اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتهجين البحث المحلي الموجه مع البحث المحظور ووجود البحث المحلي 2- Opt للمساهمة في حل مسألة توجيه المركبة مع نوافذ زمنية
Hybrid Tabu Search And Guided Local Search And Existence 2-Opt Local Search To Contribute In Solving The Vehicle Routing Problem With Time Windows
1596
0 0
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
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.
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
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.
قراءة نقدية
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.
أسئلة حول البحث
-
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.
المراجع المستخدمة
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
قيم البحث
اقرأ أيضاً
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 ، 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 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 أيضا
ً 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.
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 .
نعرض في هذا البحث مقاربة لتكامل محركات البحث مع تقنيات الترشيح، و ذلك من خلال علاقة دينامكية للتهجين بين الترشيح التعاوني، و الترشيح المرتكز على المحتوى؛ بهدف التخفيف من المحدوديات السابقة، و تحسين مقاييس الدقة و الاستذكار للوثائق المسترجعة. تَستخدم
المقاربة المقترحة نموذج أنطلوجي المجال (Domain ontology) في تمثيل لاحة المستخدم بهدف الحد من الأخطاء و التشويش الناتجة عن عد لاحة المستخدم ككيان واحد كما تَستفيد من تفاعل المستخدم و نشاطه، للقيام بعمليات التعليم و التكيف المستمر للاحة المستخدم؛ لتعكس بشكل دائم شخصيته و ميوله دون الاعتماد على أمثلة تدريبية فقط؛ بهدف تحسين الترشيح، و تلبية حاجة المستخدم بالحصول على المعلومات الموائمة بدقة أكبر.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
