Solving Network Flow Planning and S

Solving Network Flow Planning and Service Network Design problems due to their large set of variables is difficult. Fig. 3 presents the solution methodologies used, and clearly shows that due to complexity of these problems, heuristic and metaheuristic solution methods are the prime choice. Among them, Ta-bu Search seems to be a popular meta-heuristic algorithm. However, we found no paper applying approximation techniques, which is an interesting research opportunity.
In order to evaluate the performance of the propose algorithms, good benchmark sets are needed. The majority of the research on tactical planning level address specific real-world problems and the algorithms designed for those problems. Thus, a solid analysis on the efficiency of different algorithms, due to the lack of general benchmark sets, is not attainable. We can only mention some of the interesting results obtained by the researchers. For instance, Bektas, Chouman, and Crainic (2010) compare arc-based and flow-based decomposition methods in solving small sizes of their non-linear problem, and show that despite the fact time compared to flow-based decomposition. In overall, both techniques handle the non-linearity efficiently

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายการแก้ปัญหาการวางแผนการไหลและการบริการที่ปัญหาการออกแบบเครือข่ายเนื่องจากชุดใหญ่ของพวกเขาเป็นเรื่องยากที่ตัวแปร มะเดื่อ 3 นำเสนอวิธีการแก้ปัญหาที่ใช้และเห็นได้อย่างชัดเจนแสดงให้เห็นว่าเนื่องจากความซับซ้อนของปัญหาเหล​​่านี้และเรียนรู้วิธีการแก้ปัญหา metaheuristic เป็นทางเลือกที่สำคัญ ในหมู่พวกเขาค้นหา ta-bu น่าจะเป็นที่นิยมวิธีการเมตาฮิวริสติ อย่างไรก็ตามเราพบว่ากระดาษที่ใช้ไม่เทคนิคการประมาณซึ่งเป็นโอกาสการวิจัยที่น่าสนใจ.
เพื่อประเมินประสิทธิภาพการทำงานของขั้นตอนวิธีการเสนอชุดมาตรฐานที่ดีมีความจำเป็น ส่วนใหญ่ของการวิจัยเกี่ยวกับที่อยู่ในระดับการวางแผนปัญหาโลกแห่งความจริงที่เฉพาะเจาะจงยุทธวิธีและขั้นตอนวิธีการออกแบบมาสำหรับปัญหาเหล​​่านั้น จึงการวิเคราะห์ที่มั่นคงในประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันอันเนื่องมาจากการขาดของชุดมาตรฐานทั่วไปที่ไม่สำเร็จ เราสามารถพูดถึงบางส่วนของผลลัพธ์ที่น่าสนใจที่ได้จากการวิจัย เช่น Bektas, chouman และ crainic (2010) เปรียบเทียบโค้งตามและการไหลตามวิธีการสลายตัวในการแก้ขนาดเล็กของปัญหาไม่ใช่เชิงเส้นของพวกเขาและแสดงให้เห็นว่าแม้จะมีเวลาจริงเมื่อเทียบกับการสลายตัวไหลตาม ในภาพรวมทั้งสองเทคนิคจัดการกับเส้นตรงที่ไม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แก้ปัญหาเครือข่ายขั้นตอนการวางแผนและออกแบบเครือข่ายบริการเนื่องจากของตัวแปรชุดใหญ่ได้ยาก Fig. 3 แสดงวิธีการแก้ปัญหาที่ใช้ และแสดงอย่างชัดเจนเนื่องจากความซับซ้อนของปัญหาเหล่านี้ วิธีการแก้ปัญหาแล้ว และ metaheuristic เลือกเฉพาะ ในหมู่พวกเขา ค้นหาบุตาน่าจะ เป็นอัลกอริทึมนิยม meta-แล้ว อย่างไรก็ตาม เราพบกระดาษไม่ใช้เทคนิคประมาณ ซึ่งเป็นสนใจวิจัยโอกาส.
เพื่อประเมินประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึม propose ชุดมาตรฐานที่ดีมีความจำเป็น ส่วนใหญ่การวิจัยในระดับวางแผนยุทธวิธีระบุจริงปัญหาและอัลกอริทึมมาปัญหาดังกล่าว ดังนั้น การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของกระบวนต่าง ๆ ขาดชุดมาตรฐานทั่วไป แข็งตามไม่ได้ เราสามารถเพียงพูดบางผลน่าสนใจที่ได้รับ โดยนักวิจัย เช่น Bektas, Chouman และ Crainic (2010) เปรียบเทียบวิธีการแยกส่วนประกอบ ตามขั้นตอน และ ตามส่วนโค้งในการแก้ปัญหาไม่เชิงเส้น ขนาดเล็ก และแสดงว่า แม้ มีเวลาจริงเทียบกับแยกส่วนประกอบตามขั้นตอน กลอน ทั้งเทคนิคจัดการที่ไม่ใช่แบบดอกไม้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแก้ไขเครือข่ายการไหลของการวางแผนการออกแบบเครือข่ายบริการและปัญหาเนื่องจากการตั้งค่าขนาดใหญ่ของตัวแปรเป็นเรื่องยาก รูป. 3 บริการแนวโซลูชันที่ใช้และเป็นที่ชัดเจนว่าจะแสดงให้เห็นว่าเนื่องจากความซับซ้อนของปัญหาเหล่านี้วิธีการโซลูชันเ้กิด metaheuristic และเป็นทางเลือกที่ดีเยี่ยม ในการค้นหาให้ตา - BU ดูเหมือนว่าจะเป็นอัลกอริธึมเมตา - เ้กิดได้รับความนิยม แต่ถึงอย่างไรก็ตามเราไม่พบเอกสารการสมัครเทคนิคการประมาณการวิจัยซึ่งเป็นโอกาสที่น่าสนใจ.
ในการสั่งซื้อเพื่อประเมิน ประสิทธิภาพ ของเสนออัลกอริธึมที่ตั้งค่าการวัด ประสิทธิภาพ ที่ดีเป็นสิ่งที่ต้องการ โดยส่วนใหญ่จะเป็นการวิจัยที่มีอยู่ในระดับการวางแผนกลยุทธ์แอดเดรสจัดการปัญหาที่เกิดขึ้นจริงและอัลกอริธึมที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหา ดังนั้นการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง ประสิทธิภาพ ของอัลกอริธึมแตกต่างกันเนื่องจากการขาดของชุดการวัด ประสิทธิภาพ โดยทั่วไปมีความเป็นไปได้ไม่ได้ เราสามารถกล่าวถึงผลการน่าสนใจที่ได้รับจากนักวิจัยที่บางรุ่นเท่านั้น ตัวอย่างเช่น bektas chouman และ crainic ( 2010 )เปรียบเทียบวิธีการแยกออกเป็นส่วนๆ ARC - และการใช้ในการแก้ปัญหามีขนาดเล็กของปัญหาแบบ non - linear ของพวกเขาและแสดงให้เห็นว่าแม้จะมีความเป็นจริงที่เมื่อเปรียบเทียบกับโครงข่ายของข้อมูลการใช้ โดยรวมแล้วทั้งเทคนิคการจัดการไม่มีความต่อเนื่องเป็นแนวนอน,ได้อย่างมี ประสิทธิภาพ