Simutrans貨物配送路徑之研究與實作
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指導教授: 丁川康 教授 組員 : 陳霈、簡名昱、邱賢坦、張家甄 PowerPoint PPT Presentation


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Simutrans貨物配送路徑之研究與實作. 指導教授: 丁川康 教授 組員 : 陳霈、簡名昱、邱賢坦、張家甄. 環境介紹 Simutrans是一個開放原始碼交通模擬遊戲,在多樣化的交通環境中,陸地上的貨物運送為我們研究的方向 。 下 圖代表建築物之間的供貨關係: 每 種貨物分別由一台貨車運送。各貨車 運行時,會在產出貨物的建築物取貨, 並在接收貨物的建築物卸貨 ,而貨車不 一定會經過所有建築物,會依運送的利 潤做取捨 。 貨車卸貨時,便有收入,算法: 收入 = 卸貨量 * 貨物單位價格 運送貨物的途中,需要支付油錢,算法:

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指導教授: 丁川康 教授 組員 : 陳霈、簡名昱、邱賢坦、張家甄

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Simutrans貨物配送路徑之研究與實作

指導教授: 丁川康 教授組員: 陳霈、簡名昱、邱賢坦、張家甄

環境介紹

Simutrans是一個開放原始碼交通模擬遊戲,在多樣化的交通環境中,陸地上的貨物運送為我們研究的方向。

下圖代表建築物之間的供貨關係:

每種貨物分別由一台貨車運送。各貨車

運行時,會在產出貨物的建築物取貨,

並在接收貨物的建築物卸貨,而貨車不

一定會經過所有建築物,會依運送的利

潤做取捨。

貨車卸貨時,便有收入,算法:

收入 = 卸貨量 * 貨物單位價格

運送貨物的途中,需要支付油錢,算法:

油錢 = 里程數 * 單位路徑耗油 * 油價

研究目的

經由演算法計算,每種貨物分別選擇一條運送路線,在三年內不斷讓路線上的貨車運送貨物,以得到整體最大利潤。

研究方法

利用基因演算法(Genetic Algorithm, GA)

算出最佳路徑,並且利用回歸分析(Regression Analysis)大約估計利潤,

以加快執行的速度。

GA operators:

回歸分析種類:

1.Multivariate Linear Regression Model

2.Linear Regression Model with Update

3.Suport Vector Machine(SVM)

4.Multi-Dimension Least-Square Polynomial Curve Fitting(LSPCF)

實驗結果

實驗結論

1.利用迴歸分析可以大幅提升執行速度,而且誤差與得到的利潤也不會相差太多

2.當誤差值在12%以內時,誤差較大者,演化後所得到的利潤較好

Oil pump/ Oil Field

Coal mine

Iron ore mine

Coal

Iron

Oil

註:紅色字體為流通的貨物

Oil Refinery

Steel mill

Steel

Plastic

  • 左下表為各regression model

  • 的估計利潤與實際利潤的誤差值

  • 右下表為以不同regression model演化時所得到的平均最佳利潤

Car factory

Car

Car shop


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