作为旅行维修人员的延伸，利润的问题，利润的多个旅行修理员问题包括多个维修门，他们访问所有客户的子集，以最大限度地通过访问客户收集的收入。为了解决这一具有挑战性的问题，提出了一种基于麦克算法框架的有效的混合搜索算法。它集成了两个杰出的特征：基于专用的基于弧形的交叉来产生高质量的后代解决方案和快速评估技术，以降低探索经典社区的复杂性。我们在470个基准实例上显示了算法与前导参考算法相比的竞争力，并为其他330个实例报告了137个实例的新的最佳记录以及相同的最佳结果。我们调查了算法的关键搜索组件的重要性。
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排名汇总旨在将许多替代品的偏好排名与不同选民的偏替排名组合成单一共识排名。然而，作为各种实际应用的有用模型，它是一个计算上有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种有效的混合进化排名算法来解决完整和部分排名的排名聚集问题。该算法具有基于协调对的语义交叉，并通过有效的增量评估技术加强了较晚的验收本地搜索。进行实验以评估算法，与最先进的算法相比，表明基准实例上具有高度竞争性能。为了展示其实际有用性，算法应用于标签排名，这是一个重要的机器学习任务。
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由于货运车数量的增加，在城市地区采用了电动汽车（EV），以减少环境污染和全球变暖。但是，路由最后一英里物流的轨迹仍在继续影响社会和经济可持续性时仍然存在缺陷。因此，在本文中，提出了一种称为超高神性自适应模拟退火的超增压性（HH）方法，并提出了增强学习（HHASA $ _ {RL} $）。它由多军匪徒方法和自适应模拟退火（SA）元启示术算法组成，用于解决该问题称为电容的电动汽车路由问题（CEVRP）。由于充电站数量有限和电动汽车的旅行范围，因此电动汽车必须提前为电池充电时刻，并减少旅行时间和成本。 HH实施的HH改善了多个最低最低知名解决方案，并为IEEE WCCI2020竞赛的拟议基准测试获得了一些高维实例的最佳平均值。
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旅行推销员问题（TSP）是许多实用变体的经典NP-HARD组合优化问题。 Lin-Kernighan-Helsgaun（LKH）算法是TSP的最先进的本地搜索算法之一，LKH-3是LKH的强大扩展，可以解决许多TSP变体。 LKH和LKH-3都将一个候选人与每个城市相关联，以提高算法效率，并具有两种不同的方法，称为$ \ alpha $ - 计算和Popmusic，以决定候选人集。在这项工作中，我们首先提出了一种可变策略加强LKH（VSR-LKH）算法，该算法将三种强化学习方法（Q-Learning，SARSA和Monte Carlo）与LKH算法结合在一起，以解决TSP。我们进一步提出了一种称为VSR-LKH-3的新算法，该算法将可变策略强化学习方法与LKH-3结合在一起，用于典型的TSP变体，包括带有时间窗口（TSPTW）和彩色TSP（CTSP）的TSP。所提出的算法取代了LKH和LKH-3中的不灵活的遍历操作，并让算法学会通过增强学习在每个搜索步骤中做出选择。 LKH和LKH-3都具有$ \ alpha $量或Popmusic方法，我们的方法都可以显着改善。具体而言，对236个公共和广泛使用的TSP基准的经验结果具有多达85,900个城市，证明了VSR-LKH的出色表现，扩展的VSR-LKH-3也显着超过了TSPTW和TSPTW和TSPTW和TSPTW的最新启发式方法CTSP。
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我们提出了一种称为钢筋混合遗传算法（RHGA）的新型方法，用于解决着名的NP-Hard Travel推销员问题（TSP）。具体地，我们将加强学习技术与众所周知的边缘组装交叉遗传算法（EAX-GA）和Lin-Kernighan-Helsgaun（LKH）本地搜索启发式组合。借助拟议的混合机制，EAX-GA的遗传演进和LKH的本地搜索可以促进彼此的性能。基于Q学习的加强学习技术进一步促进了混合遗传算法。在138众名知名度和广泛使用的TSP基准测试中的实验结果与1,000至85,900的城市数量呈现出rhGA的优异性能，显着优于EAX-GA和LKH。
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在过去的几十年中，经典的车辆路由问题（VRP），即为车辆分配一组订单并规划他们的路线已经被密集研究。仅作为车辆的订单分配和他们的路线已经是一个NP完整的问题，因此在实践中的应用通常无法考虑在现实世界应用中应用的约束和限制，所谓的富VRP所谓的富VRP（RVRP）并且仅限于单一方面。在这项工作中，我们融入了主要的相关真实限制和要求。我们提出了一种两级策略和时间线窗口和暂停时间的时间线算法，并将遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）单独应用于问题以找到最佳解决方案。我们对四种不同问题实例的评估，针对四个最先进的算法表明，我们的方法在合理的时间内处理所有给定的约束。
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大约400年前的国际象棋游戏始于大约400年前的统治图，这引发了对统治图的分析，最初是相对松散的，直到1960年代开始，当时该问题给出了数学描述。这是图理论中最重要的问题之一，也是在多项式时间无法解决的NP完整问题。结果，我们描述了一种新的混合杜鹃搜索技术，以解决这项工作中的MDS问题。杜鹃搜索是一种著名的元神经，其能力探索了巨大的搜索空间，使其对多元化有用。但是，为了提高性能，我们除了遗传跨界操作员外，还将强化技术纳入了建议的方法。在详尽的实验测试中介绍了我们的方法与文献中相应的最新技术的比较。根据获得的结果，建议的算法优于当前的最新状态。
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学习解决组合优化问题，例如车辆路径问题，提供古典运营研究求解器和启发式的巨大计算优势。最近开发的深度加强学习方法迭代或顺序地构建一组个别旅游的最初给定的解决方案。然而，大多数现有的基于学习的方法都无法为固定数量的车辆工作，从而将客户的复杂分配问题绕过APRIORI给定数量的可用车辆。另一方面，这使得它们不太适合真实应用程序，因为许多物流服务提供商依赖于提供的解决方案提供了特定的界限船队规模，并且无法适应车辆数量的短期更改。相比之下，我们提出了一个强大的监督深度学习框架，在尊重APRiori固定数量的可用车辆的同时构建完整的旅游计划。与高效的后处理方案结合，我们的监督方法不仅要快得多，更容易训练，而且还实现了包含车辆成本的实际方面的竞争结果。在彻底的控制实验中，我们将我们的方法与我们展示稳定性能的多种最先进的方法进行比较，同时利用较少的车辆并在相关工作的实验协议中存在一些亮点。
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本文介绍了一种增强的元启发式（ML-ACO），将机器学习（ML）和蚁群优化（ACO）结合起来解决组合优化问题。为了说明我们ML-ACO算法的底层机制，我们首先描述测试问题，定向问题。在这个问题中，目的是找到一个路线，该路线在时间预算中在图中访问顶点的子集，以最大化收集的分数。在我们ML-ACO算法的第一阶段，使用一组小问题实例训练ML模型，其中已知最佳解决方案。具体地，分类模型用于将边缘分类为最佳路由的一部分，或不使用特定于问题的特征和统计测量。然后，训练模型用于预测测试问题实例图表中的边缘所属的概率属于相应的最优路由。在第二阶段，我们将预测的概率纳入我们算法的ACO组件，即，使用概率值作为启发式权重或者热启动信息素矩阵。这里，在构建可行的路线时偏向有利于这些预测的高质量边缘的概率值。我们已经测试了多种分类模型，包括图形神经网络，逻辑回归和支持向量机，实验结果表明，我们的解决方案预测方法一直促进ACO的性能。此外，我们经验证明我们在小型合成实例上培训的ML模型概括为大型合成和现实世界的情况。我们将ML与META-HEURISTIC集成的方法是通用的，可以应用于各种优化问题。
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在本文中，我们研究了电子商务运营商面临的顺序决策问题，与何时从中央仓库发送车辆以服务于客户请求，并在哪个命令下提供服务，假设是在到达仓库的包裹是随机且动态的。目的是最大化在服务时间内可以交付的包裹数。我们提出了两种解决此问题的强化学习方法，一种基于策略函数近似（PFA），第二种基于值函数近似（VFA）。两种方法都与前景策略相结合，其中未来发布日期以蒙特卡洛的方式进行采样，并使用量身定制的批处理方法来近似未来状态的价值。我们的PFA和VFA很好地利用了基于分支机构的精确方法来提高决策质量。我们还建立了足够的条件，可以将最佳策略的部分表征并将其集成到PFA/VFA中。在基于720个基准实例的实证研究中，我们使用具有完美信息的上限进行了竞争分析，我们表明PFA和VFA的表现极大地超过了两种替代近视方法。总体而言，PFA提供最佳解决方案，而VFA（从两阶段随机优化模型中受益）在解决方案质量和计算时间之间取得了更好的权衡。
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\ textit {约束路径发现}的经典问题是一个经过充分研究但充满挑战的主题，在各个领域，例如沟通和运输等各个领域的应用。权重限制了最短路径问题（WCSPP），作为仅具有一个侧面约束的约束路径查找的基本形式，旨在计划成本最佳路径，其权重/资源使用受到限制。鉴于问题的双标准性质（即处理路径的成本和权重），解决WCSPP的方法具有一些带有双目标搜索的共同属性。本文在约束路径查找和双目标搜索中利用了最新的基于A*的最新技术，并为WCSPP提供了两种精确的解决方案方法，两者都可以在非常大的图表上解决硬性问题实例。我们从经验上评估了算法在新的大型和现实的问题实例上的性能，并在时空指标中显示出它们比最新算法的优势。本文还调查了优先级队列在被a*的约束搜索中的重要性。我们通过对逼真的和随机图进行了广泛的实验来展示，基于桶的队列没有打破打盘的方式可以有效地改善详尽的双标准搜索的算法性能。
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无人驾驶飞机（UAV）是飞机，其飞行可以完全自主，而无需任何人为干预。自然灾害管理是可以使用无人机的最有用和最有前途的领域之一。在本文中，我们专注于紧急情况，并提出使用无人机机队，以帮助营救团队个性化受影响区域内需要帮助的人。我们将这种情况建模为原始图理论问题，称为多部门多行车路由问题，总完成时间最小化（MDMT-VRP-TCT）；我们经历了一些与之相似的文献研究中已经研究的问题，并突出了差异，提出了作为MILP作为MILP的数学表述，设计了一种数学框架来快速解决大型实例，并在实验中测试其性能。除了提出的应用程序之外，我们的解决方案在任何情况下都必须解决多部多行车路由问题的任何情况。
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最大的独立集（MIS）问题，是一个经典的NP硬性问题，在各个领域进行了广泛的应用，旨在找到一组最大的顶点，没有优势。由于其计算棘手性，很难有效地解决MIS问题，尤其是在大图上。采用启发式方法在可接受的时间内获得良好的解决方案引起了文献中的很多关注。在本文中，我们为MIS提出了一种有效的本地搜索算法，称为Arir，该算法由两个主要部分组成：一个自适应的本地搜索框架，以及一种新颖的不精确的有效降低规则以简化实例。我们对五个基准测试进行实验，包括92个实例。与四种最先进的算法相比，Arir在89个实例上提供了最佳准确性，并在其余三个实例中获得了竞争成果。
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近年来，在平衡（超级）图分配算法的设计和评估中取得了重大进展。我们调查了过去十年的实用算法的趋势，用于平衡（超级）图形分区以及未来的研究方向。我们的工作是对先前有关该主题的调查的更新。特别是，该调查还通过涵盖了超图形分区和流算法来扩展先前的调查，并额外关注并行算法。
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In the last years, there has been a great interest in machine-learning-based heuristics for solving NP-hard combinatorial optimization problems. The developed methods have shown potential on many optimization problems. In this paper, we present a learned heuristic for the reoptimization of a problem after a minor change in its data. We focus on the case of the capacited vehicle routing problem with static clients (i.e., same client locations) and changed demands. Given the edges of an original solution, the goal is to predict and fix the ones that have a high chance of remaining in an optimal solution after a change of client demands. This partial prediction of the solution reduces the complexity of the problem and speeds up its resolution, while yielding a good quality solution. The proposed approach resulted in solutions with an optimality gap ranging from 0\% to 1.7\% on different benchmark instances within a reasonable computing time.
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我们介绍了多模式的汽车和乘车共享问题（MMCRP），其中使用一台汽车来涵盖一组乘车请求，同时将发现的请求分配给其他运输方式（MOT）。汽车的路线由一次或多个旅行组成。每次旅行都必须具有特定但不明的驱动程序，以仓库开始，然后以（可能不同的）仓库结束。即使两个骑行没有相同的起源和/或目的地，也允许在用户之间共享骑行。用户始终可以根据各个首选项列表使用其他运输方式。该问题可以作为车辆调度问题提出。为了解决该问题，构建了一个辅助图，在该图中，每次旅行在仓库中的启动和结尾，并覆盖可能的乘车共享，以时空图中的形式建模为弧。我们提出了一种基于列生成的两层分解算法，其中主问题可确保最多只能涵盖每个请求，并且定价问题通过在时间 - 时间中解决一种最短路径问题来生成新的有希望的路线空间网络。报告了基于现实实例的计算实验。基准实例基于奥地利维也纳的人口，空间和经济数据。我们通过在合理时间内基于列生成的方法来解决大型实例，并进一步研究了各种精确和启发式定价方案。
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在本文中，我们介绍了嵌套推出策略适应算法（NRPA）的扩展，即广义嵌套的卷展策略适应（GNRPA），以及用于解决车辆路由问题的某些实例的用途。我们详细介绍了在所罗门实例集上获得的结果，这是车辆路由问题（VRP）的传统基准。我们展示了所有情况，GNRPA比NRPA更好。在某些情况下，它比专用于VRP的谷歌或工具模块更好。
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柱生成（CG）是解决大规模优化问题的有效方法。CG通过求解列（即变量）的子集并逐渐包括可以改善当前子问题的解决方案的新列。通过反复解决定价问题，根据需要产生新列，这通常是NP - 硬的并且是CG方法的瓶颈。为了解决这个问题，我们提出了一种基于机器学习的定价启发式（MLPH），可以有效地产生许多高质量的柱。在CG的每次迭代中，我们的MLPH利用ML模型来预测定价问题的最佳解决方案，然后用于引导采样方法以有效地产生多个高质量柱。使用图形着色问题，我们经验证明，与六种最先进的方法相比，MLPH显着增强，并且CG的改善可能导致分支和价格精确方法的显着更好的性能。
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我们研究了在国内捐助服务服务中引起的车辆路由问题的随机变体。我们考虑的问题结合了以下属性。就客户是随机的，但不仅限于预定义的集合，因此请求服务的客户是可变的，因为它们可能出现在给定的服务领域的任何地方。此外，需求量是随机的，并且在拜访客户时会观察到。目的是在满足车辆能力和时间限制的同时最大化预期的服务需求。我们将此问题称为VRP，具有高度可变的客户基础和随机需求（VRP-VCSD）。对于这个问题，我们首先提出了马尔可夫决策过程（MDP）的配方，该制定代表了一位决策者建立所有车辆路线的经典集中决策观点。虽然结果配方却很棘手，但它为我们提供了开发新的MDP公式的地面，我们称其为部分分散。在此公式中，动作空间被车辆分解。但是，由于我们执行相同的车辆特定政策，同时优化集体奖励，因此权力下放是不完整的。我们提出了几种策略，以减少与部分分散的配方相关的国家和行动空间的维度。这些产生了一个更容易解决的问题，我们通过加强学习来解决。特别是，我们开发了一种称为DECQN的Q学习算法，具有最先进的加速技术。我们进行了彻底的计算分析。结果表明，DECN的表现大大优于三个基准策略。此外，我们表明我们的方法可以与针对VRP-VCSD的特定情况开发的专业方法竞争，在该情况下，客户位置和预期需求是事先知道的。
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信息传播是网络科学研究的一个有趣的主题，该主题研究了信息，影响或传染的方式如何通过网络传播。图形燃烧是一个简化的确定性模型，用于信息如何在网络中传播。该问题的复杂NP完整性质使使用精确算法在计算上很难求解。因此，在文献中为图形燃烧问题提出了许多启发式方法和近似算法。在本文中，我们提出了一种有效的遗传算法，称为基于中心性的遗传过偏（CBAG）来解决图燃烧问题。考虑到图形燃烧问题的独特特征，我们介绍了新颖的遗传操作员，染色体表示和评估方法。在拟议的算法中，众所周知的中心性用作我们染色体初始化程序的骨干。实施了所提出的算法并将其与15个不同尺寸基准图上的先前的启发式和近似算法进行了比较。根据结果，可以看出，与先前的最新启发式方法相比，所提出的算法取得了更好的性能。完整的源代码可在线获得，可用于为图形燃烧问题找到最佳或近乎最佳的解决方案。
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