一种具有释放时间的旅行推销员问题的混合遗传算法

G. Soares, Teobaldo Bulhões, Bruno Bruck
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摘要

本文的重点是经典旅行推销员问题的一个变体,在这个问题中,每个客户都与一个放行时间相关联,该放行时间指示所要求的产品何时在仓库中可用。这个问题涉及到使用一辆车而不能满足所有客户的多次旅行。然而,在所有与路线需求相关的产品发布之前,车辆不能开始一条路线,这可能会导致开始下一条路线之前的等待时间。目标是最小化最后一条路线的结束时间,这是指车辆在满足所有要求后返回仓库所需的时间。为了解决这一问题,本文提出了一种混合遗传算法,其中包括更先进的评估个体和促进种群多样性的技术。此外,还引入了一种新的动态规划分割算法,将客户访问序列转换为保持该序列的最优路由集。该算法能够找到所有已知最优的154个实例的最优解,并为364个实例找到了更好的上界,与最先进的算法相比,时间明显更短。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Um algoritmo genético híbrido para o problema do caixeiro viajante com tempos de liberação
O foco deste artigo é uma variante do problema do caixeiro-viajante clássico, no qual cada cliente está associado a um tempo de liberação indicando quando o produto solicitado estará disponível no depósito. O problema envolve o uso de um único veículo sem capacidade para atender todos os clientes fazendo múltiplas viagens. No entanto, o veículo não pode iniciar uma rota até que todos os produtos associados às demandas da rota tenham sido liberados, levando a possíveis tempos de espera antes de iniciar a próxima rota. O objetivo é minimizar o tempo de término da última rota, que se refere ao tempo que o veículo leva para retornar ao depósito após atender todas as demandas. Para resolver este problema, este artigo propõe um algoritmo genético híbrido que inclui técnicas mais avançadas para avaliar indivíduos e promover diversidade na população. Além disso, é introduzido um novo algoritmo de split com programação dinâmica, que converte a sequência de visita do cliente em um conjunto ótimo de rotas que mantém a sequência. O algoritmo conseguiu encontrar a solução ótima para todas as 154 instâncias com ótimos conhecidos e encontrou melhores limites superiores para 364 instâncias, em significativamente menos tempo quando comparado ao algoritmo de estado-da-arte.
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