Det finns ett överflöd av litteratur om problem med fordonskörning. Det mesta av arbetet handlar dock om statiska problem, där alla data är kända i förväg, dvs. Innan optimeringen har påbörjats. De senaste årens tekniska framsteg ger upphov till en ny klass av problem, nämligen de dynamiska problemen med fordonskörning, där nya order tas emot i takt med att tiden går och måste integreras dynamiskt i en föränderlig tidsplan. I detta dokument undersöks ett dynamiskt fordonsplaneringsproblem och en lösningsstrategi, baserad på paradigmet för Ant Colony System, föreslås. Några nya problem med riktmärken för public domain definieras, och algoritmen vi föreslår testas på dem. Slutligen tillämpas den metod vi presenterar på en realistisk fallstudie, som upprättats i staden Lugano (Schweiz).
Montemanni m.fl. lösta dynamiska fordon routing problem (DVRP) med en myrkoloni system (ACS) REF.
Ant colony system for a dynamic vehicle routing problem
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Combinatorial Optimization', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}