論文の概要: Proactive Depot Discovery: A Generative Framework for Flexible Location-Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11715v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 12:00:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:32.894043
• Title: Proactive Depot Discovery: A Generative Framework for Flexible Location-Routing
• Title（参考訳）: Proactive Depot Discovery: フレキシブルなロケーションルーティングのための生成フレームワーク
• Authors: Site Qu, Guoqiang Hu,
• Abstract要約: 位置情報ルーティング問題(LRP)のデポを積極的に生成するデータ駆動型DRLフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、ルーティングコストの低い優れたソリューションルートにつながるデポを積極的に生成することができる。 我々の枠組みは、特に救急医療救助や災害救助の物流において、現実世界の応用にまで拡大する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.48890356952206
• License:
• Abstract: The Location-Routing Problem (LRP), which combines the challenges of facility (depot) locating and vehicle route planning, is critically constrained by the reliance on predefined depot candidates, limiting the solution space and potentially leading to suboptimal outcomes. Previous research on LRP without predefined depots is scant and predominantly relies on heuristic algorithms that iteratively attempt depot placements across a planar area. Such approaches lack the ability to proactively generate depot locations that meet specific geographic requirements, revealing a notable gap in current research landscape. To bridge this gap, we propose a data-driven generative DRL framework, designed to proactively generate depots for LRP without predefined depot candidates, solely based on customer requests data which include geographic and demand information. It can operate in two distinct modes: direct generation of exact depot locations, and the creation of a multivariate Gaussian distribution for flexible depots sampling. By extracting depots' geographic pattern from customer requests data, our approach can dynamically respond to logistical needs, identifying high-quality depot locations that further reduce total routing costs compared to traditional methods. Extensive experiments demonstrate that, for a same group of customer requests, compared with those depots identified through random attempts, our framework can proactively generate depots that lead to superior solution routes with lower routing cost. The implications of our framework potentially extend into real-world applications, particularly in emergency medical rescue and disaster relief logistics, where rapid establishment and adjustment of depot locations are paramount, showcasing its potential in addressing LRP for dynamic and unpredictable environments.
• Abstract（参考訳）: 施設(補給所)の配置と車両の経路計画の課題を組み合わせたロケーション・ルート問題(LRP)は、事前に定義された補給所候補への依存、ソリューション空間の制限、そして潜在的に最適以下の結果に繋がる。 事前定義された補給所を持たないLRPに関する以前の研究は、主に平面領域を横断する補給所配置を反復的に試みるヒューリスティックなアルゴリズムに依存している。 このようなアプローチでは、特定の地理的要件を満たすデポの場所を積極的に生成する能力が欠如しており、現在の研究環境における顕著なギャップが明らかになっている。 このギャップを埋めるために、地理的および需要情報を含む顧客要求データのみに基づいて、予め定義されたデポ候補を必要とせずに、LRPのデポを積極的に生成するデータ駆動型DRLフレームワークを提案する。 正確なデポ位置の直接生成と、柔軟なデポサンプリングのための多変量ガウス分布の生成という、2つの異なるモードで動作することができる。 顧客要求データからデポの地理的パターンを抽出することにより、当社のアプローチはロジカルなニーズに動的に対応し、従来の方法と比較して全体のルーティングコストをさらに削減する高品質なデポ位置を特定することができる。 大規模な実験では、同じ顧客要求のグループに対して、ランダムな試行によって特定されたデポと比較して、我々のフレームワークは、ルーティングコストの低い優れたソリューションルートにつながるデポを積極的に生成できることを示した。 本フレームワークの意義は,特に緊急医療救助や災害救助のロジスティクスにおいて,補給所の迅速な設置と調整が最重要であり,動的かつ予測不能な環境においてLRPに対処する可能性を示している。

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