A memetic algorithm with a large neighborhood crossover operator for the generalized traveling salesman problem

International audienceThe Generalized Traveling Salesman Problem (GTSP) is a generalization of the well-known Traveling Salesman Problem (TSP), in which the set of nodes is divided into mutually exclusive clusters. The objective of the GTSP consists in visiting each cluster exactly once in a tour, while minimizing the sum of the routing costs. This paper addresses the solution of the GTSP using a Memetic Algorithm procedure. The originality of our approach rests on the crossover procedure that uses a large neighborhood search. This algorithm is compared with other algorithms on a set of 41 standard test problems with up to 442 nodes. The obtained results show that our algorithm is efficient in both solution quality and computation time

A memetic algorithm with a large neighborhood crossover operator for the generalized traveling salesman problem

International audienc

Large Neighborhood Search for Variants of TSP

International audienceTo solve problems with Local Search procedures, neighborhoods have to be defined. During the resolution, a solution is typically replaced by the best solution found in its neighborhood. A question concerns the size of the neighborhood. If a small neighborhood can be explored in polynomial time, a large neighborhood search may bring a faster convergence to a local optimum of good quality. In this paper, we propose a class of large neighborhood search which can be implemented on some extensions of the Traveling Salesman Problem

Techniques hybrides de recherche exacte et approchée (application à des problèmes de transport)

Nous nous intéressons dans cette thèse aux possibilités d hybridation entre les méthodes exactes et les méthodes heuristiques afin de pouvoir tirer avantage de chacune des deux approches : optimalité de la résolution exacte, caractère moins déterministe et rapidité de la composante heuristique. Dans l objectif de résoudre des problèmes NPdifficiles de taille relativement importante tels que les problèmes de transports, nous nous intéressons dans les deux dernières parties de ce mémoire à la conception de méthodes incomplètes basées sur ces hybridations. Dans la première partie, nous allons nous intéresser aux méthodes de résolution par recherche arborescente. Nous introduisons une nouvelle approche pour la gestion des décisions de branchement, que nous appelons Dynamic Learning Search (DLS). Cette méthode définit de manière dynamique des règles de priorité pour la sélection des variables à chaque noeud et l ordre des valeurs sur lesquelles brancher. Ces règles sont conçues dans une optique de généricité, de manière à pouvoir utiliser la méthode indépendamment du problème traité. Le principe général est de tenir compte par une technique d apprentissage de l impact qu ont eu les décisions de branchement dans les parties déjà explorées de l arbre. Nous évaluons l efficacité de la méthode proposée sur deux problèmes classiques : un problème d optimisation combinatoire et un problème à satisfaction de contraintes. La deuxième partie de ce mémoire traite des recherches à grand voisinage. Nous présentons un nouvel opérateur de voisinage, qui détermine par un algorithme de programmation dynamique la sous-séquence optimale d un chemin dans un graphe. Nous montrons que cet opérateur est tout particulièrement destiné à des problèmes de tournées pour lesquels tous les noeuds ne nécessitent pas d être visités. Nous appelons cette classe de problème les Problèmes de Tournées avec Couverture Partielle et présentons quelques problèmes faisant partie de cette classe. Les chapitres 3 et 4 montrent, à travers des tests expérimentaux conséquents, l efficacité de l opérateur que nous proposons en appliquant cette recherche à voisinage large sur deux problèmes, respectivement le Problème de l Acheteur Itinérant (TPP) et le Problème de Voyageur de Commerce Généralisé (GTSP). Nous montrons alors que cet opérateur peut être combiné de manière efficace avec des métaheuristiques classiques, telles que des algorithmes génétiques ou des algorithmes d Optimisation par Colonies de Fourmis. Enfin, la troisième partie présente des méthodes heuristiques basées sur un algorithme de Génération de Colonnes. Ces méthodes sont appliquées sur un problème complexe : le problème de Tournées de Véhicules avec Contraintes de Chargement à Deux Dimensions (2L-VRP). Nous montrons une partie des possibilités qu il existe afin de modifier une méthode a priori exacte en une méthode heuristique et nous évaluons ces possibilités à l aide de tests expérimentauxWe are interested in this thesis in the possibilities of hybridization between the exact methods and the methods heuristics to be able to take advantage of each of both approaches: optimality of the exact resolution, the less determinist character and the speed of the constituent heuristics. In the objective to resolve problems NP-hard of relatively important size such as the transportation problems, we are interested in the last two parts of this report in the conception of incomplete methods based on these hybridizations. In the first part, we are going to be interested in the methods of resolution by tree search. We introduce a new approach for the management of the decisions of connection, which we call Dynamic Learning Search ( DLS). This method defines in a dynamic way rules of priority for the selection of variables in every knot and the order of the values on which to connect. These rules are conceived in an optics of genericity, so as to be able to use the method independently of the treated problem. The general principle is to take into account by a technique of learning of the impact which had the decisions of connection in the parts already investigated in the tree. We estimate the efficiency of the method proposed on two classic problems: a combinatorial optimization problem and a constraints satisfaction problem. The second part of this report handles large neighborhood search. We present a new operator of neighborhood, who determines by an algorithm of dynamic programming the optimal sub-sequence of a road in a graph. We show that this operator is quite particularly intended for problems of tours for which all the vertices do not require to be visited. We call this class of problem the Problems of Tours with Partial Cover and present some problems being a part of this class. Chapters 3 and 4 show, through consequent experimental tests, the efficiency of the operator which we propose by applying this search to wide neighborhood on two problems, respectively the Traveling Purchaser Problem (TPP) and Generalized Traveling Salesman Problem ( GTSP). We show while this operator can be combined in a effective way with classic metaheuristics, such as genetic algorithms or algorithms of Ant Colony OptimizationAVIGNON-Bib. numérique (840079901) / SudocSudocFranceF

Dynamic Cooperative Search for constraint satisfaction and combinatorial optimization : application to a rostering problem

International audienceIn this paper, we are interested in enumerative resolution methods for combinatorial optimization (COP) and constraint satisfaction problems (CSP). We introduce a new approch for the management of branching, called Dynamic Cooperative Search (DCS) inspired from the impact-based search method proposed in Refalo (2004) for CSPs. This method defines in a dynamic way priority rules for variable and value selection in the branching scheme. These rules are meant to be independent of the considered problem. As in Refalo (2004), the principle is to take into account, through learning methods, of the impact of branching decisions in already explored subparts of the search tree. We show the interest of DCS on a real-life rostering problem

Memetic Algorithms for Business Analytics and Data Science: A Brief Survey

This chapter reviews applications of Memetic Algorithms in the areas of business analytics and data science. This approach originates from the need to address optimization problems that involve combinatorial search processes. Some of these problems were from the area of operations research, management science, artificial intelligence and machine learning. The methodology has developed considerably since its beginnings and now is being applied to a large number of problem domains. This work gives a historical timeline of events to explain the current developments and, as a survey, gives emphasis to the large number of applications in business and consumer analytics that were published between January 2014 and May 2018