As the routing problem is computati

As the routing problem is computationally very demanding
(belonging to the set of NP-Hard problems), and cannot be solved
by optimal (exact) methods for large practical systems, heuristics
(e.g. Nearest Neighbour Insertion, Giant Tour based algorithms or
Clarke & Wright’s Savings algorithm) and meta-heuristics (e.g.
Ant Colony algorithms, Tabu Search, Simulated Annealing or
Genetic algorithms) are used for this purpose yielding an
as-optimal-as-possible solution (Laporte et al., 2000). For example,
Kuo and Wang (2011) proposed a method for solving the VRP minimizing
the fuel consumption applying Tabu Search to optimize the
routing plan

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นปัญหาสาย computationally เรียกร้องมาก(ของชุดของ NP-ปัญหา), และไม่สามารถแก้ไขได้โดยวิธีการ (แน่นอน) เหมาะสมสำหรับระบบปฏิบัติใหญ่ ลองผิดลองถูก(เช่น ใกล้เพื่อนบ้านแทรก ทัวร์ยักษ์ตามอัลกอริทึม หรือคลาร์กและไรท์ของประหยัดอัลกอริทึม) และเมตาลองผิดลองถูก (เช่นมดฝูงอัลกอริทึม การค้นทาบู จำลองการอบเหนียว หรืออัลกอริทึมทางพันธุกรรม) จะใช้สำหรับวัตถุประสงค์นี้ผลผลิตแก้ปัญหาเป็นดีที่สุดเป็นสุด (Laporte et al., 2000) ตัวอย่างนำเสนอวิธีการแก้ไขย่อหน้าที่ VRP Kuo และวัง (2011)ปริมาณเชื้อเพลิงที่ใช้ค้นหาทาบูเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสายงานการผลิตแผน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขณะที่ปัญหาการกำหนดเส้นทางที่มีการคำนวณความต้องการมาก
(ที่อยู่ในประเภทชุดของปัญหา NP-ฮาร์ด) และไม่สามารถแก้ไขได้
โดยการที่ดีที่สุด (แน่นอน) วิธีการสำหรับระบบปฏิบัติที่มีขนาดใหญ่, การวิเคราะห์พฤติกรรม
(เช่นที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้านแทรกทัวร์ยักษ์อัลกอริทึมที่ใช้หรือ
Clarke & ไรท์ เงินฝากออมทรัพย์ขั้นตอนวิธี) และวิเคราะห์พฤติกรรมเมตา (เช่น
อัลกอริทึม Ant Colony ห้ามค้นหาจำลองการหลอมหรือ
ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) จะถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ให้ผลตอบแทนนี้
เป็นวิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดในฐานะที่เป็นไปได้ (Laporte et al., 2000) ตัวอย่างเช่น
Kuo และวัง (2011) ได้เสนอวิธีการแก้ VRP ลด
การบริโภคน้ำมันเชื้อเพลิงใช้ห้ามค้นหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
การวางแผนเส้นทาง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นเส้นทางที่เป็นปัญหา computationally เรียกร้องมาก
( ที่อยู่ในชุดของปัญหายาก ) และไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยวิธีการที่เหมาะสม
( แน่นอน ) สำหรับระบบปฏิบัติขนาดใหญ่ฮิวริสติก
( เช่นที่แทรกตามขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านทัวร์ยักษ์หรือพยาบาล คลาร์ก&ไรท์ออมขั้นตอนวิธี ) และเมตาฮิวริสติก ( เช่น
มดอาณานิคมของขั้นตอนวิธีการค้นหาทาบูการดำรงอยู่หรือ
ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ) จะใช้สำหรับวัตถุประสงค์นี้ให้ผลผลิตที่เหมาะสมที่สุด
เป็นโซลูชั่น ( เลิปพอร์ต et al . , 2000 ) ตัวอย่างเช่น
Kuo และวัง ( 2011 ) ได้เสนอวิธีการแก้ไข vrp ลดการบริโภคเชื้อเพลิงใช้วิธีการค้นหาแบบตาบู

เพื่อปรับแผนเส้นทาง