| تفاصيل الخبر |
حل مشكلة توجيه المركبات مع اإلطار الزمني إعتمادا على الحوسبة الكمية التطويرية
2022-03-28
أحمد مهند فياض، عصام طه ياسين، بلال اسماعيل الخطيب
جامعة الانبار
ahmedmhnd@yahoo.com, co.esamtaha@uoanbar.edu.iq and belal@computer-college.org
تعتبر مشكلة توجيه مسار المركبات مع الوقت (VRPTW) من المشاكل الاكثر شيوعا وانتشارا وذلك لاحتوائها على عامل الوقت الذي يمثل عامل اساسي في حياتنا الواقعية .تبحث المشكلة امكانية ايجاد افضل مسار للمركبات من بين عدد من المسارات لتسليم البضائع للزبائن باستخدام مجموعة من المركبات ذات السعة المحدودة وخلال فترة زمنية محددة لخدمة كل زبون. يجب تصميم المسارات بحيث يتم زيارة كل زبون مرة واحدة بواسطة مركبة واحدة فقط خلال فترة زمنية معينة ، كل المسارات تبدأ من مستودع واحد وتنتهي بنفس المستودع. ويجب أن لا تتجاوز جميع طلبات الزبائن في المسار الواحد سعة المركبة. يهدف هذا العمل إلى التحقق من أداء الخوارزمية الجينية الكمومية QGA وتعزيز قدرتها على معالجة VRPTW من خلال إجراء العديد من التعديلات. الخوارزمية الجينية هي خوارزمية وراثية حديثة تم تطويرها واقتراحها في السنوات القليلة الماضية ناتجة من مزج الحساب الكمومي والخوارزميات الجينية . تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أثناء العمل ، أن سلوك QGA في الفترات األولى من عملية البحث جيد، حيث نجحت في معالجة VRPTW من خلال تعزيز جودة الحل الابتدائي. لكنه ومع مرور الوقت ، فإن قدرة QGA على تحسين جودة الحل تنخفض تدريجيا . من أجل تحسين أداء QGA تم اقتراح الخوارزمية مهجنة (HQGA) والتي يتم خلالها دمج خوارزمية تسلق الجبل (Hill climbing) مع الخوارزمية الجينية حيث تعمل QGA هذا التهجين من استكشاف مساحة البحث و HC تعمل على استغلالها واستثمارها. أظهرت نتائج مقاييس الاداء أن الخوارزمية المقترحة HQGA لها القدرة على إيجاد حلول منافسة مقارنة بالخوارزميات الاخرى.
رابط البحث ....
