Research on solving time-varying vehicle routing with modular operation genetic algorithm based on ALNS
Notice bibliographique
Résumé
In the era of rapid growth in online shopping, e-commerce and food delivery have become new shopping methods. This paper focuses on the time-constrained vehicle routing problem in logistics, aiming to minimize the number of vehicles and optimize vehicle dispatch routes as a combinatorial optimization objective. An improved strategy for the traditional genetic algorithm is proposed, which integrates a large neighborhood search algorithm and incorporates modulo operation concepts to enhance the traditional genetic algorithm (ALNS-MGA). In the selection strategy, a combination of elite selection and k-tournament selection is employed to ensure global search capability. During the crossover process, a modulo random linear combination operator (MRLCO) and a multi-path optimal cost operator (MOCO) are introduced for chromosome gene exchange. The former ensures sufficient crossover, while the latter accelerates convergence and enhances the algorithm's local optimization capability. Finally, ALNS is utilized to improve solution quality. The proposed algorithm is tested on the standard Solomon dataset and compared with ALNS-GA, DBO, ALNS algorithms, and the best-known solutions. The experimental results show that the ALNS-MGA algorithm proposed in this paper is closer to the optimal solution than the other compared algorithms, and in some cases, even surpasses the known optimal solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».