کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6857422 | 665202 | 2016 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A multi-objective memetic algorithm based on locality-sensitive hashing for one-to-many-to-one dynamic pickup-and-delivery problem
ترجمه فارسی عنوان
یک الگوریتم ممتد چند هدفه مبتنی بر حساس بودن حساس به مکان برای یک فرآیند تحویل و تحویل پویای یک به چند به یک
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents an early attempt to solve one-to-many-to-one dynamic pickup-and-delivery problem (DPDP) by proposing a multi-objective memetic algorithm called LSH-MOMA, which is a synergy of multi-objective evolutionary algorithm and locality-sensitive hashing (LSH) based local search. Three objectives namely route length, response time, and workload are optimized simultaneously in an evolutionary framework. In each generation of LSH-MOMA, LSH-based rectification and local search are imposed to repair and improve the individual solutions. LSH-MOMA is evaluated on four benchmark DPDPs and the experimental results show that LSH-MOMA is efficient in obtaining optimal tradeoff solutions of the three objectives.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 329, 1 February 2016, Pages 73-89
Journal: Information Sciences - Volume 329, 1 February 2016, Pages 73-89
نویسندگان
Zexuan Zhu, Jun Xiao, Shan He, Zhen Ji, Yiwen Sun,