Greedy Heuristics Adapted for the Multi-commodity Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem

要約

複数商品の 1 対 1 の集荷と配送の巡回セールスマン問題は、一連の固有の商品を集荷場所から配送場所まで輸送する最適なツアーを見つけますが、マテリアル ハンドリング エージェントの最大ペイロード容量を超えることはありません。
この NP ハード問題について、このホワイト ペーパーでは、位置間の優先順位と貨物容量の制限に関連する制約を説明するために、最近傍および最も安価な挿入ヒューリスティックの適応を示します。
提案されたアルゴリズムの有効性をテストするために、有名な TSPLIB ベンチマーク データセットを複製可能な方法で変更して、エージェントの貨物容量を変化させながら、優先順位の制約を作成します。
適応された Nearest Neighbor ヒューリスティックは、調査されたケースの大部分で、適応された最も安価な挿入アルゴリズムよりも優れていることがわかりますが、ほぼ瞬時のソリューションが提供されます。

要約(オリジナル)

The Multi-Commodity One-to-One Pickup and Delivery Traveling Salesman Problem finds the optimal tour that transports a set of unique commodities from their pickup to delivery locations, while never exceeding the maximum payload capacity of the material handling agent. For this NP hard problem, this paper presents adaptations of the nearest neighbor and cheapest insertion heuristics to account for the constraints related to the precedence between the locations and the cargo capacity limitations. To test the effectiveness of the proposed algorithms, the well-known TSPLIB benchmark data-set is modified in a replicable manner to create precedence constraints, while varying the cargo capacity of the agent. It is seen that the adapted Nearest Neighbor heuristic outperforms the adapted Cheapest Insertion algorithm in the majority of the cases studied, while providing near instantaneous solutions.

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