The Hybrid Vehicle drone Routing Problem (HVDRP) was recently introduced as an extension of the classic Vehicle Routing Problem (VRP). In this version, one vehicle is equipped with multiple drones to serve customers with demands for pick-up and delivery. The vehicle travels between stations that serve as parking locations to dispatch drones to attend clients. The drones have limitations in their maximum flight range and carrying capacity. We propose a BRKGA algorithm to solve HVDRP with a decoder component specially tailored to find feasible solutions. The proposed method is empirically analyzed in solution quality through a test set that a mixed-integer programming (MIP) model implementation can optimally solve in reasonable computation time. The computational result shows that the best solution found by BRKGA for each instance of the test set matches the solution quality devised by the MIP implementation. The data also show that the proposed algorithm achieves the best solution consistently through many independent executions. The instance set used and its respective best solutions attained for this work are publicly available.
Neste trabalho é apresentada uma análise empírica utilizando uma nova ferramenta chamada EMA (Empirical Analysis of Algorithms). O objetivo da EMA é fornecer análises empíricas sobre o uso de recursos (tempo e espaço) de um determinado algoritmo, através de execuções iterativas sobre a implementação fornecida como entrada. Como aplicação, consideramos a resolução de sistemas lineares através do algoritmo de Eliminação Gaussiana, dividido em duas etapas. Para a primeira etapa, apresentamos uma comparação com a literatura utilizando o paralelismo das GPUs (Unidade de Processamento Gráficos), enquanto que na segunda etapa propomos um algoritmo inovador que explora o paralelismo entre threads de um mesmo bloco, de forma a obter reduções no número de passos total. A análise de complexidade de cada etapa do método em sua versão sequencial e paralela são determinadas com os recursos oferecidos pela ferramenta EMA, e também o comportamento das operações de transferência de memória entre dispositivo e hospedeiro. Palavras-Chave: Análise Empírica de Algoritmos, Sistemas de Grande Porte, Eliminação Gaussiana, Computação GPU.
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