Phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo mới để tối ưu kế hoạch điều phối xe vận chuyển bê tông thương phẩm, góp phần giảm thiểu ô nhiễm khí thải

Tóm tắt

Bài báo này đề xuất một mô hình tối ưu hóa kết hợp thuật toán chuồn chuồn (Dragonfly Algorithm DA) và thuật toán sói xám (Grey Wolf Optimizer GWO). Trong mô hình này, thuật toán DA được sử dụng để cải thiện khả năng tìm kiếm toàn cục của thuật toán GWO. Trái ngược với những thuật toán GWO lai được phát triển trước đây, trong mô hình đề xuất của bài báo này, quá trình tối ưu hóa được dẫn dắt đồng thời bởi GWO và DA. Đầu tiên, quần thể các cá nhân tìm kiếm được chia làm hai nhóm. Mỗi nhóm được dẫn dắt bởi một thuật toán riêng rẽ. Sau đó, các nhóm con này được kết hợp lại thành một nhóm vào cuối mỗi lần lặp. Để xác minh chất lượng giải pháp của mô hình đề xuất, bài báo đã sử dụng một bài toán cụ thể về điều phối lịch trình xe tải vận chuyển bê tông thương phẩm. Kết quả của thuật toán được so sánh với hai thuật toán: thuật toán tối bầy đàn PSO và thuật toán tối ưu kiến sư tử ALO. Kết quả chỉ ra rằng mô hình lai được đề xuất vượt trội hơn PSO và ALO về chất lượng giải pháp, độ ổn định và khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cục.