In this paper, we present a simulat

In this paper, we present a simulation-based algorithm for
the capacitated vehicle routing problem with stochastic travel
times (CVRPSTT). One of the basic ideas of our methodology
is to consider a vehicle working time lower than the actual
maximum vehicle working time when designing CVRPSTT
solutions. In this way, the working time surplus can be used to
cope with unexpected congestions when necessary. Another
important idea is to transform the CVRPSTT instance to a
limited set of CVRPs, each of which is defined by a given
percentage of the maximum vehicle working time. Finally,
a number of numerical experiments are done in the paper
with the purpose of analyzing the efficiency of the described
methodology under different uncertainty scenarios.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราจะนำเสนอขั้นตอนวิธีการจำลองที่ใช้สำหรับ
ปัญหาการกำหนดเส้นทางรถ capacitated กับการเดินทางสุ่ม
ครั้ง (CVRPSTT) หนึ่งในความคิดพื้นฐานของวิธีการของเรา
คือการพิจารณารถเวลาในการทำงานที่ต่ำกว่าความเป็นจริง
รถสูงสุดเวลาทำงานเมื่อออกแบบ CVRPSTT
การแก้ปัญหา ด้วยวิธีนี้ส่วนเกินเวลาในการทำงานสามารถใช้ในการ
รับมือกับ congestions ที่ไม่คาดคิดเมื่อมีความจำเป็น อีกประการหนึ่ง
ที่สำคัญคือความคิดที่จะเปลี่ยนเช่น CVRPSTT ไปยัง
ชุด จำกัด ของ CVRPs แต่ละที่จะถูกกำหนดโดยได้รับ
ร้อยละของรถสูงสุดเวลาทำงาน สุดท้าย
ของการทดลองจำนวนตัวเลขจะทำในกระดาษที่
มีวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของการอธิบาย
วิธีการภายใต้สถานการณ์ความไม่แน่นอนที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เรานำเสนอการจำลองตามขั้นตอนวิธีสำหรับปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะ capacitated

stochastic ( cvrpstt กับการเดินทางครั้ง ) หนึ่งของความคิดพื้นฐานของวิธีการของเราคือการพิจารณา
ยานพาหนะเวลาในการทำงานที่ต่ำกว่ารถสูงสุดที่แท้จริง

cvrpstt เวลาการทำงานเมื่อออกแบบโซลูชั่น ในวิธีนี้ , เวลาทำงานเกินสามารถใช้
รับมือกับ congestions ไม่คาดคิดเมื่อจำเป็น
ที่สำคัญอีกความคิดคือ แปลงตัวอย่าง เพื่อ cvrpstt
จำกัดชุด cvrps แต่ละที่กำหนดโดยระบุ
เปอร์เซ็นต์ของรถทำงานสูงสุดตลอดเวลา ในที่สุด
จำนวนของการทดลองเชิงตัวเลขทำในกระดาษ
กับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของวิธีการอธิบาย

ภายใต้สถานการณ์ความไม่แน่นอนต่าง ๆ