Tuning the Parameters of a Memetic Algorithm to Solve Vehicle Routing Problem with Backhauls Using Design of Experiments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractVehicle Routing Problem with Backhauls (VRPB) is an extension of the general Vehicle Routing Problem (VRP). In contrast with general VRP, VRPB considers two types of linehaul and backhaul customers. VRPB tries to find optimal routes with minimum cost in which backhaul customers are visited after linehaul customers for a fleet of heterogeneous vehicles. In this paper, a Memetic Algorithm (MA) is developed to solve the VRPB. Similar to other metaheuristic algorithms, an important issue that affects the performance of MA is the selection of components employed in the algorithm along with their parameters ’ values. This work examines the effect of employing different combinations of MA components and parameter values on both the algorithm’s efficiency and the quality of solutions. Design of Experiments (DOE) is introduced as a systematic approach to find the best combination of these parameters ’ values. Analysis of variance (ANOVA) is used to analyze the main effect and interaction effects of the considered parameters. Results verified the efficacy of the proposed MA method and the systematic tuning approach for MA to solve VRPB. KeywordsMemetic algorithm, Design of experiments, Metaheuristics, Vehicle routing problem 1.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle