I detta dokument presenteras en adaptiv memetisk algoritm för att lösa problemet med fordonets routing med tidsfönster (VRPTW). Det är en välkänd NP-hård diskret optimering problem med två mål-att minimera antalet fordon som betjänar en uppsättning geografiskt spridda kunder, och att minimera det totala avstånd som rests i routing planen. Även om memetiska algoritmer har visat sig vara extremt effektiva när det gäller att lösa VRPTW, är deras huvudsakliga nackdel en oklar inställning av deras många parametrar. Här introducerar vi adaptiv memetisk algoritm (AMA-VRPTW) för att minimera den totala ressträckan. I AMA-VRPTW utvecklas en population av lösningar med tiden. Parametrarna för algoritmen, inklusive urvalsschemat, befolkningsstorleken och antalet barnlösningar som genereras för varje par föräldrar, justeras dynamiskt under sökningen. Vi föreslår ett nytt adaptivt urvalssystem för att balansera utforskningen och utnyttjandet av lösningsutrymmet. Omfattande experimentella studier utförda på de välkända Solomon's och Gehring och Hombergers riktmärken bekräftar effektiviteten och konvergenskapaciteten hos den föreslagna AMA-VRPTW. Vi visar att det är mycket konkurrenskraftigt jämfört med andra toppmoderna tekniker. Slutligen undersöks de föreslagna adaptiva systemens inverkan på AMA-VRPTW-beteendet och prestandan i en grundlig känslighetsanalys. Denna analys kompletteras med Kommunicerad av V. Loia. Det tvådelade Wilcoxon-testet för kontroll av resultatens statistiska signifikans.
I REF beskrivs den adaptiva memetiska algoritmen för minimering av avstånd i fordonets routingproblem med tidsfönster (VRPTW).
Adaptive memetic algorithm for minimizing distance in the vehicle routing problem with time windows
{'venue': None, 'journal': 'Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}