An evolutionary algorithm for the vehicle routing problem with route balancing

Jozefowiez, Nicolas; Semet, Frédéric; Talbi, El‐Ghazali

doi:10.1016/j.ejor.2007.06.065

Cited by 121 publications

(70 citation statements)

References 23 publications

(28 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…O Problema do Roteamento de Veículos (PRV) [3] é uma variante do Problema do Caixeiro Viajante (PCV) [6], que considera que cada cidade terá uma demanda específica. O veículo utilizado tem uma determinada capacidade de atendimento.…”

Section: Contextualizaçãounclassified

“…Nosso trabalho usa parte do Benchmark de Christofides et al [10] como fonte de instâncias do PRV, por esse ser largamente utilizado [11,3,12,13,14]. Para esse Benchmark, é conhecido o menor custo em km já obtido para as instâncias, logo, é possível determinar o quão longe as soluções encontradas estão da melhor solução conhecida.…”

Section: Contextualizaçãounclassified

“…O problema combinatório investigado neste artigo é o Problema do Roteamento de Veículos (PRV) (Vehicle Routing Problem -VRP) [3]. A solução desse problema é importante para a sociedade, tendo em vista que possibilita uma logística de entrega e movimentação de produtos com maior eficácia.…”

unclassified

See 2 more Smart Citations

O impacto da paralelização com OpenMP no desempenho e na qualidade das soluções de um Algoritmo Genético

Gressler

Cristina

2014

Revista Brasileira De Computação Aplicada

View full text Add to dashboard Cite

Resumo: O Problema do Roteamento de Veículos (PRV) é um problema combinatório de difícil solução, aplicável tanto para logística de empresas de transporte quanto para melhor ocupação das vias públicas. Resolvê-lo testando todas as combinações possíveis (método de força bruta) torna-se inviável à medida que o problema escala, pois demanda um tempo de computação muito grande. Os Algoritmos Genéticos (AG) são meta-heurísticas capazes de encontrar soluções em um tempo computacional aceitável. Entretanto, mesmo os AG podem demandar um elevado tempo de processamento, dependendo das configurações utilizadas. Com a evolução das arquiteturas computacionais e a difusão das arquiteturas multicore, o uso da programação multithread torna-se uma alternativa para reduzir o tempo envolvido na solução de problemas combinatórios. Este artigo objetiva acelerar a resolução do PRV por meio da paralelização do AG com OpenMP, que é um padrão amplamente difundido para programação multithread. Nossos resultados atingiram um speedup acima de 2, utilizando 4 threads em um processador quadcore. Esse ganho está limitado à forma como o AG está implementado. Além do impacto no desempenho do AG também comprovou-se que o uso do OpenMP não afeta a qualidade das soluções. Adicionalmente, o uso do OpenMP permitiu que o AG encontrasse melhores soluções devido ao aumento do número de evoluções computadas num mesmo intervalo de tempo.Palavras-chave: Algoritmos genéticos. Desempenho. OpenMP. Qualidade das soluções. Abstract:Routing Vehicle Problem (RVP) is a combinatorial problem, hard to solve, used to improve the logistics of transport enterprises as well as to improve the traffic in the public ways. To solve it testing all combinations (brute force method) became unfisible as the problem scale, because it demands a large computing time. Genetic Algorithms (GA) are meta-heuristics able to find solutions in an acceptable computing time. However, even GA can demand a large computing time as they are set. Computional architectures evolution and the multicore difusion became the multithread programming an alternativ to reduce GA time. This article aims to speed up the RVP solution through the GA parallelization using OpenMP, which is a popular standard to multithreading programming. Our results show an speedup up to 2 for 4 threads in a quadcore processor. This gain is limited according to our GA is implemented. Beside the performance impact, we also show that the usage of OpenMP did not affect the solutions quality. Furthermore, OpenMP allow the GA to find better solutions because it make possible to increase the number of evolution in an time slice.

show abstract

Section: Contextualizaçãounclassified

See 1 more Smart Citation

O impacto da paralelização com OpenMP no desempenho e na qualidade das soluções de um Algoritmo Genético

Gressler

Cristina

2014

Revista Brasileira De Computação Aplicada

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In a sequence of papers Jozefowiez et al (2002Jozefowiez et al ( , 2006Jozefowiez et al ( , 2007Jozefowiez et al ( , 2009) study the VRP with route balance. Here route balance is measured in terms of difference between the longest and shortest route.…”

Section: Relevant Literaturementioning

confidence: 99%

The bi-objective mixed capacitated general routing problem with different route balance criteria

Halvorsen-Weare

2016

European Journal of Operational Research

View full text Add to dashboard Cite

The mixed capacitated general routing problem consists of determining routes for vehicles that are to service segments of a mixed network consisting of vertices, edges and arcs. In this study we present a bi-objective version of this problem. In addition to the traditional minimize total route cost objective we introduce several ways of considering route balance as a second objective. Insights on route balance and which effects variants of this objective have on the solutions are given. An exact solution method is used to generate exact Pareto fronts for a number of small benchmark instances. We illustrate the effects on the solutions for four suggestions for route balance objectives.

show abstract

“…The selection of the tool for analysis and redesign of the current model routes of the company concerned is due to the positive results of various studies aimed at solving vehicle routing problems [VRP] using genetic algorithms -e.g., Berger and Barkaoui (2003), Garcia-Najera and Bullinaria (2011), Jozefowiez, Sernet, and Talbi (2009), Lei and Guo (2010), Nagata, Bräysy, and Dullaert (2010), and Vansteenwegen, Souffriau, and Sören-sen (2010) -which proved its efficiency to solve different variants of VRP obtaining answers on the order of 1% in average deviation according to the optimal cost.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Model of routing for raw milk collection using genetic algorithms

Vásquez

Valencia

2014

sist.telemat.

View full text Add to dashboard Cite

The article examines the use of a metaheuristic method -genetic algorithms -for evaluating a model of routes for raw milk collection. A model was implemented based on real data, collected through fieldwork, following the method of the «traveling agent's problem», using the toolbox of Matlab® genetic algorithm. The results show that the routes obtained with the implementation of the genetic algorithm are feasible in terms of time and visited nodes, demonstrating the potential of this tool. The costs obtained by this method differ from the current methods by about 3%, which is within the range reported in the literature. KEYWORDSModel of routing; metaheuristic methods; genetic algorithms.Modelo de ruteo para recolección de leche cruda usando algoritmos genéticos RESUMEN El artículo presenta la utilización de un método metaheurístico -algoritmos genéticos-para la evaluación de un modelo de rutas de recolección de leche cruda. Se implementó un modelo a partir de datos reales, recolectados por medio de trabajo de campo, siguiendo el método del «problema del agente viajero», usando el toolbox de algoritmos genéticos de Matlab®. Los resultados evidencian que las rutas obtenidas con la implementación del algoritmo genético son viables en cuanto a tiempo y nodos visitados, lo que demuestra el potencial de esta herramienta. Los costos obtenidos por este método difieren de los actuales en alrededor de 3%, valor que está dentro de los márgenes reportados en la literatura. PALABRAS CLAVE Modelo de ruteo; métodos metaheurís-ticos; algoritmos genéticos.Modelo de roteamento para coleta de leite cru utilizando algoritmos genéticos RESUMO O artigo mostra o uso de um método meta heurístico -algoritmos genéticos -para avaliar um padrão de rotas de coleta de leite cru. Foi implementado um modelo baseado em dados reais, coletados por meio de trabalho de campo, seguindo o método do "Problema do Caixeiro Viajante", usando os algoritmos genéticos da caixa de ferramentas Matlab®. Os resultados mostram que as rotas obtidas com a implementação do algoritmo genético são viáveis em termos de tempo e de nós visitados, demonstrando assim o potencial desta ferramenta. Os custos obtidos por este método diferem dos atuais em aproximadamente 3%, o que está dentro do intervalo referido na literatura.PALAVRAS-CHAVE Modelo de roteamento; métodos meta heurísticos; algoritmos genéticos.

show abstract

An evolutionary algorithm for the vehicle routing problem with route balancing

Cited by 121 publications

References 23 publications

O impacto da paralelização com OpenMP no desempenho e na qualidade das soluções de um Algoritmo Genético

O impacto da paralelização com OpenMP no desempenho e na qualidade das soluções de um Algoritmo Genético

The bi-objective mixed capacitated general routing problem with different route balance criteria

Model of routing for raw milk collection using genetic algorithms

Contact Info

Product

Resources

About