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

Trong bài viết "Phát triển giải thuật lai có sử dụng học máy để giải bài toán định tuyến xe Vehicle routing problems (VRP)" này sẽ 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. | Taåp chñ KHOA HOÅC - Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng Söë Àùåc biïåt 12 2022 685 PHAÁT TRIÏÍN GIAÃI THUÊÅT LAI COÁ SÛÃ DUÅNG HOÅC MAÁY ÀÏÍ GIAÃI BAÂI TOAÁN ÀÕNH TUYÏËN XE VEHICLE ROUTING PROBLEMS VRP . . Nguyïîn Minh Àïë Lï Vùn Haånh Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc Tïë Höìng Baâng TOÁM TÙÆT Sûå phaát triïín trong lônh vûåc Trñ tuïå nhên taåo Artificial Intelligence àaä cung cêëp caác kyä thuêåt maånh meä àïí giaãi quyïët baâi toaán Vehicle Routing Problems VRP vaâ caác biïën thïí cuãa noá. Baâi baáo naây àïì xuêët kïët húåp kyä thuêåt Hoåc maáy Machine Learning ML vúái möåt giaãi thuêåt lai àïí giaãi quyïët baâi toaán VRP Giaãi thuêåt lai naây laâ sûå phöëi húåp giûäa giaãi thuêåt Töëi ûu bêìy àaân PSO vaâ giaãi thuêåt Di . truyïìn Genetic Algorithm GA. Viïåc têån duång Hoåc maáy àûúåc thûåc hiïån theo hai bûúác vaâ hai bûúác naây àûúåc thûåc thi vúái danh saách caác khaách haâng nhû sau Möåt mö hònh phên lúáp àïí dûå àoaán söë lûúång xe cêìn thiïët cho tûâng têåp khaách haâng àûúåc xaác àõnh bùçng kyä thuêåt Cêy phên lúáp töëi ûu Optimal Classification Trees OCT möåt giaãi thuêåt phên cuåm maâ coá thïí têån duång àûúåc caác tri thûác coá àûúåc tûâ sûå phên lúáp àïí coá thïí töëi thiïíu hoáa söë lûúång xe vêån taãi cêìn àïí phuåc vuå hoåc têåp caác khaách haâng. Caác kïët quaã thûåc nghiïåm cho thêëy rùçng giaãi thuêåt lai àaä thûåc thi vúái têåp dûä liïåu khaách haâng àêìu vaâo laâ nhoã hún tûâ 1 àïën 5 vaâ àaä giaãm taãi xûã lyá cho giaãi thuêåt lai. Tûâ khoáa baâi toaán lêåp löå trònh àõnh tuyïën xe giaãi thuêåt di truyïìn Töëi ûu bêìy àaân Hoåc maáy giaãi thuêåt tiïën hoáa DEVELOPING A HYBRID ALGORITHM USING MACHINE LEARNING TO SOLVE VEHICLE ROUTING PROBLEMS . Nguyen Minh De . Le Van Hanh ABSTRACT The development of Artificial Intelligence AI field has provided powerful techniques to solve the Vehicle Routing Problems VRP problems and its variants. In this paper a combination of Machine Learning ML technique with a hybrid algorithm is proposed to solve the VRP

• Tự động hoá
• Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence
• Phát triển giải thuật lai
• Giải thuật tiến hóa
• Bài toán lập lộ trình
• Bài toán định tuyến xe
• Tối ưu bầy đàn PSO
• Giáo trình Trí tuệ nhân tạo
• Artificial Intelligence
• Trí tuệ nhân tạo
• Phương pháp tìm kiếm lời giải
• Phương pháp tìm kiếm heuristic
• Trí thông minh nhân tạo
• Logic mệnh đề
• Logic cấp một
• Mạng nơron nhân tạo
• Lecture Artificial Intelligence
• Computing machinery
• Thinking humanly
• Cognitive Science
• Lecture note Artificial Intelligence
• Performance measure
• Environment types
• Agent program
• Problem solving
• Problem solving agents
• Problem types
• Problem formulation
• Informed search algorithms
• Best first search
• Local search algorithms
• Simulated annealing
• Genetic algorithms
• Constraint Satisfaction Problems
• Backtracking search for CSPs
• Game playing
• Resource limits
• Games of chance
• Logical agents
• Knowledge based agents
• Wumpus world
• First order logic
• Semantics of FOL
• Fun with sentences
• Wumpus world in FOL
• Inference in first order logic
• Generalized Modus Ponens
• Logic programming
• Bayes’ Rule
• Methods for handling uncertainty
• Making decisions under uncertainty
• Bayesian networks
• Parameterized distributions
• Inference in Bayesian networks
• Variable elimination
• Temporal probability models
• Hidden Markov models
• Kalman filters
• Speech recognition
• Speech sounds
• Word pronunciation
• Rational decisions
• Rational preferences
• Multiattribute utilities
• Learning from Observations
• Learning agents
• Inductive learning
• Statistical learning
• Bayesian learning
• Bayes net learning
• Neural networks
• Multilayer perceptrons