In the Team Orienteering Problem (T

In the Team Orienteering Problem (TOP), a team of vehicles attempts to collect rewards at a given number of stops within a specified time frame. Once a vehicle visits a stop and collects its reward, no other vehicles may collect the reward. Typically, a team cannot visit all stops and therefore has to identify the “best” set of stops to visit in order to maximizes total rewards. We propose a large neighborhood search method with three improvement algorithms: a local search improvement, a shift and insertion improvement and replacement improvement. Our proposed approach can find the best known solutions for 386 of the 387 benchmark instances; for the one instance which our solution is not optimal it is only varies by one from the current best solution. Other methods are comparable in terms of solution quality, however, our approach has significant benefits in terms of computational time.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในทีม Orienteering ปัญหา (ด้านบน), ทีมงานของยานพาหนะพยายามรวบรวมรางวัลที่กำหนดหยุดภายในกรอบเวลาที่ระบุ เมื่อรถหยุดการเข้าชม และเก็บรวบรวมของสะสม ยานพาหนะอื่น ๆ ไม่อาจรวบรวมรางวัล โดยปกติ ทีมงานไม่สามารถเข้าเยี่ยมชมทั้งหมดหยุด และดังนั้นจึง มีการระบุชุด "สุด" หยุดไปเพื่อวางรางวัลรวม เราเสนอวิธีการค้นหาขนาดใหญ่ใกล้เคียงกับสามปรับปรุงอัลกอริทึม: พัฒนาค้นหาท้องถิ่น shift และแทรกปรับปรุง และแทนที่ปรับปรุง วิธีการนำเสนอของเราสามารถค้นหาโซลูชั่นที่รู้จักกันดีสำหรับ 386 ของอินสแตนซ์ benchmark 387 สำหรับอินสแตนซ์ที่หนึ่งซึ่งเราไม่ เหมาะสมเป็นเท่าหนึ่งจากโซลูชันที่ดีที่สุดในปัจจุบันแตกต่างกันไป วิธีอื่น ๆ เทียบได้ในการแก้ปัญหาคุณภาพ อย่างไรก็ตาม วิธีการของเรามีประโยชน์อย่างยิ่งในแง่ของเวลาที่คำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทีม Orienteering ปัญหา (TOP), ทีมงานของยานพาหนะพยายามที่จะเก็บผลตอบแทนในจำนวนที่กำหนดของการหยุดภายในกรอบเวลาที่กำหนด เมื่อรถเข้ารับการตรวจหยุดและรวบรวมรางวัลที่ไม่มียานพาหนะอื่น ๆ อาจจะเก็บรวบรวมรางวัล โดยปกติแล้วทีมไม่สามารถเข้าชมหยุดทั้งหมดและดังนั้นจึงมีการระบุว่า "ดีที่สุด" ชุดของการหยุดการเยี่ยมชมในการสั่งซื้อเพื่อเพิ่มผลตอบแทนรวม เราเสนอวิธีการค้นหาพื้นที่ใกล้เคียงขนาดใหญ่ที่มีสามขั้นตอนวิธีการปรับปรุง: การปรับปรุงการค้นหาในท้องถิ่น, การปรับปรุงเปลี่ยนแปลงและการแทรกและการปรับปรุงเปลี่ยน วิธีการที่นำเสนอของเราสามารถหาโซลูชั่นที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับการ 386 ของ 387 กรณีมาตรฐาน; สำหรับตัวอย่างหนึ่งที่แก้ปัญหาของเราไม่ดีที่สุดก็เป็นเพียงแตกต่างกันไปโดยหนึ่งจากการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดในปัจจุบัน วิธีการอื่น ๆ จะเปรียบในแง่ของคุณภาพการแก้ปัญหา แต่วิธีการของเรามีประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญในแง่ของเวลาการคำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในทีมงานกีฬาปัญหา ( ด้านบน ) , ทีมของยานพาหนะพยายามที่จะเก็บรางวัลที่ได้รับจำนวนหยุดภายในกรอบเวลาที่ระบุไว้ เมื่อรถเข้าชมหยุดและเก็บสะสมของ ไม่มียานพาหนะอื่น ๆอาจจะเก็บรวบรวมรางวัล โดยปกติ ทีมเยือนไม่ได้ ทุกอย่างหยุดนิ่ง และดังนั้นจึงมีการระบุ " ดีที่สุด " ชุดของการหยุดเพื่อเข้าชมเพื่อที่จะเพิ่มผลตอบแทนโดยรวมเราเสนอวิธีการปรับปรุงการค้นหาขนาดใหญ่ย่านสามขั้นตอนวิธี : การปรับปรุงการค้นหาในท้องถิ่น , การเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงแบบและปรับปรุงเปลี่ยน ของเรา วิธีการที่เสนอสามารถหาโซลูชั่นที่ดีที่สุดที่รู้จักกันสำหรับ 386 387 มาตรฐานของอินสแตนซ์ ; สำหรับอินสแตนซ์หนึ่งที่โซลูชั่นของเราจะไม่ดีที่สุดก็เป็นเพียงแตกต่างกันโดยหนึ่งจากปัจจุบันวิธีที่ดีที่สุดวิธีการอื่น ๆที่เปรียบเทียบในแง่ของคุณภาพ โซลูชั่น แต่วิธีการของเราได้พบประโยชน์ในแง่ของเวลาในการคำนวณ