Capacitated Arc
용량 호

이러한 문제는 동적 할당 문제, 동적 3-색인 할당 문제 및 용량화된 아크 라우팅 문제의 세 가지 관련 문제를 결합합니다.

불확실한 용량화 아크 라우팅 문제는 많은 실제 응용 프로그램에서 중요한 최적화 문제입니다.

쓰레기 수거, 도로 갈기, 거리 청소 및 전력선 검사와 같은 서비스는 각각 CARP(정전 아크 라우팅 문제)로 공식화될 수 있습니다.

CARP(정전용량형 아크 라우팅 문제)는 최소의 이동 비용으로 일련의 작업을 수행하기 위해 차량을 효율적으로 예약해야 하는 어려운 조합 문제입니다.

이 격차를 채우기 위해 네트워크 수준에서 직접 제공되는 이동 및 서비스 속도 기능을 사용하여 TDCARP(시간 종속 용량 아크 라우팅 문제)를 공식적으로 정의합니다.

보다 정확하게는 CARP(Capacitated Arc Routing Problem)를 기반으로 하는 맞춤형 다중 목표 HGA(Hybrid Genetic Algorithm)를 사용하여 2E-VRP(Two-Echelon Vehicle Routing Problem)를 해결할 것을 제안합니다.

이 논문은 작업자가 거리 구간을 따라 동력이 부족한 전자 자전거의 배터리를 동적으로 교체하는 전자 자전거 공유 시스템에서 배터리 교체를 위한 동적 용량 아크 라우팅 문제를 연구합니다.

본 논문에서는 현재 상황에서 패킷의 폐기 수요와 각종 제약에 따라 특급 물류 기반의 CARP(Capacitated Arc Routing Problem) 최적화 모델을 사용하여 확장 이중층 용량 아크 라우팅 문제의 모델링 방법을 논의한다.

, 용량화된 아크 라우팅 문제(CARP)를 해결하기 위해).

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 물류 도메인의 많은 응용 프로그램에서 NP-hard 최적화 문제입니다.

GPHH(Genetic Programming Hyper-Heuristic)는 UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)에 대한 라우팅 정책을 발전시키는 데 성공적으로 적용되었습니다.

특히, GPHH의 맥락에서 우리는 (1) 유용한 하위 트리 및 (2) 터미널의 중요성이라는 두 가지 전송 전략을 탐구하고 불확실한 정전 용량 아크 라우팅 문제에 대한 사례 연구에서 그 효율성을 검증했습니다.

CARP(정전용량형 아크 라우팅 문제)는 광범위한 적용으로 인해 지난 수십 년 동안 많은 관심을 받았습니다.

SPRP의 근본적인 수학적 문제는 잘 알려진 Capacitated Arc Routing Problem(CARP)입니다.

DCDG-MOMA는 MOTSP(다목적 여행 판매원 문제), MOQAP(다목적 2차 할당 문제) 및 MOCARP(다목적 용량화 호 라우팅 문제)에 대한 여러 기존 및 최신 알고리즘과 비교되었습니다.

Open Capacitated Arc Routing Problem OCARP는 잘 알려진 NP-hard 실세계 조합 최적화 문제입니다.

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)에는 다양한 실제 응용 프로그램이 있습니다.

SoftCluCARP(Soft-clustered capacitated arc-routing problem)는 전통적인 정전용량 아크 라우팅 문제의 변형입니다.

용량화 아크 라우팅 문제는 수많은 실제 응용 프로그램에서 중요한 NP-hard 문제입니다.

GPHH(Genetic Programming Hyper-Heuristic)는 UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)의 불확실한 환경을 처리하기 위해 효과적인 라우팅 정책을 자동으로 발전시키는 유망한 기술입니다.

CARP(정전용량형 아크 라우팅 문제)는 많은 실제 적용으로 많은 관심을 받았습니다.

정전 용량 아크 라우팅 문제는 많은 실제 응용 프로그램에서 매우 중요한 문제입니다.

이 문서에서 우리는 문제에 대한 효율적인 로컬 검색 개선 휴리스틱을 개발하여 MCARPTIF(중간 시설의 시간 제한에서 혼합 용량 아크 라우팅 문제)에 대한 욕심 많은 건설적 휴리스틱에 대한 이전 작업을 확장합니다.

우리의 접근 방식은 각 시스템의 근본적인 정전 용량 아크 라우팅 문제를 해결하고 시스템 간 경로 수와 구동 거리 측면에서 전송 요구 사항을 비교하는 것으로 구성됩니다.

하위 수준에서는 상위 컨트롤러가 제안한 유지 보수 개입의 최적 단기 일정과 해당 유지 보수 작업자의 최적 라우팅이 용량화된 아크 라우팅 문제로 공식화되며, 이를 노드로 변환하여 정확히 해결됩니다. 라우팅 문제.

이 논문에서는 TCARP(Time Capacitated Arc Routing Problem)에 대해 논의하고 이에 대한 대규모 인스턴스를 해결하기 위한 휴리스틱 및 메타휴리스틱 알고리즘을 소개합니다.

최근 제안된 SAHiD(Scalable Approach based on Hierarchical Decomposition)는 계산 효율성과 솔루션 품질 측면에서 대규모 CARP(Capacitive Arc Routing Problem)에서 우월함을 보여주었습니다.

밈학을 통한 학습을 ​​유전자 검색에 통합하여 달성한 개선 사항을 보여주기 위해 NP-하드 용량화 아크 라우팅 문제를 해결하는 사례 연구가 제시됩니다.

CARP(Capacitated Arc Routing Problem)는 스마트 물류에서 필수적이고 도전적인 문제입니다.

이 논문은 더 복잡한 비유클리드 정보 그래프에 정의된 Capacitated Arc Routing Problem에 대한 새로운 심층 강화 학습 기반 알고리즘을 제시합니다.

문제는 CARP(Capacitive Arc Routing Problem)로 공식화됩니다.

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 많은 실제 응용 프로그램에서 중요한 문제입니다.

본 논문에서는 총 비용을 최소화하기 위해 다중 트립 CARP(Capacitated Arc Routing Problem)에 대한 혼합 정수 선형 계획법(MILP) 모델을 개발했습니다.

이 논문에서 우리는 희소 그래프, 즉 희소 CARP에서 용량화된 아크 라우팅 문제(CARP)를 대략적으로 해결하기 위한 몇 가지 접근 방식을 개발합니다.

우리는 실제 거리 네트워크를 동적으로 생성하고 시각화할 수 있는 능력과 몇 가지 용량이 없는 아크 라우팅 문제에 대한 솔버가 있는 유연한 그래프 아키텍처를 가진 오픈 소스, 아크 라우팅 Java 라이브러리를 제시합니다.

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 어려운 최적화 문제입니다.

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 많은 중요한 실제 응용 프로그램이 있는 조합 최적화 문제입니다.

Capacitated Arc Routing Problem에 대한 현재 최고의 정확한 알고리즘은 절단 및 기둥 생성의 조합을 기반으로 합니다.

본 논문에서는 총비용 최소화를 목표로 도시 지역에서 발생하는 폐기물 양의 불확실한 특성에 대처하기 위해 다중 트립 용량 아크 라우팅 문제에 대해 퍼지 신뢰도 이론에 기반한 기회 제약 프로그래밍 모델을 제안한다.

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 실제 응용 분야에서 광범위합니다.

CARP(Capacitated Arc Routing Problem)는 수많은 실제 응용 프로그램에서 NP-hard 조합 최적화 문제입니다.

이 연구는 고형폐기물 수집의 맥락에서 중간 시설(MCCARPIF)의 다중 구획 용량 아크 라우팅 문제를 조사했습니다.

DCDG-MOMA는 MOTSP(다목적 여행 판매원 문제), MOQAP(다목적 2차 할당 문제) 및 MOCARP(다목적 용량화 호 라우팅 문제)에 대한 여러 기존 및 최신 알고리즘과 비교되었습니다.

우리는 대도시의 도시 관리국의 물 뿌리기 서비스와 같은 실제 응용에 동기를 부여하여 분할 배달 혼합 용량 아크 라우팅 문제를 연구합니다.

솔팅을 capacitated arc routing 문제로 보고 이를 위해 greedy randomized adaptive search procedure를 제안합니다.

이 문서는 철도 네트워크에서 검사를 위한 주기적 전기용량 아크 라우팅 문제의 변형에 대해 설명합니다.

마지막으로 민감도 분석을 통해 개발된 모델이 기존의 CARP(Capacitated Arc Routing Problem)에 비해 아크 라우팅 타이밍 요구 사항을 더 정확하게 충족할 수 있음을 확인했습니다.

이 논문은 도시 폐기물 수집 문제를 처리하기 위해 수요 불확실성 하에서 새롭고 강력한 양방향 다중 트립 주기적 용량 아크 라우팅 문제를 해결합니다.

재해 후 작업, 검침 및 시민 쓰레기 수거와 직접적인 관련이 있기 때문에 UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 중요한 최적화 문제입니다.

GPHH(Genetic Programming Hyper-heuristic)는 복잡한 UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)를 해결하기 위해 효과적인 라우팅 정책을 자동으로 발전시키는 데 성공적으로 적용되었습니다.

UCARP(Uncertain Capacitated Arc Routing Problem)는 중요한 조합 최적화 문제입니다.

CARP(Capacitive Arc Routing Problem)는 차량 라우팅 서비스 분야에서 중요한 연구 의의를 가지고 있습니다.

용량화 아크 라우팅 문제(CARP)는 지난 수십 년 동안 광범위하게 연구된 중요한 조합 최적화 문제입니다.

불확실한 정전용량 아크 라우팅 문제는 실제 세계에서 폭넓게 적용되는 데 매우 중요합니다.

CARP(Capacitated Arc Routing Problem)는 조합 최적화에서 중요하고 도전적인 문제입니다.