Since there is no literature availa

Since there is no literature available on the MT-VRPB, we provide
brief reviews for the two related routing problems namely the
MT-VRP and the VRPB.
2.1. MT-VRP
The multi-trip vehicle routing was first studied in Salhi [29] where
multiple trips were conducted in the context of vehicle fleet mix.
Limited to double trips, a matching algorithm is proposed to assign
routes to vehicles within a refinement process. Taillard et al. [35]
introduced the MT-VRP model based on the classical VRP and proposed
a three-phase heuristic algorithm. In the first phase, tabu search
is used to generate a population of routes satisfying the capacity
constraint; a set of different VRP solutions is then obtained in phase
two. Routes are then assigned to the vehicles by solving the binpacking
problem (BPP) in the last phase. Moreover, a set of classical
MT-VRP instances are generated in their study which are widely used
in the literature as benchmarks. Brandao and Mercer [4] studied a real
world application of MT-VRP with time windows and heterogeneous
fleet, and used a tabu search algorithm to solve the problem. The
methodology developed in this study is adapted in Brandao and
Mercer [5] where classical MT-VRP instances were solved and compared.
Petch and Salhi [27] developed a multi-phase constructive
heuristic algorithm with an objective of minimising the overtime used
in multi-trips. The algorithm obtained an MT-VRP solution by solving
BPP which is improved further using the 2-Opt and 3-Opt exchange
heuristic procedures. Salhi and Petch [31] revisited their previous

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากมีวรรณคดีไม่พร้อมใช้งานบน MT VRPB เราให้ความคิดเห็นสั้น ๆ ที่สองปัญหาที่เกี่ยวข้องสายงานการผลิตคือการวีอาร์พี MT และ VRPB การ2.1 ศูนย์ MTยานพาหนะเดินทางหลายเส้นทางเป็นเจ้าแรกที่ศึกษา Salhi [29]หลายเที่ยวได้ดำเนินการในบริบทของยานพาหนะกองเรือผสมจำกัดเดินทางคู่ ขั้นตอนการจับคู่การนำเสนอกำหนดเส้นทางยานพาหนะภายในกระบวนการปรับแต่ง Taillard et al. [35]แนะนำรุ่น MT-วีอาร์พีอิงวีอาร์พีคลาสสิค และเสนออัลกอริธึมแบบพฤติกรรม 3 เฟส ในระยะแรก ค้นทาบูใช้ในการสร้างประชากรของเส้นทางที่สอดคล้องกับกำลังการผลิตข้อจำกัด ชุดโซลูชั่นศูนย์อื่นแล้วได้รับในระยะสอง เส้นทางแล้วกำหนดให้กับรถ โดยการแก้ binpacking การปัญหา (BPP) ในขั้นตอนสุดท้าย นอกจากนี้ ชุดคลาสสิคMT-วีอาร์พีอินสแตนซ์ถูกสร้างขึ้นในการศึกษาซึ่งใช้ในวรรณคดีเป็นมาตรฐาน Brandao และเมอร์เซอร์ [4] ศึกษาจริงโลกแตกต่างกัน และแอพลิเคชันของวีอาร์พี MT กับหน้าต่างเวลากองทัพ และใช้ทาบูค้นหาอัลกอริทึมในการแก้ปัญหา การวิธีพัฒนาในการศึกษานี้เป็นการดัดแปลงใน Brandao และเมอร์เซอร์ [5] ที่คลาสสิก MT วีอาร์พีอินสแตนซ์ถูกแก้ไข และเปรียบเทียบเพชรมัลติเฟสสร้างสรรค์พัฒนา Salhi [27]อัลกอริทึมพฤติกรรมกับวัตถุประสงค์ของการลดการใช้งานล่วงเวลาในการเดินทางไปหลาย อัลกอริทึมได้รับโซลูชั่นศูนย์ MT โดยการแก้BPP ซึ่งปรับปรุงเพิ่มเติม โดยใช้ 2-เลือก 3 -เลือกแลกเปลี่ยนวิธีการศึกษาสำนึก เพชร [31] และ Salhi สำคัญของพวกเขาก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากมีวรรณกรรมไม่มีที่มีอยู่บน MT-VRPB เราให้
ความคิดเห็นสั้น ๆ สำหรับสองปัญหาการกำหนดเส้นทางที่เกี่ยวข้องคือ
MT-VRP และ VRPB.
2.1 MT-VRP
รถหลายเส้นทางการเดินทางได้ศึกษาครั้งแรกใน Salhi [29] ที่
หลายเที่ยวได้ดำเนินการในบริบทของการผสมรถกองทัพเรือ.
จำกัด เฉพาะการเดินทางสองขั้นตอนวิธีการจับคู่จะเสนอให้กำหนด
เส้นทางไปยังรถที่อยู่ในขั้นตอนการปรับแต่ง Taillard et al, [35]
แนะนำรุ่น MT-VRP บนพื้นฐานของความคลาสสิกและ VRP เสนอ
สามเฟสขั้นตอนวิธีการแก้ปัญหา ในระยะแรกค้นหาห้าม
ใช้ในการสร้างประชากรเส้นทางความพึงพอใจของกำลังการผลิตที่
จำกัด ; ชุดของการแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน VRP จะได้รับแล้วในขั้นตอน
ที่สอง เส้นทางที่ได้รับมอบหมายจากนั้นไปที่ยานพาหนะโดยการแก้ binpacking
ปัญหา (BPP) ในขั้นตอนสุดท้าย นอกจากนี้ชุดของคลาสสิก
อินสแตนซ์ MT-VRP จะเกิดขึ้นในการศึกษาของพวกเขาที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลาย
ในวรรณคดีเป็นมาตรฐาน Brandao และเมอร์เซอร์ [4] การศึกษาจริง
โลกใบสมัครของ MT-VRP กับ Windows และเวลาที่แตกต่างกัน
อย่างรวดเร็วและใช้วิธีการค้นหาห้ามในการแก้ปัญหา
วิธีการพัฒนาในการศึกษาครั้งนี้มีการปรับใน Brandao และ
เมอร์เซอร์ [5] ที่คลาสสิกอินสแตนซ์ MT-VRP ถูกแก้ไขและเมื่อเทียบกับ.
เพชรและ Salhi [27] การพัฒนาหลายเฟสสร้างสรรค์
ขั้นตอนวิธีการแก้ปัญหาโดยมีวัตถุประสงค์ของการลดการทำงานล่วงเวลาที่ใช้
ในหลาย -trips อัลกอริทึมที่ได้รับการแก้ปัญหา MT-VRP โดยการแก้
BPP ซึ่งมีการปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดยใช้การเลือก 2 และ 3 ที่เลือกแลกเปลี่ยน
วิธีการแก้ปัญหา Salhi และเพชร [31] มาเยือนของพวกเขาก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากไม่มีวรรณคดีที่มีอยู่ใน mt-vrpb เราจัดให้รีวิวสั้น ๆสำหรับสองปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเส้นทาง คือmt-vrp และ vrpb .2.1 . mt-vrpหลายทริป เส้นทางการเดินรถเป็นครั้งแรกที่ศึกษาใน salhi [ 29 ] ที่การเดินทางหลายดำเนินการในบริบทของการผสม พาหนะจำกัดท่องเที่ยวคู่ จับคู่นำเสนอวิธีการที่จะมอบหมายเส้นทางรถยนต์ภายในกระบวนการการปรับแต่ง taillard et al . [ 3 ]แนะนำ mt-vrp แบบตาม vrp คลาสสิกและเสนอสามเฟสฮิวริสติกอัลกอริทึม ในเฟสแรก มาริโอคาร์ทใช้เพื่อสร้างประชากรเส้นทางภิรมย์ความจุข้อจำกัด ; ชุดของโซลูชั่น vrp แตกต่างกันได้ในเฟสแล้ว2 . เส้นทาง แล้วมอบหมายให้ยานพาหนะโดยการแก้ binpackingปัญหา ( BPP ) ในขั้นตอนสุดท้าย นอกจากนี้ ชุดคลาสสิกmt-vrp อินสแตนซ์ที่ถูกสร้างขึ้นในการศึกษาของพวกเขาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวรรณคดี เช่น วัด และ brandao Mercer [ 4 ] เรียนจริงการประยุกต์ใช้ mt-vrp กับ Windows เวลาและข้อมูลทั่วโลกบริการค้นหาอย่างรวดเร็วและใช้อัลกอริทึมในการแก้ปัญหา ที่วิธีการที่พัฒนาขึ้นในการศึกษานี้ถูกดัดแปลงใน brandao และเมอร์เซอร์ [ 5 ] ที่อินสแตนซ์ mt-vrp คลาสสิกได้ถูกแก้ไขและเปรียบเทียบเพชร และ salhi [ 27 ] multi-phase สร้างสรรค์พัฒนาฮิวริสติกอัลกอริทึมกับวัตถุประสงค์ของการลดเวลาที่ใช้หลายเที่ยว อัลกอริทึมได้รับการแก้ไขโดยการแก้ mt-vrpบริษัท บีพีพี ซึ่งมีการปรับปรุงเพิ่มเติมและใช้ 2-opt 3-opt ตราวิธีแบบศึกษาสำนึก และ salhi เพชร [ 31 ] มาเดิม