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Das Problem des mehrfachen Reisenden (MTSP) ist ein rechnerisch komplexes kombinatorisches Optimierungsproblem mit mehreren theoretischen und praktischen Anwendungen. Viele modernsten heuristischen Ansätze, die speziell zur Lösung des MTSP entwickelt wurden, erreichen jedoch keine zufriedenstellenden Lösungen, wenn man eine optimierte Arbeitslastbalance betrachtet. In diesem Artikel schlagen wir eine Methode vor, die speziell die Arbeitslastbalance anspricht und gleichzeitig die gesamte Reisendendistanz minimiert. Genauer gesagt stellen wir den Zwei-Phasen-Heuristik-Algorithmus (TPHA) für MTSP vor, der eine verbesserte Version des K-Means-Algorithmus umfasst, indem die besuchten Städte basierend auf ihren Standorten und spezifischen Kapazitätsbeschränkungen gruppiert werden. Zweitens wird ein Routenplanungsalgorithmus entwickelt, um die ideale Route für jede der oben genannten Gruppen zu bewerten. Dies wird über den genetischen Algorithmus (GA) erreicht, kombiniert mit der Roulette-Rad-Methode mit einer elitistischen Strategie im Design des Auswahlprozesses. Im Rahmen des Validierungsprozesses wird ein mobiles Führungssystem für Touristen basierend auf der Baidu-Elektronikkarte diskutiert. Insbesondere zeigen die Auswertungsergebnisse, dass TPHA eine bessere Arbeitslastbalance erreicht, während die Gesamtreisedistanz minimiert wird und eine bessere Leistung bei der Lösung des MTSP im Vergleich zum ausschließlich auf GA basierenden Routenplanungsalgorithmus erzielt wird.
Xu et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.