TSMPHOP

Travelling Salesman with Multiple Passengers and High Occupancy Problem

Esta página contém dados adicionais relacionados ao experimento computacional apresentado no artigo "Evolutionary Algorithms for the Traveling Salesman with Multiple Passengers and High Occupancy Problem", que foi submetido ao 2020 IEEE Congress on Evolutionary Computation.

Instances
O arquivo zip contendo o gerador de instâncias e os arquivos do conjunto de instâncias utilizado no experimento pode ser baixado aqui.

Tabelas
As Tabelas A e B exibem os valores obtidos nos experimentos unlimited e limited, respectivamente. A primeira coluna identifica a instância; os próximos três mostram os resultados do Solver, começando com o gap relatado quando não foi possível encontrar a solução ideal. Em seguida, temos o valor da solução encontrada e, finalmente, vem o tempo de execução medido em segundos. A quinta coluna exibe o mínimo encontrado pelo algoritmo GA, enquanto a sexta compreende a mediana dos valores encontrados nas execuções. A próxima coluna exibe o tempo médio de processamento para as execuções de GA. As colunas restantes apresentam essas mesmas métricas para os algoritmos MA, TGA, e TGALS.

TABELA A

Experimento unlimited

TABELA B

Experimento limited

A Tabela C exibe os p-valores obtidos na análise realizada por testes de Friedman post-hoc com a correção de Bergmann e Hommel para o gap G. A Tabela D também mostra p-valores, mas para o tempo de processamento T. Estas tabelas contém dados relacionados a ambos os experimentos.

TABELA C

Análise estatística: G

TABELA D

Análise estatística: T

A Tabela E exibe as melhores soluções conhecidas atualmente para cada instância. Os valores foram registrados durante a pesquisa e otimizados por meio de uma série de execuções. O processo pode ser entendido como uma execução com tempo de processamento praticamente infinito. Para tentar encontrar a solução ideal para cada instância, realizamos um conjunto de execuções consecutivas em que configuramos o parâmetro Cutoff do Gurobi para assumir o custo da melhor solução conhecida anteriormente, servindo como limite superior. A coluna "Opt" indica se a solução na coluna "BKN" é comprovadamente ótima ou não.

TABELA E

Best known solutions

Clique aqui para retornar para a página anterior.