求解带时间窗动态车辆路径问题的混合遗传搜索
神经与进化计算
2023-07-27 v2 最优化与控制
摘要
带时间窗的动态车辆路径问题（DVRPTW）是经典 VRPTW 在在线场景下的推广，其中客户数据分批到达且需要实时路径方案。本文将混合遗传搜索（HGS）算法——一种用于 VRPTW 的成功启发式算法——适配于动态变体。我们讨论了 HGS 算法中受影响的组件，包括巨型 tour 表示、代价计算、初始种群、交叉与局部搜索。我们的方法为 DVRPTW 修改了这些组件，试图在未来客户到达约束与解质量之间取得平衡。为此，我们设计了比较不同规模解、归一化代价以及考虑未来时段的方法，且不需要任何先验训练。尽管存在此限制，基于 EURO meets NeurIPS 车辆路径竞赛 2022 数据上的计算结果表明，相较表现最佳的基线算法，解质量有显著提升。
引用
@article{arxiv.2307.11800,
title = {Hybrid Genetic Search for Dynamic Vehicle Routing with Time Windows},
author = {Mohammed Ghannam and Ambros Gleixner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11800},
year = {2023}
}