Det dynamiska fordonsroutingproblemet (DVRP) är en variant av fordonsroutingproblemet (VRP) där kunderna uppträder dynamiskt. Målet är att bestämma en uppsättning rutter som minimerar den totala ressträckan. I detta papper föreslår vi en monark fjäril optimering (MBO) algoritm för att lösa DVRPs, utnyttja en girig strategi. Både flyttningsoperationen och fjärilsjusteraren accepterar bara avkomman till fjärilsindivider som har bättre kondition än sina föräldrar. För att förbättra resultaten genomförs ett senare perturberingsförfarande för att upprätthålla en balans mellan global diversifiering och lokal intensifiering. Beräkningsresultaten visar att den föreslagna tekniken överträffar de befintliga metoderna i litteraturen för genomsnittlig prestanda med minst 9,38%. Dessutom hittade man 12 nya bästa lösningar. Detta visar att denna föreslagna teknik konsekvent producerar högkvalitativa lösningar och överträffar andra publicerade heuristiker för DVRP.
Chen och Al. REF föreslog en ny variant av MBO genom att införa en girig strategi för att lösa dynamiska fordonsplaneringsproblem (DVRP).
A Monarch Butterfly Optimization for the Dynamic Vehicle Routing Problem
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}