Neue Publikation im Applied Intelligence [23.11.21]
Christian Krupitzer vom Fachgebiet Lebensmittelinformatik ist Co-Autor der Publikation "Tackling the Rich Vehicle Routing Problem with Nature-Inspired Algorithms" im Applied Intelligence (Impact Factor: 5.086).
Die Publikation "Tackling the Rich Vehicle Routing Problem with Nature-Inspired Algorithms" von Veronika Lesch (Universität Würzburg) mit den Co-Autoren Maximilian König (PASS Logistics Solutions AG, Aschaffenburg), Samuel Kounev (Universität Würzburg), Anthony Stein (Fachgebiet Künstliche Intelligenz in der Agrartechnik, Universität Hohenheim) und Christian Krupitzer (Fachgebiet Lebensmittelinformatik, Universität Hohenheim) wurde im Springer Applied Intelligence (Impact Factor: 5.086) veröffentlicht.
In den letzten Jahrzehnten wurde das klassische Vehicle Routing Problem (VRP), d.h. die Zuweisung einer Reihe von Aufträgen an Fahrzeuge und die Planung ihrer Routen, intensiv erforscht. Da allein die Zuweisung von Aufträgen an Fahrzeuge und deren Routen bereits ein NP-vollständiges Problem ist, werden bei der Anwendung dieser Algorithmen in der Praxis oft die in realen Anwendungen geltenden Beschränkungen und Restriktionen, das so genannte rich VRP (rVRP), nicht berücksichtigt und auf einzelne Aspekte beschränkt. In dieser Arbeit berücksichtigen wir die wichtigsten relevanten Einschränkungen und Anforderungen aus der Praxis. Wir schlagen eine zweistufige Strategie und einen Timeline-Algorithmus für Zeitfenster und Pausenzeiten vor und wenden einen Genetischen Algorithmus (GA) und eine Ameisenkolonie-Optimierung (ACO) individualisiert auf das Problem an, um optimale Lösungen zu finden. Unsere Auswertung von acht verschiedenen Problemsituationen im Vergleich zu vier modernen Algorithmen zeigt, dass unser Ansatz alle gegebenen Randbedingungen in einer angemessenen Zeit bewältigt.
Die Publikation ist in SpringerLink abrufbar.
