論文の概要: Memetic Search for Green Vehicle Routing Problem with Private Capacitated Refueling Stations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04527v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 15:52:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:14:23.920882
• Title: Memetic Search for Green Vehicle Routing Problem with Private Capacitated Refueling Stations
• Title（参考訳）: プライベートキャパシタ付給油ステーションを用いたグリーンカーの走行経路問題のメメカティック検索
• Authors: Rui Xu, Xing Fan, Shengcai Liu, Wenjie Chen, Ke Tang,
• Abstract要約: 本稿では,GVRP-PCAFSを解くために,制約付きツアーセグメンテーション(SCTS)と効率的なローカルサーチ(ELS)を分離した新しいメメティックアルゴリズムMETSを提案する。 グローバルサーチでは,SCTS戦略は巨大ツアーを分割して多様なソリューションを生成し,総合的なフィットネス評価機能によって探索プロセスが導かれる。 局所探索のために、ESSは一定時間移動評価機構を備えた調整された移動演算子を導入し、大規模溶液近傍の効率的な探索を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.615777593601262
• License:
• Abstract: The green vehicle routing problem with private capacitated alternative fuel stations (GVRP-PCAFS) extends the traditional green vehicle routing problem by considering refueling stations limited capacity, where a limited number of vehicles can refuel simultaneously with additional vehicles must wait. This feature presents new challenges for route planning, as waiting times at stations must be managed while keeping route durations within limits and reducing total travel distance. This article presents METS, a novel memetic algorithm (MA) with separate constraint-based tour segmentation (SCTS) and efficient local search (ELS) for solving GVRP-PCAFS. METS combines global and local search effectively through three novelties. For global search, the SCTS strategy splits giant tours to generate diverse solutions, and the search process is guided by a comprehensive fitness evaluation function to dynamically control feasibility and diversity to produce solutions that are both diverse and near-feasible. For local search, ELS incorporates tailored move operators with constant-time move evaluation mechanisms, enabling efficient exploration of large solution neighborhoods. Experimental results demonstrate that METS discovers 31 new best-known solutions out of 40 instances in existing benchmark sets, achieving substantial improvements over current state-of-the-art methods. Additionally, a new large-scale benchmark set based on real-world logistics data is introduced to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 自家用静電容量代替燃料ステーション(GVRP-PCAFS)によるグリーンカーの経路問題は、他の車両を待機させて同時に燃料を補給できる限られた容量の再給油ステーションを考えることで、従来のグリーンカーの経路問題を拡張している。 この機能は、駅での待ち時間を制限内に保ち、総走行距離を減らしながら管理する必要があるため、ルート計画に新たな課題をもたらす。 本稿では,GVRP-PCAFSを解くために,制約付きツアーセグメンテーション(SCTS)と効率的なローカルサーチ(ELS)を分離した新しいメメティックアルゴリズムMETSを提案する。 METSは、グローバル検索とローカル検索を3つの新しい方法で効果的に組み合わせている。 グローバルサーチでは、SCTS戦略は巨大なツアーを分割して多様なソリューションを生成し、検索プロセスは総合的な適合度評価機能により、実現可能性と多様性を動的に制御し、多様性とほぼ実現可能なソリューションを生成する。 局所探索のために、ESSは一定時間移動評価機構を備えた調整された移動演算子を導入し、大規模溶液近傍の効率的な探索を可能にする。 実験の結果、METSは既存のベンチマークセットの40のインスタンスのうち、31の既知のソリューションを発見し、現在の最先端メソッドよりも大幅に改善された。 さらに,現実の物流データに基づく大規模ベンチマークも導入され,今後の研究が促進される。

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