Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa đa mục tiêu theo mô hình phân cấp Bayes cho việc tìm kiếm lộ trình đỗ xe
Tóm tắt
Việc khám phá lộ trình tối ưu đến bãi đậu xe khả thi nhất đã trở thành một vấn đề đáng lo ngại đối với bất kỳ tài xế nào. Việc chọn lựa lộ trình tối ưu nhất đến bãi đậu xe mong muốn càng trở nên khó khăn hơn trong giờ cao điểm và tại những khu vực đông đúc. Điều này dẫn đến sự lãng phí đáng kể về nguồn lực, đặc biệt là thời gian và nhiên liệu. Công trình này đề xuất một kỹ thuật phân cấp Bayes để tìm ra lộ trình tối ưu này. Việc lựa chọn lộ trình dựa trên các mục tiêu mâu thuẫn, do đó, vấn đề thuộc về lĩnh vực tối ưu hóa đa mục tiêu. Một phương pháp dựa trên dữ liệu xác suất đã được sử dụng để vượt qua vấn đề nội tại của việc chọn trọng số trong kỹ thuật tổng trọng số phổ biến. Các trọng số của các mục tiêu mâu thuẫn này đã được tinh chỉnh bằng mô hình phân cấp Bayes dựa trên phân phối multinomial và phân phối Dirichlet. Thuật toán di truyền đã được sử dụng để tìm ra các giải pháp tối ưu. Dữ liệu mô phỏng đã được sử dụng để có được các lộ trình có sự đồng thuận gần như với các tình huống thực tế. Các phân tích thống kê đã chỉ ra sự ưu việt của các trọng số thu được bằng thuật toán dựa trên kỹ thuật Bayes so với kỹ thuật thường trú hiện có.
Từ khóa
#tối ưu hóa đa mục tiêu #lộ trình đỗ xe #mô hình phân cấp Bayes #thuật toán di truyền #dữ liệu xác suấtTài liệu tham khảo
Ombuki B, Ross BJ, Hanshar F (2006) Multi-objective genetic algorithms for vehicle routing problem with time windows. Appl Intell 24:17–30
Coello Coello CA, Van Veldhuizen DA, Lamont GB (2002) Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems. Springer US, New York
Fonseca CM, Fleming PJ (1995) An overview of evolutionary algorithms in multi-objective optimization. Evol Comput 3:1–16
Van Veldhuizen DA, Lamont GB (2000) Multi-objective evolutionary algorithms: analyzing the state-of-the-art. Evol Comput 8:125–147
Deb K (2001) Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. Wiley, New York
Goldberg DE (1998) Genetic algorithm in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley, Reading
Haupt RL, Haupt HS (2004) Practical genetic algorithms, 2nd edn. Wiley, Hoboken
Arulmozhiyal R, Jubril AM (2012) A nonlinear weights selection in weighted sum for convex multi-objective optimization. Facta Univ Ser Math Inform 27:357–372
Zadeh LA (1963) Optimality & non-scalar-valued performance criteria. IEEE Trans Autom Control 8:59–60
Konak A, Coitb DW, Smith AE (2006) Multi-objective optimization using genetic algorithms: a tutorial. Reliabil Eng Syst Saf 91:992–1007
Athan TW, Papalambros PY (1996) A note on weighted criteria methods for compromise solutions in multi-objective optimization. Eng Opt 27:155–176
Ryu JH, Kim S, Wan H (2009) Pareto front approximation with adaptive weighted sum method in multi-objective simulation optimization. In: Proceedings of 2009 Winter Simulation Conference, Austin, TX, pp 623–633
Schmaranzer D, Braune R, Doerner KF (2019) Multi-objective simulation optimization for complex urban mass rapid transit systems. Ann Oper Res 1–38
Dantzig GB, Ramser JH (1959) The truck dispatching problem. Manag Sci 6(1):80–91
Carić T, Galić A, Fosin J, Gold H, Reinholz A (2008) A modelling and optimization framework for real-world vehicle routing problems, vehicle routing problem. I-Tech Education and Publishing, Vienna
Golden B, Raghavan S, Wasil E (2008) The vehicle routing problem: latest advances and new challenges. Operations research-computer science interfaces series. Springer, Berlin, p 43
Han Y, Shan J, Wang M, Yang G (2017) Optimization design and evaluation of parking route based on automatic assignment mechanism of parking lot. Adv Mech Eng 9:1–9
Siemens (2020) Intelligent Parking Solutions—Siemens. www.mobility.siemens.com/global/en/portfolio/road/parking-solutions/intelligent-parking-solutions.html. Accessed 23 June 2020
Xiao Y, Konak A (2017) A genetic algorithm with exact dynamic programming for green vehicle routing & scheduling problem. J Clean Prod 167:1450–1463
Lee HY, Shin H, Chae J (2018) Path planning for mobile agents using a genetic algorithm with a direction guided factor. Electronics 7:212
Fogel D (2005) Evolutionary computation: toward a new philosophy of machine intelligence, 3rd edn. Wiley, Hoboken
Holland JH (1992) Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control and artificial intelligence. MIT Press, Cambridge
Bryant K (2000) Genetic algorithms and the traveling salesman problem. Master’s Dissertation. Harvey Mudd College, Claremont, United States
Chand P, Mohanty JR (2013) A Multi-objective vehicle, routing problem using dominant rank method. In: Proceedings of international conference in Distributed Computing & Internet Technology, International Journal of Computer Applications 0975-8887, pp 29–34
Pelikan M (2010) Genetic algorithms. MEDAL Report No. 2010007
Athan TW, Papalambros PY (1996) A quasi-Monte Carlo method for multi-criteria optimization. Eng Opt 27:177–198
Gennert MA, Yuille AL (1998) Determining the optimal weights in multiple objective function optimization. In: 2nd International Conference on Computer Vision, IEEE, Los Alamos, CA, pp 87–89
Martins MSR, Delgado MRBS, Lüders R (2018) Hybrid multi-objective Bayesian estimation of distribution algorithm: a comparative analysis for the multi-objective knapsack problem. J Heuristics 24:25–47
Tang Y, Marshall L, Sharma A, Ajami H (2018) A Bayesian alternative for multi-objective eco-hydrological model specification. J Hydrol 556:25–38
Wada T, Hino H (2019) Bayesian optimization for multi-objective optimization and multi-point search. ArXiv, abs/1905.02370
Brochu E, Cora VM, de Freitas N (2010) A tutorial on Bayesian optimization of expensive cost functions, with application to active user modeling and hierarchical reinforcement learning. arXiv:1012.2599
Hernández-Lobato D, Hernandez-Lobato J, Shah A, Adams R (2016) Predictive entropy search for multi-objective bayesian optimization. In: International conference on machine learning, pp 1492–1501
Tsoulos IG, Stavrou V, Mastorakis NE, Tsalikakis D (2019) GenConstraint: a programming tool for constraint optimization problems. SoftwareX 10:100355
Mockus J (1989) Bayesian approach to global optimization: theory and applications. Springer, Dordrecht
Snoek J, Larochelle H, Adams RP (2012) Practical Bayesian optimization of machine learning algorithms. In: Advances in neural information processing systems, vol 25, pp 2951–2959
Tajbakhsh SD (2012) A fully Bayesian approach to the efficient global optimization algorithm. Ph.D. Dissertation. The Pennsylvania State University, Pennsylvania
Galuzio PP, Hochsteiner de Vasconcelos Segundo E, Santos-Coelho LD, Mariani VC (2020) MOBOpt—multi-objective Bayesian optimization. SoftwareX 12:100520