Fast Neighborhood Search Heuristics for the Colored Bin Packing Problem

要約

カラード ビン パッキング問題 (CBPP) は、ビン パッキング問題 (BPP) を一般化したものです。
CBPP は、それぞれ重量と色が指定されたアイテムのセットを、限られた容量の箱に梱包することで構成され、使用される箱の数を最小限に抑え、同じ色の 2 つのアイテムを同じ箱に並べて梱包できないという制約を満たします。
置き場。
この記事では、BPP ヒューリスティックの適応と CBPP 用の新しいヒューリスティックを提案しました。
さらに、CBPP 用の一連の高速近傍検索アルゴリズムを提案します。
これらの近傍は、変数近傍検索 (VNS) に基づくメタヒューリスティック アプローチ、および線形計画法とメタヒューリスティック VNS および Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP) を組み合わせた数学的アプローチで適用されます。
結果は、私たちの数学的手法が VNS よりも優れていること、および両方のアプローチが、多数の項目を持つインスタンスであっても、多数のインスタンスに対して最適に近い解決策を見つけることができることを示しています。

要約(オリジナル)

The Colored Bin Packing Problem (CBPP) is a generalization of the Bin Packing Problem (BPP). The CBPP consists of packing a set of items, each with a weight and a color, in bins of limited capacity, minimizing the number of used bins and satisfying the constraint that two items of the same color cannot be packed side by side in the same bin. In this article, we proposed an adaptation of BPP heuristics and new heuristics for the CBPP. Moreover, we propose a set of fast neighborhood search algorithms for CBPP. These neighborhoods are applied in a meta-heuristic approach based on the Variable Neighborhood Search (VNS) and a matheuristic approach that combines linear programming with the meta-heuristics VNS and Greedy Randomized Adaptive Search (GRASP). The results indicate that our matheuristic is superior to VNS and that both approaches can find near-optimal solutions for a large number of instances, even for those with many items.

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