بهینه‌سازی الگوریتم کلونی مورچگان برای مسأله توسعه یافته‌ای از مسیریابی وسایل نقلیه با پنجره زمانی و محدودیت ظرفیت

نویسندگان

1 دانشیار، گروه عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران

2 د‌انش آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد اهر، ایران

چکیده

یافتن مسیر مناسب برای حل مسائل مسیریابی وسایل نقلیه در تحقیقات کاربردی حمل و نقل از جایگاه مهمی برخوردار است. در مقاله حاضر از الگوریتم جامعه مورچگان برای بهینه­سازی حل مسأله مسیریابی وسایل نقلیه با پنجره زمانیو اعمال محدودیت ظرفیت استفاده شد. در ابتدا الگوریتم مورچگان را بر روی مسأله مسیریابی وسایل نقلیه با پنجره زمانی و محدودیت ظرفیت وسایل نقلیه کلاسیک اجرا شد. در این حالت از 9 مسأله اجرا شده با 100 مشتری در 6 مسأله جواب­ها بهینه شده­اند. در مرحله بعد، الگوریتم بر روی روش توسعه یافته­ای از مسأله مسیریابی وسایل نقلیه با پنجره زمانیپیاده شد. جواب­های حاصله از اجرای مسأله فوق بر روی 100 مشتری نشان می­دهد که در تمامی مسائل جواب­ها بهبود یافته­اند. بیشترین کاهش هزینه مربوط به مسأله R206 با 32.72 درصد کاهش هزینه می­باشد. بطور متوسط کمتر از 20 ثانیه برای اجرای هر مسأله زمان لازم است.
 
 

کلیدواژه‌ها


 
-Esmat Zare-Reisabadi, S. Hamid Mirmohammadi, (2015), Site dependent vehicle routing problem with soft time window: Modeling and solution approach, Accepted 2 September, Computers & Industrial Engineering 90 pp.177–185.
-­Er. GurpreetSingh, Dr. Vijay Dhir, (2014), “Open Vehicle Routing Problem by Ant Colony Optimization”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 5, No. 3.
-Geraldine Heilporn, JeanFrancois Cordeau, Gilbert Laporte, (2010), “The Delivery Man Problem with Time Windows, Discrete Optimization,Volume 7, Issue 4, November,  PP. 269–282.
-­John E. Bell, Patrick R. McMullen, (2004), “Ant colony optimization techniques for the vehicle routing problem”, Advanced Engineering Informatics 18, pp. 41–48.
-­Koushik Venkata Narasimha, Elad Kivelevitch, Balaji Sharma, Manish Kumar, (2013), “An ant colony optimization technique for solving min–max Multi- Depot Vehicle Routing Problem”, Accepted 6 May, Swarm and Evolutionary Computation 13, pp. 63–73.
-Marco Dorigo and Krzysztof Socha, (2007), “An Introduction to Ant Colony Optimization, IRIDIA -Technical Report Series ISSN 1781-3794”, April 30.
-Marcus E. McNabb, Jeffery D. Weir, Raymond R. Hill, Shane N. Hall, (2015), Testing local search move operators on the vehicle routing problem with split deliveries and time windows, Available online 26 November, Computers & Operations Research 56, pp.93–109.
-Martin Reed, Aliki Yiannakou, Roxanne Evering, (2014), “An ant colony algorithm for the multi-compartment vehicle routing problem”, Accepted 23 October, Applied Soft Computing 15, pp.­169–176.
-M.Schyns, (2015), “An ant colony system for responsive dynamic vehicle routing,  Accepted 6 April”, European Journal of Operational Research 245, pp.704–718.
 -Mohamed M.S. Abdulkader, Yuvraj Gajpal, Tarek Y. ElMekkawy, 2015, Hybridized ant colony algorithm for the Multi Compartment Vehicle Routing Problem, Accepted 11 August 2015, Applied Soft Computing 37 pp.196–203.
-R.­Tavakkoli-Mogaddam, M. Alinaghian, A. Salamatbakhsh, N. Norouzi, (2011), “A new mathematical model for a competitive vehicle routing problem with time windows solved by simulated annealing”, Journal of Manufacturing Systems Volume 30, Issue 2, April 2011, pp. 83–92.
-Yingtao Ren, Maged Dessouky, and Fernando Ordóñez, (2010),
“The Multi-shift Vehicle Routing Problem with Overtime, Daniel J. Epstein Department of Industrial and Systems Engineering University of Southern California”, Vol. 37 Issue 11, November, pp.1987-1998.
-Zhang Xiao, Wang Jiang-qing, (2012), “Hybrid Ant Algorithm and Applications for Vehicle Routing Problem”, International Conference on Solid State Devices and Materials Science, Physics Procedia 25, pp.­1892­–­1899. 
-Yi Yunfei, Lin Xiaodong, Sheng Kang, and Cai Yongle, 2015, An Improved Ant Colony Algorithm to Solve Vehicle Routing Problem with Time Windows, Springer International Publishing Switzerland 2015, D.-S. Huang et al. (Eds.): ICIC 2015, Part I, LNCS 9225, pp. 11–22, 2015.