VRP algorithms for decision support systems to evaluate collaborative urban freight transport systems
Abstract
This paper proposes a comparison between genetic and semi-greedy algorithms for a collaborative VRP in city logistics. In order to compare the performance of both algorithms on real-size test cases, we develop a cluster-first route second algorithm. The clustering phase is made by a seep algorithm, which defines the number of used vehicles and assigns a set of customers to it. Then, for each vehicle, we build a min-cost route by two methods. The first is a semi-greedy algorithm. The second is a genetic algorithm. We test both approaches on real-size instances Computational results are presented and discussed.
Cet article propose une comparaison entre algorithmes génétiques et semi-greedy pour un problème de tournées de véhicules collaboratif en logistique urbaine. Pour comparer les deux algorithmes, nous proposons des algorithmes séquentiels basés sur la même phase initiale, puis les tournées sont construites par des procédures différentes. La première est de type sem-greedy ; la deuxième un algorithme génétique. Des résultats sont presents et discutés.
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