利用几何信息的约束规划路线规划算法
人工智能
2020-09-23 v1
摘要
影响人员或货物运输的问题在工业和商业中大量存在，并且它们似乎也是许多更复杂问题的根源。近年来，物流与运输行业在技术进步的支持下持续增长，即企业为了具备竞争力正求助于旨在提升效率与效能的创新技术。这正是企业越来越多地使用人工智能（AI）、区块链和物联网（IoT）等技术的原因。特别是人工智能，常用于解决优化问题，以为用户提供利用可用资源的最有效方式。在这项工作中，我们概述了当前基于 CLP 技术、针对路线规划问题并利用其中许多问题或其某些变体中内在存在的几何信息开发新算法的研究活动。迄今为止，研究特别聚焦于欧几里得旅行商问题（Euclidean TSP），旨在未来将所得结果也推广至同类别的其他问题，如欧几里得车辆路径问题（Euclidean VRP）。
引用
@article{arxiv.2009.10253,
title = {Constraint Programming Algorithms for Route Planning Exploiting Geometrical Information},
author = {Alessandro Bertagnon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.10253},
year = {2020}
}
备注
In Proceedings ICLP 2020, arXiv:2009.09158