論文の概要: Hybrid Genetic Algorithm and Mixed Integer Linear Programming for Flying Sidekick TSP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13832v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 21:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 15:00:56.281983
• Title: Hybrid Genetic Algorithm and Mixed Integer Linear Programming for Flying Sidekick TSP
• Title（参考訳）: フライングサイドキックTSPのためのハイブリッド遺伝的アルゴリズムと混合整数線形計画法
• Authors: Andr\'e Rossi Kuroswiski and Humberto Baldessarini Pires and Angelo Passaro and Lamartine Nogueira Frutuoso and Edson Luiz Fran\c{c}a Senne
• Abstract要約: 本研究では、Flying Sidekick TSP(FSTSP)と呼ばれる旅行セールスマン問題(TSP)の変動を最適化するためのハイブリッド遺伝的アルゴリズム(HGenFS)を提案する。 その結果, 厳密解の定式化が最大10顧客までの問題解決に適していることが確認された。 HGenFSは、特定値と局所探索フェーズを組み込むことで、FSTSPの最適解を数秒で見つけることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39373541926236766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing use of drones to perform various tasks has motivated an exponential growth of research aimed at optimizing the use of these means, benefiting both military and civilian applications, including logistics delivery. In this sense, the combined use of trucks and drones has been explored with great interest by Operations Research. This work presents mathematical formulations in Mixed Integer Linear Programming and proposes a hybrid Genetic Algorithm (HGenFS) for optimizing a variation of the Traveling Salesman Problem (TSP) called Flying Sidekick TSP (FSTSP), in which truck and drone cooperate. The results obtained confirmed that the adopted formulation for the exact solution is suitable for solving problems up to ten customers, and the HGenFS proved to be capable of finding optimal solutions for the FSTSP in a few seconds by incorporating specific heuristics and a local search phase.
• Abstract（参考訳）: ドローンの様々なタスクへの利用の増加は、これらの手段の使用を最適化することを目的とした研究の指数関数的な成長を動機付け、ロジスティクスの配送を含む軍用および民間用アプリケーションの両方に恩恵を与えた。 この意味では、トラックとドローンの併用はOperations Researchによって大きな関心を集めている。 この研究は混合整数線形計画法における数学的定式化を提案し、トラックとドローンが協調するFlying Sidekick TSP (FSTSP)と呼ばれる旅行セールスマン問題(TSP)の変動を最適化するためのハイブリッド遺伝的アルゴリズム(HGenFS)を提案する。 その結果, 厳密な解の定式化は最大10顧客までの問題解決に適しており, HGenFSは特定のヒューリスティックと局所探索フェーズを組み込んで, 数秒でFSTSPの最適解を見つけることができることがわかった。

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