Дискретный анализ и исследование операций
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Дискретн. анализ и исслед. опер.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Дискретный анализ и исследование операций, 2020, том 27, выпуск 2, страницы 43–64
DOI: https://doi.org/10.33048/daio.2020.27.673
(Mi da950)
 

Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Гибридный алгоритм локального поиска для задачи маршрутизации транспортных средств с многократным посещением клиентов

И. Н. Кулаченкоa, П. А. Кононоваb

a Новосибирский государственный университет, ул. Пирогова, 90 Новосибирск, Россия
b Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия
Список литературы:
Аннотация: Рассматривается задача построения маршрутов для транспортных средств на конечном временном интервале. Компания имеет множество транспортных средств ограниченной грузоподъёмности, находящихся в разных депо. Требуется построить такие маршруты посещения всех клиентов, чтобы суммарное пройденное расстояние было минимальным, а рабочее время водителей укладывалось в рабочую смену. Задана частота посещений каждого клиента, которые должны проходить через равные промежутки времени. Обслуживание клиента должно производиться одним и тем же транспортным средством.
Построена модель частично-целочисленного линейного программирования. Разработан метод локального поиска с чередующимися окрестностями, усиленный методом поиска с запретами. Для расширения пространства решений ограничение на длительность рабочей смены и грузоподъёмность заносятся в целевую функцию со штрафами, изменяемыми в ходе поиска. Процедуры интенсификации и диверсификации применяются для повышения эффективности метода. Приводятся результаты расчётов на реальных исходных данных. Табл. 6, ил. 1, библиогр. 28.
Ключевые слова: метод штрафов, метаэвристика, окрестность Кернигана–Лина, транспортное средство ограниченной грузоподъёмности.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-47-540005
Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Новосибирской области (проект № 19–47–540005).
Статья поступила: 31.10.2019
Переработанный вариант: 27.12.2019
Принята к публикации: 19.02.2020
Англоязычная версия:
Journal of Applied and Industrial Mathematics, 2020, Volume 14, Issue 2, Pages 339–351
DOI: https://doi.org/10.1134/S199047892002012X
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.8+518.25
Образец цитирования: И. Н. Кулаченко, П. А. Кононова, “Гибридный алгоритм локального поиска для задачи маршрутизации транспортных средств с многократным посещением клиентов”, Дискретн. анализ и исслед. опер., 27:2 (2020), 43–64; J. Appl. Industr. Math., 14:2 (2020), 339–351
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KulKon20}
\by И.~Н.~Кулаченко, П.~А.~Кононова
\paper Гибридный алгоритм локального поиска для задачи маршрутизации транспортных средств с~многократным посещением клиентов
\jour Дискретн. анализ и исслед. опер.
\yr 2020
\vol 27
\issue 2
\pages 43--64
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/da950}
\crossref{https://doi.org/10.33048/daio.2020.27.673}
\transl
\jour J. Appl. Industr. Math.
\yr 2020
\vol 14
\issue 2
\pages 339--351
\crossref{https://doi.org/10.1134/S199047892002012X}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85087779718}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/da950
  • https://www.mathnet.ru/rus/da/v27/i2/p43
  • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Дискретный анализ и исследование операций
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024