ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

خوارزمية بحث هجينة معدلة للمساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية متعددة الأهداف على أساس أمثلية باريتو

Modified Hybrid Algorithm To Contribute in Solving The Multi- Objective Vehicle Routing Problem With Time windows Based On Pareto Optimization

1299   0   29   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2017
  مجال البحث رياضيات
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية متعددة الأهداف ، و هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-hard, حيث أخذت كثيرًا من اهتمام الباحثين في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها المتعددة ذات الطابع اليومي . و سنقدم أيضاً خوارزمية تدعى بالهجينة تعتمد على مبدأ التكامل بين خوارزمية مستعمرة النمل متعددة الأهداف و خوارزمية البحث المحظور ، و المستندة على أمثلية باريتو و مقارنة الحل الناتج عن هذا النهج الهجين المطور و المستند على أمثلية باريتو مع نتائج تجارب قياسية لاختبار فعالية هذه الخوارزمية المقدمة.


ملخص البحث
تتناول هذه الورقة البحثية مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية متعددة الأهداف، وهي مسألة أمثلية من النوع NP-hard. تهدف الورقة إلى تقديم خوارزمية هجينة تعتمد على دمج خوارزمية مستعمرة النمل متعددة الأهداف وخوارزمية البحث المحظور، مستندة إلى أمثلية باريتو. يتم مقارنة الحل الناتج عن هذه الخوارزمية الهجينة مع نتائج تجارب قياسية لاختبار فعاليتها. تعتمد الخوارزمية على تحسين ثلاثة أهداف رئيسية: تقليل عدد المركبات المستخدمة، تقليل المسافة المقطوعة، وتقليل زمن الجولة الكلية. تم استخدام مقاييس تقييم الأداء لتحديد جودة الحلول غير المسيطر عليها، وأظهرت النتائج التجريبية أن الخوارزمية الهجينة المقترحة تقدم أداءً أفضل من الخوارزميات التقليدية في حل هذه المسألة.
قراءة نقدية
تقدم الورقة البحثية مساهمة قيمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية متعددة الأهداف باستخدام خوارزمية هجينة. ومع ذلك، يمكن توجيه بعض النقد البناء لتحسين العمل المستقبلي. أولاً، قد يكون من المفيد تقديم تحليل أعمق لتأثير المعلمات المختلفة على أداء الخوارزمية المقترحة. ثانياً، يمكن توسيع نطاق التجارب ليشمل حالات أكثر تعقيداً وتنوعاً لاختبار مدى قدرة الخوارزمية على التكيف مع مختلف الظروف. ثالثاً، قد يكون من المفيد مقارنة الخوارزمية المقترحة مع خوارزميات هجينة أخرى لتحديد مدى تفوقها بشكل أكثر دقة. وأخيراً، يمكن تحسين الوضوح في بعض الأجزاء التقنية من الورقة لتسهيل فهمها من قبل الباحثين غير المتخصصين في هذا المجال.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي الأهداف الرئيسية التي تسعى الخوارزمية الهجينة إلى تحقيقها في مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية؟

    الأهداف الرئيسية هي تقليل عدد المركبات المستخدمة، تقليل المسافة المقطوعة، وتقليل زمن الجولة الكلية لكل مركبة.

  2. ما هي الخوارزميات التي تم دمجها لتشكيل الخوارزمية الهجينة المقترحة؟

    تم دمج خوارزمية مستعمرة النمل متعددة الأهداف وخوارزمية البحث المحظور لتشكيل الخوارزمية الهجينة المقترحة.

  3. ما هي المقاييس المستخدمة لتقييم أداء الخوارزمية الهجينة؟

    تم استخدام عدة مقاييس لتقييم الأداء، منها تقليل المسافة بين المجموعة غير المسيطر عليها وجبهة باريتو الحقيقية، توزيع جيد للحلول، وتقديم مجموعة واسعة من الحلول المتميزة لكل هدف.

  4. ما هي النتائج التي توصلت إليها الورقة بخصوص فعالية الخوارزمية الهجينة المقترحة؟

    أظهرت النتائج التجريبية أن الخوارزمية الهجينة المقترحة تقدم أداءً أفضل من الخوارزميات التقليدية في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية متعددة الأهداف، وتحقق تقارباً أسرع وقدرة على إيجاد حلول أفضل.


المراجع المستخدمة
DE ARMAS, J., MELI- BATISTA,B ., MORENO-PEREZ, J.A., BRITO, J ,. 2015 . Gvns for a real-world rich vehicle routing problem with time windows. Engineering Applications of Artificial Intelligence. (42),PP. 45-56
MOCCIA, L., CORDEAU,F., LAPORTE,G., 2012 An Incremental Tabu Search Heuristic for the Generalized Vehicle Routing Problem with Time Windows." Journal of the Operational Research Society. PP. 238-244
ARCHETTI,C.,SPERANZA,G.,2014.A survey on matheuristics for routing problem. EURO Journal on Computational Optimization, 2 :235–246
قيم البحث

اقرأ أيضاً

ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ، و هي واحدة من مشاكل الأمثلية من النوع NP-hard حيث أخذت كثير من اهتمام الباحثين في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها ذات الطابع اليومي ، إذ لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم الحل الأ مثل لهذه المشكلة بسبب تعقيد زمن كثيرة الحدود و هذا يعني أن زمن الحل لمسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ينمو باطراد مع زيادة عدد العقد ، و كل الخوارزميات المستخدمة تعطي حلولاً تقريبية . سنعرض في بحثنا خوارزمية نظام مستعمرة النمل المحسن القادرة على استكشاف مناطق بحث متنوعة في فضاء الحل ، و خوارزمية محاكاة التعدين ، و هي تقنية بحث محلي يتم تطبيقها بنجاح في العديد من مسائل NP-hard . نقدم أيضاً خوارزمية تدعى بالهجينة تعتمد على مبدأ الدمج بين خوارزمية نظام النمل المحسن و خوارزمية محاكاة التعدين ، و مقارنة الحل الناتج عن هذا النهج الهجين مع نتائج تجارب قياسية لاختبار فعالية النهج المقدم .
ندرس في هذا البحث إمكانية المساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ، و ىي واحدة من مشاكل الأمثمية من النوع NP-hard حيث أخذت كثيرا من اهتمام الباحثين في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها ذات الطابع اليومي ، إذ لا توجد حتى الآن خوارزمية تقدم ال حل الأمثل لهذه المشكلة بسبب تعقيد زمن كثيرة الحدود و هذا يعني أن زمن الحل لمسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية ينمو باطراد مع زيادة عدد العقد و كل الخوارزميات المستخدمة تعطي حلولاً تقريبية .
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 الم وجه 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 .
في هذا البحث ندرس إمكانية المساهمة في حلّ مسألة توجيه المركبة Vehicle Routing Problem (VRP)، وهي واحدة من مشاكل الأمثلية التي أخذت الكثير من الاهتمام في الوقت الحاضر بسبب تطبيقاتها ذات الطابع اليومي ، والتي هي مشكلة من النوع NP-hard . ولا توجد ح تى الآن خوارزمية تقدم لنا الحلّ الأمثل لهذه المشكلة بسبب تعقيد الزمن متعدد الحدود ، فكل الخوارزميات المستخدمة تعطي حلولاً قريبة من الحلّ الأمثل . سنعرض في بحثنا الخوارزمية الهجينة ( HA) Hybrid Algorithm على مرحلتين : في المرحلة الأولى يتم تطبيق خوارزمية المسح Sweep Algorithm (SW) ، وفي المرحلة الثانية يتم تطبيق خوارزمية نظام مستعمرة النمل (AC) Ant Colony Algorithm , مع خوارزمية البحث المحلي local search 3-opt ، ثم مقارنة الحلّ الناتج من هذا النهج الهجين مع نتائج تجارب قياسية معروفة لتحديد فعالية النهج المقدم .
تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنها ء العمل, و عدم وجود براهين تثبت التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف للتغلب على هذه العيوب.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا