인공 벌 집단 알고리즘을 다중 보관소 차량 경로 문제에 적용하기

요약 고급 정보 기술과 산업 지능으로 인해 산업 4.0은 대규모 디지털 전환을 목격하고 있습니다. 지능형 운송은 새로운 시대에서 중요한 역할을 하며, 지능형 운송 제공에서 전형적인 문제인 고전적인 차량 경로 문제(VRP)가 최근 몇 년간 더 많은 주목을 받고 있습니다. 본 기사에서는 차량 관리와 여러 보관소 간의 경로 최적화를 고려한 다중 보관소 VRP(MDVRP)를 연구하여 VRP 변형이 더욱 의미 있게 만들었습니다. 시간 효율성과 보관소 협력 문제를 해결하기 위해 인공 벌 집단(ABC) 알고리즘을 MDVRP에 적용합니다. 우선, 보관소 클러스터링을 도입하여 MDVRP를 단일 보관소 VRP로 축소합니다. 그런 다음, 단일 보관소 VRP를 위한 ABC 알고리즘을 수정하여 각 보관소에 대한 솔루션을 생성합니다. 마지막으로, MDVRP의 완전한 솔루션을 생성하기 위해 보관소 조합에서 공동 진화 전략을 제안합니다. 다양한 매개변수를 사용하여 광범위한 실험을 수행하고 저희 알고리즘을 탐욕 알고리즘 및 유전자 알고리즘(GA)과 비교합니다. 결과는 ABC 알고리즘이 좋은 성능을 보이며 탐욕 알고리즘에 대해 최대 70%, GA에 대해 3%의 이점을 달성한다는 것을 보여줍니다.