Solver for Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows – Bc. Jiří Papoušek
Bc. Jiří Papoušek
Master's thesis
Solver for Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows
Solver for Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows
Abstract:
Tato práce se zabývá možnostmi řešení dynamického problému směrování vozidel s časovými okny, který byl představen v rámci soutěže EURO Meets NeurIPS 2022 Vehicle Routing Competition. Konkrétně se snaží využít hybridního genetického prohledávání, které již bylo v minulosti přizpůsobeno pro řešení statické varianty tohoto problému. Za účelem řešení nejistoty přítomné v dynamické variantě práce předkládá …moreAbstract:
This thesis explores possibilities to deal with the dynamic vehicle routing problem with time windows that has been introduced in the EURO Meets NeurIPS 2022 Vehicle Routing Competition. In particular, it tries to employ a hybrid genetic search that has been customized to solve the static variant of this problem in the past. To deal with the uncertainty present in the dynamic variant, the thesis proposes …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 16. 5. 2023
Identifier:
https://is.muni.cz/th/jbqz3/
Thesis defence
- Date of defence: 23. 6. 2023
- Supervisor: doc. Mgr. Hana Rudová, Ph.D.
- Reader: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Artificial intelligence and data processing / Big data
Theses on a related topic
-
Combined Warehouse Location-Allocation Problem and Vehicle Routing Problem
Andrea Štefancová -
Dynamic vehicle routing problems
Petr Valenta -
Framework for dynamic vehicle routing
Ondřej Holub -
Vehicle routing with transfers
Václav Sobotka -
Ant Colony Optimization Algorithm for Vehicle Routing Problem
Jan Vargovský -
Tomographic back-projection of either sparse or low-quality projection views, based on convolutional neural networks (CNN)
Payal JAIN -
Navigace v neznámém a pevně daném prostředí pomocí deep reinforcement learning algoritmu
Gabriela HRUBÁ -
Modul pro Q-Learning pro Modeler neuronových sítí
Jan Bauer