Generating the initial solution is

Generating the initial solution is always a crucialpoint when applying local search, since it affects significantly the running time of the algorithm. In order to improve the generation of the initial solutions, various existing heuristics can be applied, such as sequential insertion heuristics which simply add the following node to the existing tour based on its location. More sophisticated heuristics are the two-phased ones, which decompose
the problem into a clustering- and a routing problem,with possible feedback loops between the two stages. Cluster-First Route-Second (CFRS) algorithms perform a single clustering of the vertex set and then determine a vehicle route on each cluster. The best-known CFRS algorithm is the Fisher-Jaikumar algorithm which solves the General Assignment Problem (GAP) to form the clusters
The local search starts from the initial solution and subsequently moves from the present solution to a neighboring solution in the search space where each solution has only a relatively small number of feasible neighbor solutions and each of the movements is determine by neighborhood’s operators. Generally, the operators have two main groups according to the scope: inter-route and intra-route-operators. Intra-route operators are used for shortening the length of a related path, by contrast with inter-route operators which are able to influence the number of the required vehicles as well via
affecting two routes When applying local search, the combination of the neighborhood functions produces the next local optimum solution.
Although the most general forms of the VRP can be solved effectively with the above approaches, the milkrun planning problem is hard to interpret as a simple graph-search problem, and the general initial solution heuristics are difficult to transform for this problem. The mapping process of the factory layout also requires special processing; therefore general solution methods cannot be applied easily for such a special problem.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สร้างโซลูชันเริ่มต้นได้เสมอ crucialpoint เมื่อใช้ค้นหาท้องถิ่น เนื่องจากมันมีผลอย่างมากเวลาทำงานของอัลกอริทึม เพื่อปรับปรุงการสร้างโซลูชันเริ่มต้น รุกต่าง ๆ ที่มีอยู่สามารถใช้ได้ เช่นรุกแทรกตามลำดับซึ่งเพียงแค่เพิ่มโหนต่อไปนี้ไปทัวร์ที่มีอยู่ตามตำแหน่ง นั้น รุกที่ซับซ้อนเป็นเลิกใช้สองคน ซึ่งสลายตัวปัญหาในคลัสเตอร์- และ ปัญหากระบวนการผลิต กับลูปให้ความสำคัญระหว่างสองขั้นตอน อัลกอริทึมคลัสเตอร์แรกสองเส้นทาง (CFRS) ทำคลัสเตอร์เดียวของชุดมอเตอร์ไฟฟ้า และจากนั้น ตรวจสอบเส้นทางรถยนต์ในแต่ละคลัสเตอร์ อัลกอริทึม CFRS รู้จักกันดีคือ อัลกอริทึม Fisher Jaikumar ช่วยแก้ทั่วไปการกำหนดปัญหา (ช่องว่าง) ในรูปแบบคลัสเตอร์ การค้นหาท้องถิ่นเริ่มจากการแก้ปัญหาเบื้องต้น และต่อมาย้ายจากโซลูชันปัจจุบันการแก้ปัญหาที่ใกล้เคียงในพื้นที่การค้นหาที่ละโซลูชันมีเพียงจำนวนเล็กของเพื่อนบ้านไปได้โซลูชั่น และการเคลื่อนไหวแต่ละเป็นกำหนด โดยผู้ประกอบการที่ใกล้เคียง โดยทั่วไป ผู้ประกอบการมี 2 กลุ่มใหญ่ตามขอบเขต: intra-เส้นทางผู้ประกอบการ และเส้นทางระหว่าง ระหว่างเส้นทางผู้ประกอบการจะใช้สำหรับลดความยาวของเส้นทางที่เกี่ยวข้อง โดยคมชัดกับเส้นทางระหว่างผู้ประกอบการซึ่งสามารถมีอิทธิพลต่อจำนวนยานพาหนะจำเป็นเช่นทางส่งผลกระทบต่อเส้นทางที่สองเมื่อใช้ค้นหาท้องถิ่น การรวมกันของการทำงานย่านสร้างโซลูชันที่เหมาะสมภายในถัดไปแม้ว่าวีอาร์พีรูปแบบทั่วไปส่วนใหญ่สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพวิธีการข้างต้น milkrun วางแผนปัญหาคือยากที่จะตีความเป็นปัญหาในการค้นหากราฟเรียบง่าย และรุกแก้ปัญหาเบื้องต้นทั่วไปยากที่จะเปลี่ยนแปลงปัญหานี้ ขั้นตอนการแมปของรูปแบบโรงงานยังต้องการการประมวลผลพิเศษ ดังนั้น วิธีแก้ปัญหาทั่วไปไม่สามารถใช้ได้สำหรับปัญหาพิเศษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างโซลูชั่นที่เริ่มต้นอยู่เสมอ crucialpoint เมื่อใช้การค้นหาในท้องถิ่นเพราะมันส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญเวลาทำงานของอัลกอริทึม เพื่อที่จะปรับปรุงรุ่นของการแก้ปัญหาเบื้องต้น, การวิเคราะห์พฤติกรรมที่มีอยู่ต่างๆสามารถนำมาใช้เช่นการวิเคราะห์พฤติกรรมการแทรกลำดับซึ่งก็เพิ่มโหนดต่อไปนี้เพื่อการท่องเที่ยวที่มีอยู่ตามสถานที่ตั้งของ การวิเคราะห์พฤติกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้นเป็นคนที่สองจะค่อย ๆ ซึ่งสลายตัว
ปัญหาเป็น clustering- และปัญหาการกำหนดเส้นทางที่มีข้อเสนอแนะที่เป็นไปได้ loops ระหว่างสองขั้นตอน คลัสเตอร์แรกเส้นทางที่สอง (CFRs) ขั้นตอนวิธีการดำเนินการจัดกลุ่มเดียวของชุดจุดสุดยอดแล้วตรวจสอบเส้นทางรถในแต่ละคลัสเตอร์ อัลกอริทึม CFRs ที่รู้จักกันดีเป็นอัลกอริทึม Fisher-Jaikumar ซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาการแต่งตั้งนายพล (GAP) ในรูปแบบคลัสเตอร์
การค้นหาในท้องถิ่นเริ่มต้นจากการแก้ปัญหาเบื้องต้นและต่อมาได้ย้ายจากการแก้ปัญหาในปัจจุบันที่จะเป็นทางออกที่ใกล้เคียงในพื้นที่ค้นหาที่แต่ละ วิธีการแก้ปัญหามีเพียงจำนวนที่ค่อนข้างเล็กของการแก้ปัญหาของเพื่อนบ้านที่เป็นไปได้และแต่ละของการเคลื่อนไหวที่มีการตรวจสอบโดยผู้ประกอบการย่าน โดยทั่วไปผู้ประกอบการมีสองกลุ่มหลักตามขอบเขต: ระหว่างเส้นทางและระหว่างเส้นทางผู้ประกอบการ ผู้ประกอบการภายในเส้นทางที่ใช้สำหรับการตัดทอนความยาวของเส้นทางที่เกี่ยวข้องโดยคมชัดกับผู้ประกอบการระหว่างเส้นทางที่มีความสามารถที่จะมีผลต่อจำนวนของยานพาหนะที่จำเป็นเช่นกันผ่านทาง
มีผลกระทบต่อทั้งสองเส้นทางเมื่อใช้การค้นหาในท้องถิ่นรวมกันของฟังก์ชั่นพื้นที่ใกล้เคียง ผลิตวิธีการแก้ปัญหาที่เหมาะสมต่อไปในท้องถิ่น.
แม้ว่ารูปแบบทั่วไปมากที่สุดของ VRP จะสามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยวิธีการดังกล่าวข้างต้นปัญหาการวางแผน milkrun เป็นเรื่องยากที่จะตีความเป็นปัญหากราฟค้นหาง่ายและทั่วไปการวิเคราะห์พฤติกรรมการแก้ปัญหาเบื้องต้นเป็นเรื่องยากที่จะเปลี่ยน สำหรับปัญหานี้ ขั้นตอนการทำแผนที่ของรูปแบบโรงงานยังต้องใช้การประมวลผลพิเศษ; ดังนั้นวิธีการแก้ปัญหาทั่วไปที่ไม่สามารถใช้งานได้ง่ายสำหรับปัญหาดังกล่าวเป็นพิเศษ