AI Summary & Key Takeaways
AI InsightNumerical experimental results show that the proposed algorithm is efficient for solving FCTP.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this paper, a genetic algorithm (GA) for fixed charge transportation problem (FCTP) which is an extension of classical transportation problem (TP) is presented. In FCTP, a fixed cost is incurred, independent of the amount transported, along with a variable cost that is proportional to the amount shipped .The mathematical formulation of the problem indicates that the model is an integer linear programming problem but that cost structure results in the objective function being a step function. Therefore FCTP can not been solved by known optimization algorithms. GA is an efficient procedure that finds solution to FCTP by an evolutionary process based on natural selection. In order to solve the problem, a GA with initial population, crossover and repair sub algorithm is presented. The proposed algorithm is coded with DELPHI language and illustrated with a numerical example. Numerical experimental results show that the proposed algorithm is efficient for solving FCTP.
Özet
Bu makalede klasik ulaştırma probleminin (UP) bir uzantısı olan sabit maliyetli ulaştırma problemini (SMUP) çözmek için bir genetik algoritma (GA) sunulmaktadır. SMUP nin temel özelliği, taşınan miktara orantılı bir değişken maliyetin yanı sıra taşınan miktardan bağımsız bir sabit maliyetin de söz konusu olmasıdır. Matematiksel formülasyonu bir tamsayılı programlama problemi olmakla birlikte amaç fonksiyonundaki kesikli yapı nedeni ile problemin bilinen optimizasyon algoritmaları ile çözülmesi mümkün değildir. Doğal seleksiyona dayanan bir evrimsel süreç olarak GA, SMUP nin çözümünde son derece etkin bir araçtır. Bu çalışmada önerilen GA için başlangıç kitlesinin oluşturulması, çaprazlama ve tamir süreçlerine dair algoritma parçaları açıklandıktan sonra DELPHI de kodlanmakta ve bir örnek problem çözülerek işlerliği ve etkinliği ortaya konulmaktadır.