Phát triển giải thuật lai có sử dụng học máy để giải bài toán định tuyến xe Vehicle routing problems (VRP)

Abstract

Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence đã cung cấp các kỹ thuật mạnh mẽ để giải quyết nhóm bài toán Vehicle Routing Problems VRP. Trong bài báo này đề xuất một sự kết hợp kỹ thuật Học máy Machine Learning ML với một giải thuật lai để giải quyết bài toán VRP, mà giải thuật lai này có được là sự phối hợp giữa giải thuật Tối ưu bầy đàn PSO và giải thuật Di truyền Genetic Algorithm GA. Để vận dụng kỹ thuật Học máy thì bài báo đề xuất hai bước để xử lý tập khách hàng theo hai bước là: Mô hình phân lớp để dự đoán số lượng xe cần thiết cho từng tập khách hàng xác định bằng kỹ thuật Cây phân lớp tối ưu Optimal Classification Trees OCT; Giải thuật phân cụm mà có thể tận dụng được các tri thức có được từ sự phân lớp để có thể tối thiểu hóa số lượng xe vận tải cần có. Như vậy, giải thuật lai đã thực thi với tập dữ liệu khách hàng đầu vào là nhỏ hơn từ 1% đến 5% và đã giảm tải xử lý cho giải thuật lai đã xây dựng.