Detta dokument handlar om att generera en optimerad rutt för flera fordon routing problem (mVRP). Vi använde en metod för att gruppera de givna städerna beroende på antalet fordon och varje kluster tilldelas ett fordon. K-Means klusteralgoritm har använts för enkel klusterbildning av städerna. På så sätt har mVRP omvandlats till VRP, vilket är enkelt i beräkning jämfört med mVRP. Efter klustring genereras en optimerad rutt för varje fordon i det tilldelade klustret. När klustret väl hade gjorts och städerna hade tilldelats de olika fordonen togs varje kluster/tur som ett enskilt fordons Routing problem och stegen i Genetisk Algoritm applicerades på klustret och itererade för att få det mest optimala värdet av avståndet efter konvergensen. Efter tillämpning av de olika heuristiska tekniker, fann man att den genetiska algoritmen gav ett bättre resultat och en mer optimal tur för mVRPs i kort beräkningstid än andra algoritmer på grund av den omfattande sökning och konstruktiva natur algoritmen.
Till exempel, Nallusamy handlade om att generera en optimerad rutt för flera fordon routing problem genom att först klusterera de givna städerna beroende på antalet fordon och varje kluster tilldelas ett fordon REF.
Optimization of Multiple Vehicle Routing Problems using Approximation Algorithms
{'venue': 'IJEST Volume 1 Issue 3 2009 129-135', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}