1 research outputs found
Egy memetikus algoritmus a járatszervezési problémára
In this paper we present a new memetic algorithm for the CVRP (Capacitated Vehicle Routing Problem). The new algorithm was developed from our earlier multi-objective algorithm for the vehicle routing problem - selecting and further developing one part of the earlier algorithm. The new algorithm is a steady-state evolutionary algorithm. It uses tournament selection; the descendents are derived from the parents by mutation based on the EVL (Extended Virtual Loser) where the EVL is an explicit collective memory technique. The algorithm is a memetic algorithm and uses five different stochastic 2-opt local searches to improve the descendents. We used some test problems of the Vehicle Routing Data Sets and of Christofides. Comparing the results with other method’s results we concluded: in the case of n < 200 costumers we got similar results that was published earlier.A cikkben az egy telephelyes, kapacitással adott járatszervezĂ©sei problĂ©mára (CVRP: Capacitated Vehicle Routing Problem) mutatunk be egy memetikus algoritmust. A megoldáshoz egy korábbi több-cĂ©lfĂĽggvĂ©nyes járatszervezĂ©si algoritmusunkat használjuk fel, kiemelve Ă©s továbbfejlesztve az algoritmusbĂłl az egy cĂ©lfĂĽggvĂ©nyes járatszervezĂ©si problĂ©mánál alkalmazhatĂł algoritmus rĂ©szt. Az Ăşj algoritmus egy steady-state rendszer, amely tournament szelekciĂłt alkalmaz, az utĂłdokat mutáciĂłval generálja a szĂĽlĹ‘kbĹ‘l, ahol a mutáciĂł egy memĂłria alapĂş technikán, az EVL (Extended Virtual Loser) technikán alapul. Az algoritmus, mint memetikus algoritmus, az utĂłdok minĹ‘sĂ©gĂ©t ötfĂ©le sztochasztikus helyi keresĹ‘ eljárással javĂtja. Az algoritmust a „Vehicle Routing Data Sets”, valamint Christofides nĂ©hány tesztfeladatán ellenĹ‘riztĂĽk. Az eredmĂ©nyeket más mĂłdszerekkel is összehasonlĂtottuk: n < 200 fogyasztĂł esetĂ©n a korábban publikált eredmĂ©nyekhez hasonlĂłt kaptunk