In capacitated vehicle routing problem (CVRP), a fleet of vehicles with a certain capacity starts at a central depot and returns to this starting point after serving some customers by using the optimal set of routes with the minimum cost. However, in real-life, environments may include obstacles such as holes, machines, or trees of different sizes. In this research, a CVRP extension is proposed that is the problem of the classical one for the environments with various sized circular obstacles. To solve this problem, a hybrid meta-heuristic algorithm based on genetic algorithms improved by a local search was developed. Additionally, a visual simulation tool was designed to place obstacles and locations in the working space. The developed algorithm was tested for different customer-obstacle counts and obstacle sizes with various obstacle occupancies in the environment. The results obtained are presented and the problem’s potential applications are discussed.
Capacitated vehicle routing problem (CVRP) Circular obstacles Meta-heuristic Genetic algorithms Local search Simulation
Kapasiteli araç rotalama probleminde (KARP), belirli kapasitedeki bir araç filosu merkezî bir depodan harekete geçer ve en düşük maliyetli en uygun rota kümesini kullanarak birtakım müşterilere hizmet verip bu başlangıç noktasına geri döner. Gerçek hayatta ise ortamlar farklı büyüklüklerdeki delik, makine veya ağaç gibi engeller içerebilmektedir. Bu çalışmada, klasik KARP’nin çeşitli büyüklüklerdeki dairesel engeller içeren ortamlar için genişletilmiş bir biçimi önerilmektedir. Bu problemi çözmek için yerel arama ile iyileştirilmiş genetik algoritmalar tabanlı melez bir üst-sezgisel algoritma geliştirilmiştir. Ek olarak, çalışma uzayına engeller ve konumlar yerleştirmek için bir görsel benzetim aracı tasarlanmıştır. Geliştirilen algoritma ortam üzerinde çeşitli engel doluluklarıyla farklı müşteri-engel sayıları ve engel büyüklükleri için sınanmıştır. Elde edilen sonuçlar sunulmuş ve problemin potansiyel uygulamaları tartışılmıştır.
Kapasiteli araç rotalama problemi (KARP) Dairesel engeller Üst-sezgi Genetik algoritmalar Yerel arama Benzetim
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | August 20, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 25 Issue: 2 |
e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688
All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.