Problem statement: Vehicle routing

Problem statement: Vehicle routing problem determines the optimum route for each vehicle
as a sequence of visiting cities. The problem has been defined as NP-hard and exact solution is relatively
difficult to achieve for real time large scale models. Though several attempts to solve the problem were
made in the literature, new approaches may be tried to solve the problem to further reduce computational
efforts. Approach: In this context this study focuses on maximum utilization of loading capacity and
determines the optimum set of vehicle routes for Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) by a
Nested Particle Swarm Optimization (NPSO) technique. The algorithm is implemented as Master PSO
and slave PSO for the identification of candidate list and route sequence in nested form to optimize the
model. Results: Benchmarking data set of capacitated vehicle routing is considered for the evaluations.
The total distance of set vehicle route obtained by the new approach is compared with the best known
solution and other existing techniques. Conclusions/Recommendations: The NPSO produces
significant results and computational performance than the existing PSO algorithms. This newly proposed
NPSO algorithm develops the vehicle schedule without any local optimization technique.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รายงานปัญหา: ปัญหาสายงานการผลิตรถยนต์กำหนดเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับรถแต่ละเป็นลำดับของการเยี่ยมชมเมือง มีการกำหนดปัญหาเป็น NP หนัก และแน่นอนเป็นค่อนข้างยากให้เวลาจริงสำหรับแบบจำลองขนาดใหญ่ ถึงความพยายามหลายครั้งเพื่อแก้ไขปัญหาทำในวรรณคดี ใหม่ ๆ อาจจะพยายามแก้ไขปัญหาเพื่อลดคำนวณความพยายาม วิธีการ: ในบริบทนี้ ศึกษานี้เน้นการใช้ประโยชน์สูงสุดของโหลดกำลังการผลิต และกำหนดสูงสุดชุดของเส้นทางรถสำหรับ Capacitated รถสายปัญหา (CVRP) โดยการเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพฝูงในอนุภาค (NPSO) ซ้อนกัน อัลกอริทึมจะใช้เป็นหลัก PSOและทาสท่าน PSO สำหรับการระบุของลำดับรายการและกระบวนการผลิตของผู้สมัครในฟอร์มซ้อนกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแบบจำลอง ผลลัพธ์: การแข่งขันชุดข้อมูลของรถ capacitated สายถือการประเมินระยะทางรวมเส้นทางรถตั้งค่าได้ โดยวิธีใหม่เปรียบเทียบกับรู้จักกันดีแก้ปัญหาและเทคนิคอื่น ๆ ที่มีอยู่ ข้อสรุป/ข้อแนะนำ: NPSO การผลิตผลลัพธ์ที่สำคัญและคำนวณประสิทธิภาพกว่าอัลกอริทึม PSO ที่มีอยู่ นำเสนอนี้ใหม่อัลกอริทึม NPSO พัฒนาตารางรถ โดยไม่มีเทคนิคใด ๆ เพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำสั่งปัญหา:
ปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะกำหนดเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับรถแต่ละเป็นลำดับของการเยี่ยมชมเมือง ปัญหาที่เกิดขึ้นได้รับการกำหนดให้เป็น
NP-หนักและวิธีการแก้ปัญหาที่ถูกต้องค่อนข้างยากที่จะบรรลุสำหรับเวลาจริงแบบจำลองขนาดใหญ่ แม้ว่าหลายคนพยายามที่จะแก้ปัญหาที่ถูกสร้างขึ้นในวรรณคดีแนวทางใหม่ ๆ อาจจะพยายามที่จะแก้ปัญหาเพื่อลดการคำนวณความพยายาม วิธีการ: ในบริบทนี้การศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์สูงสุดของความจุโหลดและกำหนดชุดที่ดีที่สุดของเส้นทางยานพาหนะสำหรับยานพาหนะเส้นทางcapacitated ปัญหา (CVRP) โดยฝูงอนุภาคซ้อนOptimization (NPSO) เทคนิค อัลกอริทึมจะดำเนินการเป็น PSO ปริญญาโทและทาสPSO เพื่อระบุตัวตนของผู้สมัครรายชื่อและลำดับเส้นทางในรูปแบบที่ซ้อนกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรูปแบบ ผลการศึกษา: ข้อมูลชุด Benchmarking เส้นทางรถ capacitated มีการพิจารณาสำหรับการประเมิน. รวมระยะทางของการเดินทางของยานพาหนะที่ได้รับการตั้งค่าโดยวิธีการใหม่เมื่อเทียบกับที่รู้จักกันดีการแก้ปัญหาและเทคนิคอื่น ๆ ที่มีอยู่ สรุป / คำแนะนำ: ใน NPSO ผลิตผลลัพธ์ที่สำคัญและประสิทธิภาพการคำนวณที่มีอยู่กว่าPSO ขั้นตอนวิธี นี้เสนอใหม่ขั้นตอนวิธี NPSO พัฒนาตารางเวลารถโดยไม่ต้องเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แจ้งปัญหา : ปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะ กำหนดเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับรถแต่ละ
เป็นลำดับของการเยี่ยมชมเมือง ปัญหาได้ถูกกำหนดเป็น NP อย่างหนักแน่นอน และโซลูชันค่อนข้างยากที่จะบรรลุสำหรับเวลาจริง
โมเดลขนาดใหญ่ขนาด แม้ว่าความพยายามหลายครั้งเพื่อแก้ปัญหาได้
ในวรรณคดีวิธีการใหม่อาจจะพยายามแก้ไขปัญหาเพื่อลดความพยายาม คอมพิวเตอร์

วิธีการ : ในบริบทนี้ การศึกษานี้จะเน้นการใช้ประโยชน์สูงสุดของการโหลดความจุ
เป็นตัวตั้งที่เหมาะสมของรถ capacitated เส้นทางสำหรับปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะ ( cvrp ) โดย
ซ้อนกันเพิ่มฝูงอนุภาค ( npso ) เทคนิค ขั้นตอนวิธีที่ใช้เป็นหลัก PSO
และทาส PSO สำหรับกำหนดรายชื่อผู้สมัครและลำดับเส้นทางในรูปแบบซ้อนกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
นางแบบ ผลลัพธ์ : การเปรียบเทียบชุดข้อมูลการจัดเส้นทางยานพาหนะ capacitated ถือว่าสำหรับการประเมิน .
รวมระยะทางของรถได้โดยวิธีการจัดเส้นทางใหม่เมื่อเทียบกับรู้จัก
ทางออกที่ดีที่สุด และที่มีอยู่อื่น ๆเทคนิค สรุป / ข้อเสนอแนะ : npso ผลิต
ที่สำคัญผลและประสิทธิภาพการคำนวณมากกว่าที่มีอยู่ระบบอัลกอริธึม นี้เสนออัลกอริทึมใหม่
npso พัฒนารถตารางโดยไม่ต้องเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพท้องถิ่นใด ๆ