Ordered Genetic Algorithm for Entrance Dependent Vehicle Routing Problem in Farms

要約

車両ルーティングの問題（VRP）は、多くの生産シナリオで重要な役割を果たす広く研究されている問題です。
VRPの実際のシナリオでは、都市のサイズとその入り口が最適化プロセスに大きく影響する可能性があることに気付きました。
これに対処するために、そのような問題を説明するために、入り口に依存するVRP（EDVRP）を構築しました。
農場でEDVRPに数学的定式化を提供し、それを解決するために順序付けられた遺伝的アルゴリズム（OGA）を提案します。
OGAの有効性は、ランダムに生成された多数のケースを含む実験を通じて実証されています。
結果は、OGAがランダム戦略ベースラインと注文せずに遺伝的アルゴリズムと比較して特定の利点を提供することを示しています。
さらに、この論文で導入された新しいオペレーターは、アブレーション実験を通じて検証されており、アルゴリズムのパフォーマンスを向上させる有効性を証明しています。

要約(オリジナル)

Vehicle Routing Problems (VRP) are widely studied issues that play important roles in many production scenarios. We have noticed that in some practical scenarios of VRP, the size of cities and their entrances can significantly influence the optimization process. To address this, we have constructed the Entrance Dependent VRP (EDVRP) to describe such problems. We provide a mathematical formulation for the EDVRP in farms and propose an Ordered Genetic Algorithm (OGA) to solve it. The effectiveness of OGA is demonstrated through our experiments, which involve a multitude of randomly generated cases. The results indicate that OGA offers certain advantages compared to a random strategy baseline and a genetic algorithm without ordering. Furthermore, the novel operators introduced in this paper have been validated through ablation experiments, proving their effectiveness in enhancing the performance of the algorithm.

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