論文の概要: Demand Selection for VRP with Emission Quota
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19315v1
- Date: Sun, 25 May 2025 21:04:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.050061
- Title: Demand Selection for VRP with Emission Quota
- Title（参考訳）: エミッションクオタを用いたVRPの需要選択
- Authors: Farid Najar, Dominique Barth, Yann Strozecki,
- Abstract要約: 本稿では,QVRP と呼ばれるエミッションクォータを用いた車両ルーティング問題 (VRP) に対する需要選択問題を提案する。
目的は、汚染基準を尊重しつつ、省略された配送数を最小化することである。
我々は、MFVA(Maximum Feasible Vehicle Assignment)と呼ばれる需要選択部分に焦点を当て、VRPインスタンスのルーティングの構成は古典的なOR手法を用いて解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Combinatorial optimization (CO) problems are traditionally addressed using Operations Research (OR) methods, including metaheuristics. In this study, we introduce a demand selection problem for the Vehicle Routing Problem (VRP) with an emission quota, referred to as QVRP. The objective is to minimize the number of omitted deliveries while respecting the pollution quota. We focus on the demand selection part, called Maximum Feasible Vehicle Assignment (MFVA), while the construction of a routing for the VRP instance is solved using classical OR methods. We propose several methods for selecting the packages to omit, both from machine learning (ML) and OR. Our results show that, in this static problem setting, classical OR-based methods consistently outperform ML-based approaches.
- Abstract（参考訳）: 組合せ最適化(CO)問題は、伝統的にメタヒューリスティックスを含むオペレーショナルリサーチ(OR)手法を用いて解決される。
そこで本研究では,QVRPと呼ばれるエミッションクォータを用いた自動車ルーティング問題(VRP)に対する需要選択問題を提案する。
目的は、汚染基準を尊重しつつ、省略された配送数を最小化することである。
我々は、MFVA(Maximum Feasible Vehicle Assignment)と呼ばれる需要選択部分に焦点を当て、VRPインスタンスのルーティングの構成は古典的なOR手法を用いて解決する。
本稿では,機械学習(ML)とORの両方から,省略するパッケージを選択する方法を提案する。
この静的な問題設定では、古典的なORベースの手法がMLベースの手法より一貫して優れていることを示す。
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