使用递归-DBSCAN聚类算法解决高容量车辆路径问题与时间窗口
摘要：使用递归-DBSCAN算法将节点聚类，用于改进具有时间窗口的容量车辆路径问题（CVRPTW）求解器的性能。与Google优化工具相比，该方法使CVRPTW求解器的运行时间减少了61\%，而找到的解决方案的总距离和使用的车辆数量的差异小于7\%。使用递归-DBSCAN方法改进运行时间是因为将节点集拆分为组成部分的聚类，限制了求解器检查的解决方案数量，从而减少了运行时间。所提出的方法消耗更少的内存，并能够找到多达5000个节点的问题的解决方案，而基线Google优化工具则能够解决多达2000个节点的问题。
作者：Kamil Bujel, Feiko Lai, Michal Szczecinski, Winnie So, Miguel Fernandez
论文ID：1812.02300
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2019-03-26