Article

Article title THE DECISION OF DYNAMIC VEHICLE ROUTING PROBLEMS ON THE BASIS OF HYBRID INTELLECTUAL METHODS AND MODELS
Authors L.A. Gladkov, N.V. Gladkova
Section SECTION III. ARTIFICIAL INTELLECT AND INDISTINCT SYSTEMS
Month, Year 07, 2013 @en
Index UDC 658.512.2.011.5
DOI
Abstract In article new approaches to the decision of dynamic vehicle routing problems are considered. Such problems belong to the class of NP-hard and for their effective decision the various methods based on use various heuristics are constantly developed and improved. In article new approaches to the decision of similar problems on the basis of hybrid intellectual models and methods are described. For example, use of model of the fuzzy logic controller for dynamic change of operating parameters of a problem. Also models of the decision of problems of optimization on a basis of swarm methods, including ant algorithms are presented.

Download PDF

Keywords Dynamic vehicle routing problem; evolutionary calculations; fuzzy genetic algorithm; methods of swarm intelligence.
References 1. Филин Е.А., Dupas R. Маршрутизация автотранспорта (VRP – Vehicle routing problem). - Саров: СарФТИ, 2003.
2. Гладков Л.А. Решение задач и оптимизации решений на основе нечетких генетических алгоритмов и многоагентных подходов // Известия ТРТУ. – 2006. – № 8 (63). – C. 83-88.
3. Луцан М.В., Нужнов Е.В. Использование интеллектуальных агентов на автоматизированном грузовом терминале // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 7 (132). – C. 174-180.
4. Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 16-25.
5. Гладков Л.А., Курейчик В.М., Курейчик В.В., Сороколетов П.В. Биоинспирированные методы в оптимизации. – М.: Физматлит, 2009.
6. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Основы теории эволюционных вычислений. Монография. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2010.
7. Гладков Л.А. Особенности разработки и настройки нечеткого логического контроллера. // Интеллектуальные системы. Коллективная монография. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2013. – Вып. 6. – С. 262-279.
8. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Особенности использования нечетких генетических алгоритмов для решения задач оптимизации и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – С. 130-136.
9. Курейчик В.М., Кажаров А.А. Муравьиные алгоритмы для решения транспортных задач. // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 1. – С. 32-45.
10. Берѐза А.Н., Стороженко А.С. Комбинированный многопопуляционный муравьиный генетический алгоритм // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 9 (86). – C. 24-31.
11. Кажаров А.А., Рокотянский А.А. Разработка среды маршрутизации грузоперевозок // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 4 (93). – C. 174-181.

Comments are closed.