Аннотация:
Задача об оптимальной маршрутизации с ограничением на грузоподъемность транспортных средств (CVRP) является одной из классических задач комбинаторной оптимизации и обладает широким спектром приложений в исследовании операций. Поскольку задача CVRP NP-трудна и сохраняет труднорешаемость, даже будучи сформулированной в конечномерном евклидовом пространстве, традиционно особое внимание уделяется вопросам ее аппроксимируемости. Большая часть известных результатов в области приближенных алгоритмов и полиномиальных приближенных схем для данной задачи получены для ее частной постановки на евклидовой плоскости. В данной работе показывается, что подход, предложенный М.Хаймовичем и А.Ринноем Каном в 1985 г. для разработки полиномиальных приближенных схем для планарной задачи с единственным складом, успешно может быть применен и в более общем случае, например, в пространствах произвольной фиксированной размерности и при произвольном числе складов.
Образец цитирования:
М. Ю. Хачай, Р. Д. Дубинин, “Аппроксимируемость задачи об оптимальной маршрутизации транспорта в конечномерных евклидовых пространствах”, Тр. ИММ УрО РАН, 22, № 2, 2016, 292–303; Proc. Steklov Inst. Math. (Suppl.), 297, suppl. 1 (2017), 117–128
M. Khachay, Yu. Ogorodnikov, D. Khachay, “Efficient approximation of the metric CVRP in spaces of fixed doubling dimension”, J. Glob. Optim., 80:3 (2021), 679–710
Ю. Ю. Огородников, М. Ю. Хачай, “Аппроксимируемость задачи маршрутизации транспорта с ограниченным числом маршрутов в метрических пространствах фиксированной размерности удвоения”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:7 (2021), 1206–1219; Yu. Yu. Ogorodnikov, M. Yu. Khachay, “Approximation of the capacitated vehicle routing problem with a limited number of routes in metric spaces of fixed doubling dimension”, Comput. Math. Math. Phys., 61:7 (2021), 1194–1206
M. Khachay, Yu. Ogorodnikov, “Ptas for the euclidean capacitated vehicle routing problem with time windows”, Learning and Intelligent Optimization, Lion, Lecture Notes in Computer Science, 11968, eds. N. Matsatsinis, Y. Marinakis, P. Pardalos, Springer, 2020, 224–230
Michael Khachay, Yuri Ogorodnikov, Lecture Notes in Computer Science, 12096, Learning and Intelligent Optimization, 2020, 27
Michael Khachay, Yuri Ogorodnikov, Communications in Computer and Information Science, 1145, Optimization and Applications, 2020, 415
Michael Khachay, Yuri Ogorodnikov, Daniel Khachay, Lecture Notes in Computer Science, 12095, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 2020, 49
M. Khachay, Yu. Ogorodnikov, “Towards an efficient approximability for the euclidean capacitated vehicle routing problem with time windows and multiple depots”, IFAC PAPERSONLINE, 52:13 (2019), 2644–2649
M. Khachay, Yu. Ogorodnikov, “Approximation scheme for the capacitated vehicle routing problem with time windows and non-uniform demand”, Mathematical Optimization Theory and Operations Research, Lecture Notes in Computer Science, 11548, eds. M. Khachay, Y. Kochetov, P. Pardalos, Springer, 2019, 309–327
Michael Khachay, Yuri Ogorodnikov, Communications in Computer and Information Science, 974, Optimization and Applications, 2019, 155
В. А. Головешкин, Г. Н. Жукова, М. В. Ульянов, М. И. Фомичев, “Вероятностный прогноз сложности индивидуальных задач коммивояжера на основе идентификации распределения сложности по экспериментальным данным”, Автомат. и телемех., 2018, № 7, 149–166; V. A. Goloveshkin, G. N. Zhukova, M. V. Ulyanov, M. I. Fomichev, “Probabilistic prediction of the complexity of traveling salesman problems based on approximating the complexity distribution from experimental data”, Autom. Remote Control, 79:7 (2018), 1296–1310
Michael Khachay, Yuri Ogorodnikov, Lecture Notes in Computer Science, 11179, Analysis of Images, Social Networks and Texts, 2018, 318