHHは、複数の最小限のベストプラクティスを改善し、IEEE WCCI2020コンペティションのために提案されたベンチマークに対して、いくつかの高次元インスタンスの最良の平均値を得る。
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