A Novel Permutation Based Solution Representation Technique for Vehicle Routing Problems on GPUs

Abstract

In this study, the vehicle routing problem (VRP) which is a well-known NP-hard combinatorial optimization problem is handled on graphic processing units (GPUs). Solving any kind of VRP is extremely hard when the instance size is large. For this reason, researchers tend to solve the VRP with meta-heuristics. Although, many well-designed meta-heuristics produce near-optimal solutions in reasonable time, still a challenge to solve large scale instances. To accomplish this issue, researchers need novel, fast and wisely designed parallel operators for the proposed algorithms. Furthermore, the success of these operators directly depends on the way the solution is represented. This paper offers a new permutation based solution representation technique (?+) for vehicle routing problems on GPUs. Results show that proposed technique can be used in many algorithms to accelerate computations.

Bu çalışmada, NP-Hard kombinatorik optimizasyon problemlerinden olan araç rotalama problemi (ARP), grafik işlem birimleri (GPU) üzerinde ele alınmıştır. Problem boyutunun büyümesiyle birlikte ARP'nin herhangi bir türünü optimal olarak çözmek oldukça zorlaşmaktadır. Araştırmacılar bu yüzden metasezgisel yöntemlere yönelmektedir. Her ne kadar bu metasezgisel algoritmalar kabul edilebilir sürelerde optimale yakın sonuçlar üretse de büyük boyutlu problemler için bu durum farklıdır. Bu durumu aşmak için, araştırmacılar önerilen algoritmalar için yeni, hızlı ve akıllıca tasarlanmış paralel operatörlere ihtiyacı bulunmaktadır. Bu operatörlerin başarısı doğrudan çözümün temsil edilme şekline bağlıdır. Bu makale, ARP'yi GPU'lar üzerinde etkin bir şekilde ele alabilmek için yeni bir permütasyon tabanlı çözüm gösterim tekniği (? +) sunmaktadır. Sonuçlar, önerilen tekniğin hesaplamaları hızlandırmak için birçok algoritmada kullanılabileceğini göstermektedir.