A Mixed-Integer Conic Program for the Multi-Agent Moving-Target Traveling Salesman Problem

要約

移動ターゲット巡回セールスマン問題 (MT-TSP) は、固定の拠点から開始し、それぞれの時間枠内で一連の移動ターゲットを正確に 1 回訪問し、その後元の拠点に戻るエージェントの最短経路を見つけることを目的としています。
デポ。
この論文では、複数のエージェントが関与する MT-TSP の一般化である、マルチエージェント移動ターゲット巡回セールスマン問題 (MA-MT-TSP) の最適解を見つける新しい混合整数円錐プログラム (MICP) 定式化を紹介します。
。
まず、MA-MT-TSP の現在の最先端の MICP 定式化を混合整数非線形非凸プログラムとして再定式化し、次にそれを新しい MICP として再定式化することによって、定式化を取得します。
私たちのアプローチのパフォーマンスを実証するために、計算結果を示します。
結果は、私たちの定式化が最先端技術を大幅に上回り、実行時間が最大 2 桁短縮され、最適性ギャップが最大 90% 以上縮小されたことを示しています。

要約(オリジナル)

The Moving-Target Traveling Salesman Problem (MT-TSP) aims to find a shortest path for an agent that starts at a stationary depot, visits a set of moving targets exactly once, each within one of their respective time windows, and then returns to the depot. In this paper, we introduce a new Mixed-Integer Conic Program (MICP) formulation that finds the optimum for the Multi-Agent Moving-Target Traveling Salesman Problem (MA-MT-TSP), a generalization of the MT-TSP involving multiple agents. We obtain our formulation by first restating the current state-of-the-art MICP formulation for MA-MT-TSP as a Mixed-Integer Nonlinear Nonconvex Program, and then reformulating it as a new MICP. We present computational results to demonstrate the performance of our approach. The results show that our formulation significantly outperforms the state-of-the-art, with up to a two-order-of-magnitude reduction in runtime, and up to over 90% tighter optimality gap.

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