적응형 대규모 이웃 검색 메타 휴리스틱을 기반으로 시간 창을 갖춘 이종 고정 함대 차량 경로 문제 해결 접근법

현재의 경제에서 기업들은 비용을 줄이고 민첩성을 높이기 위해 물류 운영 최적화에 점점 더 관심을 갖고 있습니다. 운송 물류는 최적화해야 할 과정 중 하나로, 기업들은 특정 용량과 비용을 가진 이종 차량의 제한된 함대를 보유하고 있으며, 제한된 기간 내에 고객의 요구를 충족해야 합니다. 이러한 특징으로 인해 문제는 시간 창이 있는 이종 고정 함대 차량 경로 문제(HFVRPTW)로 정의됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 비용 절감을 위해 사용되는 함대를 줄이는 차량 선택에 특히 집중한 적응형 대규모 이웃 검색(ALNS) 메타 휴리스틱을 기반으로 하는 방법을 제안합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 문헌의 최첨단과 비교하여 벤치마크 인스턴스의 \(69.6\%\)를 개선했으며, 전체 비용에서 \(0.44\%\)의 평균 감소를 보였습니다. 게다가 구현된 ALNS 알고리즘은 가장 관련성이 높은 비교 작업보다 약 \(35\)배 빠르게 실행되었습니다.