An Efficient Solution to Travelling Salesman Problem using Genetic Algorithm with Modified Crossover Operator

The traveling salesman problem (TSP) is a famous NP-hard problem in the area of combinatorial optimization. It is utilized to locate the shortest possible route that visits every city precisely once and comes back to the beginning point from a given set of cities and distance. This paper proposes an efficient and effective solution for solving such a query. A modified crossover method using Minimal Weight Variable, Order Selection Crossover operator, a modified mutation using local optimization and a modified selection method using KMST is proposed. The crossover operator (MWVOSX) chooses a particular order from multiple orders which have the minimum cost and takes the remaining from the other parent in backward and forward order. Then it creates two new offspring. Further, it selects the least weight new offspring from those two offspring. The efficiency of the proposed algorithm is compared to the classical genetic algorithm. Comparisons show that our proposed algorithm provides much efficient results than the existing classical genetic algorithm

Aplicación de la investigación de operaciones a la distribución de recursos relacionados con la COVID-19

Aim: To apply the vehicle routing model based on optimized decision-making for the distribution of medical resources to hospitalized patients, and patients with a possible COVID-19 diagnosis, in Camagüey, Cuba. Methods: Heterogeneous vehicle routing problems with time windows were used in combination with optimization algorithms to cope with the distribution of supplies. Main results: A total of 15 models were used in the experiment to study the behavior of the algorithms applied to the problem. The CVRP library was run in Matlab. Three metaheuristic models were utilized: EDA, SA, VNS. FSMVRPTW was solved according to the information modeled, through the EDA and VNS algorithms. The latter was included in the study for its open source code, in Excel. Conclusions: Studies of vehicle routing problems have shown their usefulness in different complex scenarios, such as pandemics, to optimize the distribution of resources. The existence of optimum organization of transportation to distribute medical resources in COVID-19 times is a vital tool for decision-making in the province of Camagüey, which can be extended to the whole country.Objetivo: Aplicar el modelo de enrutamiento de vehículos combinado con algoritmos de optimización para la toma de decisiones en la distribución de insumos relacionados con el servicio asistencial a pacientes hospitalizados y sospechosos de la COVID-19 en Camagüey, Cuba. Métodos: Se utilizaron los problemas de enrutamiento de vehículos heterogéneos con ventanas de tiempo, en combinación con algoritmos de optimización para solucionar la distribución de estos recursos. Principales resultados: Se experimentó con un total de 15 modelos para el estudio del comportamiento de los algoritmos aplicados al problema, donde se utilizó la biblioteca CVRP, implementada en Matlab. Se implementaron tres de metaheurísticas: EDA, SA, VNS. A partir de la información modelada se procedió a la solución del problema FSMVRPTW a través de algoritmos EDA y VNS, utilizado este último por contar con una implementación de código abierto en Excel. Conclusiones: Los estudios acerca del problema de enrutamiento de vehículos han demostrado su utilidad en diferentes situaciones complejas, como las pandemias, para optimizar la distribución de recursos. En tiempos de COVID-19, contar con una organización del transporte óptima para distribuir los recursos médicos, es una herramienta vital para la toma de decisiones en la provincia Camagüey, extensible a toda Cuba

ΜΙΚΤΟ ΣΧΗΜΑ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΕΥΦΥΙΑΣ ΓΙΑ ΕΠΙΛΥΣΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΩΝ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ (“COMPLEX ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHM SCHEME FOR OPTIMISATION PROBLEMS”)

Η παρούσα μεταπτυχιακή εργασία πραγματεύεται το ζήτημα των αλγορίθμων βελτιστοποίησης, το οποίο βρίσκει εφαρμογή σε όλους τους τομείς των θετικών επιστημών οι οποίοι παρουσιάζουν προβλήματα που χρίζουν βελτιστοποίηση, όπως η μηχανική και ο σχεδιασμός εξαρτημάτων υψηλής απόδοσης. Στόχος της εργασίας αυτής αποτελεί η δημιουργία ενός καινοτόμου μικτού σχήματος αλγορίθμων βελτιστοποίησης, το οποίο αποσκοπεί να αντιμετωπίζει ένα πρόβλημα βελτιστοποίησης με το μικρότερο δυνατό αριθμό αξιολογήσεων της αντικειμενικής συνάρτησης. Γίνεται ανάλυση μερικών από τους πιο διαδεδομένους αλγορίθμους βελτιστοποίησης μεσκοπότονκαθορισμότωνκατάλληλωνπαραμέτρωνγιατηχρήση τους μέσα σε ένα μικτό σχήμα, ενώ παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της απόδοσης των επιλεγμένων αλγορίθμων από τη μεμονωμένη χρήση τους σε συναρτήσεις αναφοράς, αλλά και της αντίστοιχης απόδοσης του μικτού σχήματος για το ίδιο πρόβλημα. Στο Κεφάλαιο 1 γίνεται μια εισαγωγή στο αντικείμενο που αντιμετωπίζει η παρούσα μελέτη. Στο Κεφάλαιο 2 γίνεται μια ανάλυση της έννοιας της βελτιστοποίησης αλλά και των αλγορίθμων βελτιστοποίησης και των εφαρμογών τους, ενώ παρουσιάζονται και οι επιλεγμένοι προς χρήση αλγόριθμοι. Στο Κεφάλαιο 3 παρουσιάζεται ο τρόπος με τον οποίο οι αλγόριθμοι αυτοί παραμετροποιούνται για να αξιοποιηθούν από ένα μικτό σχήμα βελτιστοποίησης, ενώ καθορίζονται και οι αντικειμενικές συναρτήσεις αναφοράς, μαζί με τη δομή του μικτού σχήματος. Στο Κεφάλαιο 4 αναλύεται η μεθοδολογία εφαρμογής, ενώ στο Κεφάλαιο 5 παρουσιάζονται και αναλύονται τα αποτελέσματα που λαμβάνονται από τη μεμονωμένη εφαρμογή των αλγορίθμων, αλλά και από την εφαρμογή του μικτού σχήματος. Στο Κεφάλαιο 6, τέλος, καταλήγουμε σε τρόπους με τους οποίους μπορεί να αξιοποιηθεί το βέλτιστο αυτό σχήμα, σε θέματα μελλοντικής έρευνας αλλά και σε πιθανές βελτιώσεις που επιδέχεται η διαδικασία.This thesis deals with the issue of optimization algorithms, which is applicable to all areas of science that present problems that require optimization, such as engineering and the design of high-performance components. The scope of this work is to create an innovative mixed scheme of optimization algorithms, which aims to address an optimization problem with the smallest possible number of evaluations of the objective function. Some of the most common optimization algorithms are analyzed in order to determine the appropriate parameters for their use in a mixed scheme, while the results of the performance of the selected algorithms from their individual use in reference functions, as well as the corresponding performance of the mixed format for the same problem are analyzed. In Chapter 1 an introduction is made to the object space dealt with in the present study. Chapter 2 provides an analysis of the concept of optimization and optimization algorithms and their applications, while the selected algorithms are presented. Chapter 3 presents the way in which these algorithms are configured to be utilized by a mixed optimization scheme, while defining the objective reference functions, together with the structure of the mixed scheme. Chapter 4 analyzes the application methodology, while Chapter 5 presents and analyzes the results obtained from the stand-alone application of the algorithms, but also from the application of the mixed scheme. In Chapter 6, finally, we come to the ways in which this optimal scheme can be utilized, in matters of future research but also in possible improvements that can be made for the process