Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Ant Colony Optimization Algorithm for Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG42__%2F14%3A00519227" target="_blank" >RIV/60162694:G42__/14:00519227 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://vavtest.unob.cz/registr" target="_blank" >http://vavtest.unob.cz/registr</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Ant Colony Optimization Algorithm for Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows (MDVRP-TW) is a well-known optimization problem with many practical applications in a wide range of domains. The prima-ry goal is to find optimal routes for a set of vehicles starting from multiple depots to a number of customers. Each customer should be served only once and each vehicle returns to the origi-nal depot after visiting all customers along its route. Each vehicle can visit a customer only dur-ing its particular predefined time window. Also the condition of maximum vehicles? load has to be met. There are many heuristic and metaheuristic algorithms proposed for this problem solu-tion (e.g. tabu search, simulated annealing, genetic algorithms) as this is a NP-hard problem and, therefore, exact methods are not feasible for more complex solutions. Another possibility is to apply the Ant Colony Optimization (ACO) theory to this problem. The authors successfully managed to adapt the ACO algorithm for the MDVRP-TW problem.

  • Název v anglickém jazyce

    Ant Colony Optimization Algorithm for Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows

  • Popis výsledku anglicky

    The Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows (MDVRP-TW) is a well-known optimization problem with many practical applications in a wide range of domains. The prima-ry goal is to find optimal routes for a set of vehicles starting from multiple depots to a number of customers. Each customer should be served only once and each vehicle returns to the origi-nal depot after visiting all customers along its route. Each vehicle can visit a customer only dur-ing its particular predefined time window. Also the condition of maximum vehicles? load has to be met. There are many heuristic and metaheuristic algorithms proposed for this problem solu-tion (e.g. tabu search, simulated annealing, genetic algorithms) as this is a NP-hard problem and, therefore, exact methods are not feasible for more complex solutions. Another possibility is to apply the Ant Colony Optimization (ACO) theory to this problem. The authors successfully managed to adapt the ACO algorithm for the MDVRP-TW problem.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    KA - Vojenství

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Conference on Engineering and Applied Sciences Optimization (OPT-i 2014)

  • ISBN

    978-960-99994-5-8

  • ISSN

    2241-9098

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    1-9

  • Název nakladatele

    National Technical University of Athens

  • Místo vydání

    Kos Island, Řecko

  • Místo konání akce

    Kos Island, Řecko

  • Datum konání akce

    1. 1. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku