Araç rotalama problemlerinin çözümü için yeni bir meta-sezgisel yaklaşım: Elektromanyetik algoritma

Abstract

Dağıtım ve toplama sistemlerinin temelini oluşturan araç rotalama problemlerinin üzerinde özellikle son yıllarda artan sayıda birçok detaylı araştırma yapılmıştır. Bu çalışma kapsamında, kapasite kısıtlı araç rotalama problemlerinin çözümü için kesikli değişkenlerden oluşan eniyileme problemlerinin çözümünde yakın zamanda kullanılmaya başlanan, Elektromanyetik Algoritma isimli yeni bir meta-sezgisel yöntem önerilmiştir. Popülasyon tabanlı olan Elektromanyetik Algoritma, temel olarak elektrik yüklü parçacıkların birbirlerine uyguladıkları itme ve çekme kuvvetlerini esas alır. Bu çalışmada, Elektromanyetik Algoritmanın amaç fonksiyonu hesaplama prosedürüne Rassal Anahtar metodu entegre edilerek , araç rotalama gibi kombinatorik eniyileme problemlerinin çözümü için uygun hale gelmesi sağlanmıştır. Ek olarak, önerilen algoritma yerel bir iyileştirme yöntemi olan İterasyonlu Yer Değiştirme yöntemi ile melezleştirilmiştir. Geliştirilen bu melez algoritma, literatürden alınan test problemleri üzerinde uygulanmış ve diğer meta-sezgisel yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, Elektromanyetik Algoritmanın kabul edilebilir işlem süreleri içinde, kaliteli çözümler elde ettiği görülmüştür.

Vehicle routing problems have been extensively analyzed within the last few decades, since they play a central role in optimization of distribution networks. This study presents a new hybrid Electromagnetism-like Algorithm for solving capacitated vehicle routing problems. Electromagnetism-like Algorithm is a population-based algorithm based on attraction-repulsion mechanisms between charged particles. A modified objective function value calculation approach, utilizing the Random-Key procedure makes it possible for Electromagnetism-like Algorithm to solve known combinatorial optimization problems like capacitated vehicle routing problems. Here, the solutions obtained such are improved by a relatively new local search method, Iterated Swap Procedure, and tested on several benchmarking problems. The computational results show that the proposed Hybrid Electromagnetism-like Algorithm gives promising results within acceptable computational times when compared to other novel meta-heuristics.