Metoda wyznaczania tras jazdy pojazdów w przedsiębiorstwach komunalnych

• Autorzy: Izdebski M. , Jacyna M.

Warianty tytułu

EN

The Method solving the vehicle routing problem in municipal service companies

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę rozwiązującą problem wyznaczania tras jazdy pojazdów w przedsiębiorstwach komunalnych. Przedstawiona metoda składa się z trzech etapów: przygotowawczy, optymalizacyjny i generowania tras.Każdy etap została scharakteryzowana. W pracy przedstawiono model matematyczny wyznaczania tras pojazdów, określono funkcję kryterium oraz warunek wyznaczania tras załadunkowych. Minimalna trasa załadunkowa opisana w etapie optymalizacyjnym została wyznaczona algorytmem genetycznym. Opisane zostały etapy algorytmu genetycznego. Została przedstawiona struktura przetwarzana przez algorytm, funkcja przystosowania, proces krzyżowania, mutacji i inwersji. Struktura została przedstawiona jako ciąg liczb naturalnych, w procesie selekcji zastosowano metodę ruletki oraz operator krzyżowania PMX. Metodę zweryfikowano w programie C#.

EN

The paper presents a method designating the vehicle routing problem in municipal service 4605 companies.Presented method consists of three phase: the preparatory phase, the optimization phase and the generated routes phase. Each phase was characterized.In this paper the mathematical model of this problem was presented. The function of criterion and the condition on designating the routes were defined. The minimum route described in the optimization phase was designated by the genetic algorithm. In this paper the stages of constructing of the genetic algorithm were presented. A structure of the data processed by the algorithm, a function of adaptation, a selection of chromosomes, a crossover, a mutation and an inversion were characterized. A structure of the data was presented as string of natural numbers. In selection process the roulette method was used and in the crossover process the operator PMX was presented. The method was verified in programming language C #.

Słowa kluczowe

PL

wyznaczanie tras pojazdów; przedsiębiorstwo komunalne; logistyka odpadów

EN

vehicle routing problem; municipal company; waste logistics

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 4595--4605
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wykr., pełny tekst na CD3

Twórcy

autor

Izdebski M.

autor

Jacyna M.

Bibliografia

• 1. Abdoun O., Abouchabaka J.:A Comparative Study of Adaptive Crossover Operators for Genetic Algorithms to Resolve the Traveling Salesman Problem, International Journal of Computer Applications, Foundation of Computer Science, Volume 31 – No.11, pp. 49-57, New York, USA , October 2011.
• 2. Beliën, J., Boeck, L.:Municipal Solid Waste Collection and Management Problems: A LiteratureRevie, Transportation Science, Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) Volume 48 Issue 1, pp. 78-102, USA 2014.
• 3. Bräysy O., Gendreau M.:Vehicle Routing Problem with Time Windows, Part II: Metaheuristics, Transportation Science, Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS), Volume 39 Issue 1, pp. 119-139, USA 2005.
• 4. Goldberg D.E., Lingle R.:Alleles, Loci, and the TSP, Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, pp. 154-159, NJ 1985.
• 5. Goldberg D.E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowanie, Wydawnictwo Naukowo – Techniczne Warszawa 1995.
• 6. Grefenstette J.J., Gopal R., Rosmaita B., Van Gucht D.:Genetic Algorithm for the TPS, Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, pp. 160-168, NJ 1985.
• 7. Jacyna M.:Modelowanie i ocena systemów transportowych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2009.
• 8. Michalewicz Z.:Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwo Naukowo – Techniczne, Warszawa 1996.
• 9. Nagata Y., Kobayashi S.: A Powerful Genetic Algorithm Using Edge Assembly Crossover for the Traveling Salesman Problem, Transportation Science, Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) Volume 25 Issue 2, pp. 346-363, USA 2013.
• 10. Płaczek, E., Szołtysek, J.:Wybrane metody optymalizacji systemu transportu odpadów komunalnych w Katowicach,LogForum, Wyższa Szkoła Logistyki, Vol.4, pp. 1-10, Poznań 2008.