Solver for Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows

Bc. Jiří Papoušek

Master's thesis

Anotácia:

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 několik přístupů kombinujících hybridní genetické prohledávání s hlubokým Q-učením. Na závěr jsou pak popsány problémy, které jsou spojené s navrženými metodami.

Abstract:

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 several approaches that combine hybrid genetic search with deep Q-learning. Finally, the issues related to the usage of such approaches are discussed.

Keywords

Vehicle routing problem with time windows, genetic algorithms, reinforcement learning, neural networks, deep Q-learning, hybrid genetic search

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 23. 6. 2023
• Vedúci: doc. Mgr. Hana Rudová, Ph.D.
• Oponent: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Artificial intelligence and data processing / Big data