ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) التي هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-Hard.
نقدم خوارزمية هجينة تعتمد على مبدأ التكامل بين خوارزمية البحث المحلي الموجه و خوارزمية البحث المحظور و وجود البحث المحلي 2- Opt ، و المستند على خوارزمية التوفير المرتبطة بتابع هدف معين لتوفير الكثير من المدخرات ، و كما سنقارن الحل الناتج عن هذا النهج الهجين و المطور مع نتائج تجارب قياسية لخوارزميات هجينة لاختبار فعالية هذه الخوارزمية المقدمة و تأثيرها على نوعية الحل من حيث سرعة التقارب و القدرة على إيجاد حلول أفضل .
In this research, we are studying the possibility of contribution in solving the Vehicle
Routing Problem with Time Windows(VRPTW),that is one of the optimization problems
of the NP-hard type.
Moreover, Hybrid algorithm (HA) provided that integrates between Tabu Search
Algorithm and Guided Local Search algorithm And existence 2- Opt Local Search, based
on the savings algorithm in terms of continued of a particular objective to provide a lot of
savings. As we will compare the presented approach with standard tests to demonstrate
the efficiency, and their impact on the quality of the solution in terms of speed of
convergence and the ability to find better solutions.
Artificial intelligence review:
Research summary
تناولت الدراسة مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية (VRPTW)، وهي من مسائل الأمثلية الصعبة (NP-Hard). قدم الباحثون خوارزمية هجينة تعتمد على دمج خوارزمية البحث المحلي الموجه (GLS) وخوارزمية البحث المحظور (TS) مع خوارزمية البحث المحلي 2-Opt، وذلك لتحسين جودة الحلول وتقليل التكاليف. تم استخدام خوارزمية التوفير لبناء الحل الأولي، ثم تحسينه باستخدام البحث المحظور والبحث المحلي الموجه. أظهرت النتائج التجريبية فعالية الخوارزمية المقترحة في تحسين سرعة التقارب وإيجاد حلول أفضل مقارنة بالخوارزميات القياسية، حيث تم اختبارها على 14 حالة قياسية وأظهرت أداءً جيدًا في 11 حالة منها. أوصت الدراسة بضرورة دراسة تأثير عمق البحث وحجم القائمة المحظورة على تحسين الحل، وتطبيق النهج المقترح على نوافذ زمنية أوسع، ودمج خوارزميات تقريبية أخرى لحل مسائل الأمثلية.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أن الدراسة قدمت خوارزمية هجينة فعالة لحل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير العوامل البيئية والعملية على أداء الخوارزمية في الواقع العملي. ثانياً، كان من الممكن توسيع نطاق الاختبارات لتشمل حالات أكثر تعقيدًا وتنوعًا. ثالثاً، لم يتم مناقشة تأثير حجم البيانات ومدى تعقيدها على أداء الخوارزمية. وأخيراً، كان من الممكن تقديم تحليل أعمق للنتائج ومقارنتها مع خوارزميات أخرى بشكل أكثر تفصيلًا.
Questions related to the research
-
ما هي الخوارزميات المستخدمة في الخوارزمية الهجينة المقترحة لحل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية؟
الخوارزمية الهجينة المقترحة تعتمد على دمج خوارزمية البحث المحلي الموجه (GLS) وخوارزمية البحث المحظور (TS) مع خوارزمية البحث المحلي 2-Opt، بالإضافة إلى استخدام خوارزمية التوفير لبناء الحل الأولي.
-
ما هي الأهداف الرئيسية لمسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية؟
الأهداف الرئيسية هي تخفيض عدد المركبات المستخدمة، تخفيض المسافة التي تقطعها كل مركبة، وتخفيض زمن الجولة الكلية لكل مركبة مع احترام قيود زيارة كل زبون مرة واحدة وخدمته ضمن نافذة زمنية محددة.
-
ما هي النتائج التي توصلت إليها الدراسة بخصوص فعالية الخوارزمية المقترحة؟
أظهرت النتائج التجريبية أن الخوارزمية الهجينة المقترحة كانت فعالة في تحسين سرعة التقارب وإيجاد حلول أفضل مقارنة بالخوارزميات القياسية، حيث أظهرت أداءً جيدًا في 11 حالة من أصل 14 حالة قياسية تم اختبارها.
-
ما هي التوصيات التي قدمتها الدراسة لتحسين الخوارزمية المقترحة؟
أوصت الدراسة بدراسة تأثير عمق البحث وحجم القائمة المحظورة على تحسين الحل، وتطبيق النهج المقترح على نوافذ زمنية أوسع، ودمج خوارزميات تقريبية أخرى لحل مسائل الأمثلية، وتطبيق الخوارزمية المقترحة على الأنواع الأخرى من مسألة توجيه المركبة.
References used
SOLOMON, M.M. ,"Algorithms for the vehicle routing and scheduling problems with time window constrains", Operational Research,Vol.35,No.2, 1987,PP. 250-265
DANTZIG, G.B., RAMSER, J. H., "The Truck Dispatching Problem". Management Science, Vol. 6, No. 1,1959. pp. 79-89
BRÄYSY.O ; GENDREAU, M., "Vehicle routing problem with time windows", part ii: Metaheuristics. Transportation Science, 39(1):pp.119–139, 2005
In this research, we are studying the possibility of
contribution in solving the Vehicle Routing Problem With Time
Windows(VRPWTW), that is one of the optimization problems of
the NP-hard type. This problem has attracted a lot of attention now
be
In this research, we are studying the possibility of contribution in solving the Vehicle Routing Problem With Time Windows(VRPWTW), that is one of the optimization problems of the NP-hard type. This problem has attracted a lot of attention at the pre
In this research, we are studying the possibility of contribution
in solving the multi-objective vehicle Routing problem with time
windows , that is one of the optimization problems of the NP-hard
type , This problem has attracted a lot of attenti
n this research, we are studying the possibility of contribution in solving the Vehicle Routing Problem (VRP), which is one of the optimization problems that, because of its Real Life applications, has attracted a lot of attention at the present tim
We offer in this approach the integration of search engines with filtering techniques, through the
dynamic relationship of hybridization between collaborative filtering and content based filtering in
order to solve the past limitations and improve