Sammanfattning av denna webbsida: I dag söker passagerare i kollektivtrafiken i städerna inte bara korta resor, utan de kräver också att man optimerar andra kriterier som kostnader och insatser. Ett effektivt routingsystem bör därför inkorporera en multiobjektiv analys i sin sökprocess. Flera algoritmer har föreslagits för att optimalt beräkna antalet icke-dominerade resor medan man går från en plats till en annan, t.ex. generaliseringen av algoritmen Dijkstra. Sådana metoder blir dock mindre effektiva eller till och med otillämpliga när nätets storlek blir mycket stor eller när antalet kriterier som beaktas är mycket viktigt. Därför föreslår vi i detta dokument ett avancerat heuristiskt tillvägagångssätt där en genetisk algoritm (GA) kombineras med en variabel grannskapssökning (VNS) för att lösa problemet med den kortaste vägen i multimodala nätverk. Som transportmedel fokuserar vi på järnväg, buss, spårvagn och fotgängare. Som optimeringskriterier tar vi hänsyn till restid, monetära kostnader, antal överföringar och den totala gångtiden. Det föreslagna tillvägagångssättet jämförs med den exakta algoritmen för Dijkstra, samt med en standard GA och en ren VNS. Experimentella resultat har bedömts genom att lösa verkliga resplansproblem som definierats på transportnätet i staden Paris och dess förorter. Resultaten visar att den föreslagna kombinationen GA-VNS är den bästa metoden när det gäller beräkningstid och lösningars kvalitet för ett verkligt routingsystem i världen.
Dib m.fl. föreslog en heuristisk strategi där en genetisk algoritm (GA) kombinerades med en variabel grannsökning (VNS) för att lösa problemet med de kortaste multikriterierna i multimodala nätverk REF.
An advanced GAVNS combination for multicriteria route planning in public transit networks
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}