Hybrid Algorithm Enhanced with Artificial Intelligence Applied to the Bi-Objective Open Capacitated Arc Routing Problem
Fecha
2016-02-22
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
The arc routing problem with a variable starting/ending position (Open Capacitated Arc Routing Problem - OCARP), in its classic version, pursues the best strategy to serve a set of customers located in the network arcs using vehicles. Compared to the Capacitated Arc Routing Problem (CARP), the OCARP lacks of constrains that guarantee that each vehicle ought to start and end the tour at a given vertex (also known as a depot). The aim of this paper is to propose a heuristic to find an efficient frontier for the main objective functions: minimize the number of vehicles and the total cost. Additionally, a hybrid algorithm that complements the genetic algorithm with artificial intelligence operator is proposed.
El Problema de ruteo de vehículos sobre arcos con punto de inicio/fin variable (Open Capacitated Arc Routing Problem - OCARP), en su versión clásica, busca determinar la mejor estrategia para servir un conjunto de clientes localizados en los arcos de una red usando vehículos. A diferencia del Capacitated Arc Routing Problem (CARP), el OCARP no tiene las restricciones que aseguran que cada vehículo debe iniciar y terminar su ruta en un vértice dado (también conocido como depósito). El objetivo de este trabajo es proponer una heurística para encontrar la frontera eficiente dados dos objetivos: minimizar el número de vehículos y minimizar el costo total. Adicionalmente se propone complementar la heurística, la cual es basada en algoritmos genéticos, con operadores de inteligencia artificial.
El Problema de ruteo de vehículos sobre arcos con punto de inicio/fin variable (Open Capacitated Arc Routing Problem - OCARP), en su versión clásica, busca determinar la mejor estrategia para servir un conjunto de clientes localizados en los arcos de una red usando vehículos. A diferencia del Capacitated Arc Routing Problem (CARP), el OCARP no tiene las restricciones que aseguran que cada vehículo debe iniciar y terminar su ruta en un vértice dado (también conocido como depósito). El objetivo de este trabajo es proponer una heurística para encontrar la frontera eficiente dados dos objetivos: minimizar el número de vehículos y minimizar el costo total. Adicionalmente se propone complementar la heurística, la cual es basada en algoritmos genéticos, con operadores de inteligencia artificial.