[論文レビュー] An Improved Tabu Search Heuristic for Static Dial-A-Ride Problem

Songguang Ho, Sarat Chandra Nagavarapu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 25, 2018

Vehicle Routing Optimization Methods参考文献 15被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、新しい構築ヒューリスティクスと時間枠調整技術を統合することで収束を加速し、解の品質を向上させる、静的ダイアルアリドープロブレム（DARP）の改善型タブー探索（ITS）ヒューリスティクスを提案する。複数のベンチマークインスタンスにおいて、古典的タブー探索よりも最大3倍速く近似最適解に到達する。特に初期段階での実行で顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

Multi-vehicle routing has become increasingly important with the rapid development of autonomous vehicle technology. Dial-a-ride problem, a variant of vehicle routing problem (VRP), deals with the allocation of customer requests to vehicles, scheduling the pick-up and drop-off times and the sequence of serving those requests by ensuring high customer satisfaction with minimized travel cost. In this paper, we propose an improved tabu search (ITS) heuristic for static dial-a-ride problem (DARP) with the objective of obtaining high-quality solutions in short time. Two new techniques, initialization heuristic, and time window adjustment are proposed to achieve faster convergence to the global optimum. Various numerical experiments are conducted for the proposed solution methodology using DARP test instances from the literature and the convergence speed up is validated.

研究の動機と目的

• 静的ダイアルアリドープロブレム（DARP）の古典的タブー探索における収束の遅さと、最初の妥当解に到達するまでの時間が長いという問題を解決すること。
• 任意の初期解に依存するのを減らすことで、DARPにおける解の品質と計算効率を向上させること。
• 探索空間における探索と強化のバランスを取った、頑健で高速収束するメタヒューリスティクスを開発すること。
• リアルタイムまたは時間に敏感な輸送応用分野への高品質な解の迅速な導入を可能にすること。
• 動的DARPへの拡張および高性能アーキテクチャにおける並列化の基盤を提供すること。

提案手法

• 迅速に高品質な初期解を生成できる新しい構築ヒューリスティクスを提案し、最初の妥当解に到達するまでの時間を短縮する。
• 時間枠制約を動的に精緻化することで収束を加速する時間枠調整技術を導入する。
• 近傍評価と挿入手法を組み合わせたハイブリッドタブー探索フレームワークを採用し、適応的タブー期間とアセプタンス基準を設定する。
• 構築ヒューリスティクスと時間枠調整を統合した、改良型タブー探索の変種（TS₃₂(CH+TW)）を用い、性能を向上させる。
• 初期解の構築、局所近傍探索、および経路間・経路内移動による反復的改善を含むマルチフェーズ探索戦略を実装する。
• 標準化されたパラメータを用いたC++実装により、標準的なDARPベンチマーク上での既存のタブー探索手法と公平な比較を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構築ヒューリスティクスは、DARPのタブー探索における最初の妥当解に到達するまでの時間を顕著に短縮できるか？
• RQ2 動的な時間枠調整は、DARPのタブー探索における収束速度と解の品質を向上させるか？
• RQ3 多様なDARPインスタンスにおいて、提案されたITSヒューリスティクスは古典的タブー探索と比較して、解の品質と収束速度で優れているか？
• RQ4 構築ヒューリスティクスと時間枠調整の組み合わせが、DARPにおけるタブー探索の性能をどの程度向上させるか？
• RQ5 提案されたITS手法は、標準ベンチマークインスタンスにおいて短時間（例：60秒）のうちに近似最適解に到達できるか？

主な発見

• テストされたすべての時間点で、古典的タブー探索（TS）よりも提案されたITSヒューリスティクスが優れた解の品質を達成しており、特に最初の60秒以内でも同様である。
• 例としてR1aでは、60秒経過時点でITSヒューリスティクスは最良既知解（BKS）からの解ギャップが1.42%にまで低下しているのに対し、古典的TSでは3.12%にとどまる。
• 構築ヒューリスティクスは、テストインスタンス全体で平均して最初の妥当解に到達するまでの時間を最大70%短縮した（表LABEL:tab:comparison2 参照）。
• 時間枠調整技術により収束が促進され、高品質な解に到達するまでの反復回数が減少した。
• 平均して、ITSヒューリスティクスは、実行開始後3分以内に古典的TS比で25〜40%の解の品質向上を達成した。
• ハイブリッドバージョンTS₃₂(CH+TW)は、単体の構築ヒューリスティクスや時間枠調整よりも一貫して優れた性能を示し、相乗効果による性能向上を実証した。