MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406411297 · doi:10.1016/j.amc.2025.129278

A new mathematical model and solution method for the asymmetric traveling salesman problem with replenishment arcs

2025· article· en· W4406411297 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueApplied Mathematics and Computation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMetaheuristic Optimization Algorithms Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTravelling salesman problemMathematical optimizationComputer scienceApplied mathematicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new mathematical model for the Asymmetric Traveling Salesman Problem with Replenishment Arcs, an extension of the Asymmetric Traveling Salesman Problem, incorporating constraints on subpaths within the tour. Many existing modeling approaches to this problem require the generation of replenishment feasible or replenishment violation paths as a parameter set, which may lead to computational difficulties. Our formulation addresses these difficulties and provides direct computation of an optimal tour without relying on the set of paths as a parameter set. In this paper, we also propose a Lagrangian relaxation-based solution method. Given that ordinary Lagrangian functions can encounter duality gap in nonconvex problems, we employ a special augmented Lagrangian function, which is proven to overcome the issue of duality gap for many classes of nonconvex problems, including ours. In this paper, we utilize a hybrid solution method by combining the F-MSG method with an ant colony optimization algorithm. A similar solution method was previously used in Bulbul and Kasimbeyli (2021) [13] . In this paper, the method used in the aforementioned paper is enhanced in terms of computational complexity and solution efficiency. We assess the proposed method on 180 randomly generated instances, demonstrating that it achieves optimal solutions for almost all cases. Additionally, we apply our methodology to the aircraft maintenance routing problem, testing it on 11 instances from the aforementioned study. The results highlight the effectiveness of our approach, with an average improvement of 48.6% in solution time and a 0.93% enhancement in solution quality. • New arc-based mixed-integer linear programming formulation for RATSP. • Addresses computational issues without pre-specified replenishment paths. • Uses augmented Lagrangian function to eliminate duality gaps in nonconvex problems. • Combines F-MSG method with ACO algorithm for enhanced solution quality and time. • Proposes a novel hybrid method that converges to global optimum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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