CLUSTER-BASED CLONAL SELECTION ALGORITHM FOR VEHICLE ROUTING PROBLEMS WITH TIME WINDOWS

Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pub Date : 2023-11-22 DOI:10.54365/adyumbd.1381562

Bilge Kagan Dedeturk, Burak Kolukisa, Mihrimah Özmen

{"title":"CLUSTER-BASED CLONAL SELECTION ALGORITHM FOR VEHICLE ROUTING PROBLEMS WITH TIME WINDOWS","authors":"Bilge Kagan Dedeturk, Burak Kolukisa, Mihrimah Özmen","doi":"10.54365/adyumbd.1381562","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Günümüzde doğal felaketlerin sayısı artmakta, daha sık yaşanmakta ve bu afetler, insan hayatını derinden etkilemektedir. Depremler, sel olayları ve salgınlar gibi doğal felaketlerin yol açtığı tahribatla başa çıkmak oldukça zordur. Türkiye'de gerçekleşen 6 Şubat depremi 11 ili etkileyerek yaklaşık 14 milyon insanı mağdur etmiştir. Deprem sonrası yol, köprü, tünel ve demiryolu gibi ulaşım altyapıları işlevsiz hale gelebilmekte ve alternatif rotaların hızla belirlenmesi zorlaşabilmektedir. Deprem sonrası yardım dağıtım faaliyetlerinde, araç rotalama problemleri (ARP) ile çözüm üretilebilir. ARP, çok sayıda müşteriye hizmet vermek amacıyla bir araç filosunu optimize eden kombinatoryal bir optimizasyon ve tam sayılı programlama problemidir. Zaman pencereli araç rotalama problemi (ZP-ARP) belirli zaman ve kapasite kısıtları altında en düşük maliyetle rotaların belirlenmesini amaçlar. Bu çalışmada, ZP-ARP için Kümeleme Temelli Klonal Seçim Algoritması (KSA) önerilmektedir. K-ortalama ve K-ortalama++ algoritmaları kullanılarak algoritmanın başlangıç çözüm kümesi iyileştirilmiş ve ardından KSA ile ZR-ARP için sonuçlar elde edilmiştir. Deneyler, ARP algoritmalarının sınanmasında literatürde sıklıkla kullanılan Solomon C1 ve R1 veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiş olup, çeşitli problemler için sonuçları alınmıştır. Deney sonuçlarına göre, kümeleme algoritması ile başlangıç çözümü elde edilmesi, KSA’nın sonuçlarını iyileştirdiği ve KSA’ nın yerel optimuma takılmasını önlediği görülmüştür.","PeriodicalId":149401,"journal":{"name":"Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi","volume":"23 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-11-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54365/adyumbd.1381562","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Günümüzde doğal felaketlerin sayısı artmakta, daha sık yaşanmakta ve bu afetler, insan hayatını derinden etkilemektedir. Depremler, sel olayları ve salgınlar gibi doğal felaketlerin yol açtığı tahribatla başa çıkmak oldukça zordur. Türkiye'de gerçekleşen 6 Şubat depremi 11 ili etkileyerek yaklaşık 14 milyon insanı mağdur etmiştir. Deprem sonrası yol, köprü, tünel ve demiryolu gibi ulaşım altyapıları işlevsiz hale gelebilmekte ve alternatif rotaların hızla belirlenmesi zorlaşabilmektedir. Deprem sonrası yardım dağıtım faaliyetlerinde, araç rotalama problemleri (ARP) ile çözüm üretilebilir. ARP, çok sayıda müşteriye hizmet vermek amacıyla bir araç filosunu optimize eden kombinatoryal bir optimizasyon ve tam sayılı programlama problemidir. Zaman pencereli araç rotalama problemi (ZP-ARP) belirli zaman ve kapasite kısıtları altında en düşük maliyetle rotaların belirlenmesini amaçlar. Bu çalışmada, ZP-ARP için Kümeleme Temelli Klonal Seçim Algoritması (KSA) önerilmektedir. K-ortalama ve K-ortalama++ algoritmaları kullanılarak algoritmanın başlangıç çözüm kümesi iyileştirilmiş ve ardından KSA ile ZR-ARP için sonuçlar elde edilmiştir. Deneyler, ARP algoritmalarının sınanmasında literatürde sıklıkla kullanılan Solomon C1 ve R1 veri setleri üzerinde gerçekleştirilmiş olup, çeşitli problemler için sonuçları alınmıştır. Deney sonuçlarına göre, kümeleme algoritması ile başlangıç çözümü elde edilmesi, KSA’nın sonuçlarını iyileştirdiği ve KSA’ nın yerel optimuma takılmasını önlediği görülmüştür.

查看原文本刊更多论文

基于集群的克隆选择算法用于有时间窗口的车辆路由问题

如今，自然灾害的数量越来越多，发生频率越来越高，这些灾害深深地影响着人类的生活。应对地震、洪水和流行病等自然灾害造成的破坏非常困难。土耳其 2 月 6 日发生的地震波及 11 个省，约 1 400 万人受灾。地震发生后，道路、桥梁、隧道和铁路等交通基础设施可能会失灵，很难迅速找到替代路线。在震后救灾物资分发活动中，车辆路由问题（RRP）可作为一种解决方案。ARP 是一个组合优化和整数编程问题，可优化车队为大量客户提供服务。时间窗口车辆路由问题（ZP-ARP）旨在确定在一定时间和容量限制下成本最小的路线。本研究针对 ZP-ARP 提出了基于聚类的克隆选择算法 (CSA)。通过使用 K-means 和 K-means++ 算法改进了算法的初始解集，然后获得了带有 KSA 的 ZR-ARP 的结果。实验在文献中常用来测试 ARP 算法的所罗门 C1 和 R1 数据集上进行，并得出了各种问题的结果。实验结果表明，利用聚类算法获得初始解可以改善 KSA 的结果，防止 KSA 陷入局部最优。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

自引率

0.00%

发文量