論文の概要: Arc Routing Problems with Multiple Trucks and Drones: A Hybrid Genetic Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18105v1
- Date: Mon, 25 Aug 2025 15:10:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.83231
- Title: Arc Routing Problems with Multiple Trucks and Drones: A Hybrid Genetic Algorithm
- Title（参考訳）: 複数のトラックとドローンによるアークルーティング問題:ハイブリッド遺伝的アルゴリズム
- Authors: Abhay Sobhanan, Hadi Charkhgard, Changhyun Kwon,
- Abstract要約: Rural Postman Problem (RPP) は、ネットワーク内のエッジや弧のサブセットをトラバースしなければならない基本的な変種である。
本稿では、複数のトラックを複数台搭載するRPP-mTDの一般化形態について検討する。
本稿では,人口ベース探索と対象地域探索を組み合わせたハイブリッド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）: 0.41292255339309664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Arc-routing problems underpin numerous critical field operations, including power-line inspection, urban police patrolling, and traffic monitoring. In this domain, the Rural Postman Problem (RPP) is a fundamental variant in which a prescribed subset of edges or arcs in a network must be traversed. This paper investigates a generalized form of the RPP, called RPP-mTD, which involves a fleet of multiple trucks, each carrying multiple drones. The trucks act as mobile depots traversing a road network, from which drones are launched to execute simultaneous service, with the objective of minimizing the overall makespan. Given the combinatorial complexity of RPP-mTD, we propose a Hybrid Genetic Algorithm (HGA) that combines population-based exploration with targeted neighborhood searches. Solutions are encoded using a two-layer chromosome that represents: (i) an ordered, directed sequence of required edges, and (ii) their assignment to vehicles. A tailored segment-preserving crossover operator is introduced, along with multiple local search techniques to intensify the optimization. We benchmark the proposed HGA against established single truck-and-drone instances, demonstrating competitive performance. Additionally, we conduct extensive evaluations on new, larger-scale instances to demonstrate scalability. Our findings highlight the operational benefits of closely integrated truck-drone fleets, affirming the HGA's practical effectiveness as a decision-support tool in advanced mixed-fleet logistics.
- Abstract（参考訳）: アークルート問題は、電力線検査、都市警察のパトロール、交通監視など、多くの重要な分野の運用を支えている。
この領域において、Rural Postman Problem (RPP) は、ネットワーク内のエッジまたはアークの所定の部分集合をトラバースしなければならない基本的な変種である。
本稿では、複数のトラックを複数台搭載するRPP-mTDの一般化形態について検討する。
トラックは、道路ネットワークを横断する移動式補給所として機能し、そこからドローンを発射して同時サービスを実行する。
RPP-mTDの組合せ複雑性を考慮し、人口ベース探索と対象地域探索を組み合わせたハイブリッド遺伝的アルゴリズム(HGA)を提案する。
溶液は、以下の2層染色体を用いて符号化される。
(i)所望の縁の順序で指示された順序、及び
(二)車両への配属
最適化を強化するために複数の局所探索技術とともに、セグメンテーション保存クロスオーバー演算子を導入している。
提案したHGAを、確立した単一トラック・アンド・ドローンインスタンスに対してベンチマークし、競合性能を実証した。
さらに,拡張性を示すため,新しい大規模インスタンスを広範囲に評価する。
本研究は,HGAの高度混成ロジスティクスにおける意思決定支援ツールとしての実用的有効性を確認し,密に統合されたトラック操縦船の運用上のメリットを浮き彫りにした。
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