論文の概要: A Genetic Algorithm for Multi-Capacity Fixed-Charge Flow Network Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05798v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 03:50:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:18.262819
• Title: A Genetic Algorithm for Multi-Capacity Fixed-Charge Flow Network Design
• Title（参考訳）: 多容量固定形潮流ネットワーク設計のための遺伝的アルゴリズム
• Authors: Caleb Eardley, Dalton Gomez, Ryan Dupuis, Michael Papadopoulos, Sean Yaw,
• Abstract要約: MC-FCNF問題は、インフラ設計、輸送、電気通信、サプライチェーン管理など、多くの分野で自然発生している。 本稿では,MC-FCNF問題に対して,高速に高品質な流れ解を求める遺伝的アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The Multi-Capacity Fixed-Charge Network Flow (MC-FCNF) problem, a generalization of the Fixed-Charge Network Flow problem, aims to assign capacities to edges in a flow network such that a target amount of flow can be hosted at minimum cost. The cost model for both problems dictates that the fixed cost of an edge is incurred for any non-zero amount of flow hosted by that edge. This problem naturally arises in many areas including infrastructure design, transportation, telecommunications, and supply chain management. The MC-FCNF problem is NP-Hard, so solving large instances using exact techniques is impractical. This paper presents a genetic algorithm designed to quickly find high-quality flow solutions to the MC-FCNF problem. The genetic algorithm uses a novel solution representation scheme that eliminates the need to repair invalid flow solutions, which is an issue common to many other genetic algorithms for the MC-FCNF problem. The genetic algorithm's efficiency is displayed with an evaluation using real-world CO2 capture and storage infrastructure design data. The evaluation results highlight the genetic algorithm's potential for solving large-scale network design problems.
• Abstract（参考訳）: 固定電荷ネットワークフロー問題の一般化であるMC-FCNF問題(Multi-Capacity Fixed-Charge Network Flow)は,フローネットワーク内のエッジに容量を割り当てることを目的とする。 両問題のコストモデルは、エッジがホストする非ゼロのフローに対して、エッジの固定コストが引き起こされることを規定する。 この問題は、インフラ設計、輸送、電気通信、サプライチェーン管理など、多くの分野で自然発生している。 MC-FCNF問題はNP-Hardであるため、正確な手法で大規模インスタンスを解くことは現実的ではない。 本稿では,MC-FCNF問題に対して,高速に高品質な流れ解を求める遺伝的アルゴリズムを提案する。 遺伝的アルゴリズムは、MC-FCNF問題において、他の多くの遺伝的アルゴリズムに共通する問題である、無効なフローソリューションの修復を不要とする、新しい解表現スキームを使用している。 実世界のCO2キャプチャとストレージインフラストラクチャ設計データを用いて、遺伝的アルゴリズムの効率を評価して表示する。 評価結果は,大規模なネットワーク設計問題を解決する遺伝的アルゴリズムの可能性を強調した。

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