В отличие от статических задач, где измерение производительности алгоритма является простым (т.е. время работы и качество решения), динамические задачи требуют введения новых метрик для оценки производительности конкретного метода.
Главным недостатком конкурентного анализа является то, что он требует аналитического подтверждения ранее заявленного неравенства, которое может быть сложным для реальных приложений.
В отличие от конкурентного соотношения, ценность информации дает представление о производительности алгоритма, основанного на эмпирических результатах, не требуя оптимальных решений для автономных экземпляров.
Выводы
Последние технологические достижения предоставляют компаниям правильные инструменты для управления их обществом в режиме реального времени.
Тем не менее, эти новые технологии также усложняют задачи управления автопарком, выявляя необходимость в системах поддержки принятия решений, адаптированных к динамичному контексту.
Следовательно, в последнее десятилетие исследовательское сообщество проявило растущий интерес к основополагающим проблемам оптимизации, что привело к созданию нового семейства подходов, специально разработанных для эффективного решения проблем динамизма и неопределенности.
Анализируя современное состояние дел, можно выделить некоторые направления для будущих исследований в этой относительно новой области.
Первое
Дальнейшая работа должна быть направлена на создание таксономии проблемы динамической маршрутизации транспортных средств, возможно, путем расширения существующих исследований по статической маршрутизации.
Это позволило бы более точно классифицировать подходы, оценить сходства между проблемами и стимулировать разработку общих рамок.
Второе
В настоящее время не существует эталон для динамических проблем с маршрутизацией транспортных средств.
Поэтому существует настоятельная необходимость в разработке общедоступных контрольных показателей для наиболее распространенных проблем динамической маршрутизации транспортных средств.
Третье
С появлением многоядерных процессоров на настольных компьютерах и недорогих графических процессоров (GPU) параллельные вычисления стали легкодоступными для трудоемких методов, основанных на выборке.
Хотя ранние исследования рассматривали распределенную оптимизацию, большинство рассмотренных подходов не используют преимущества параллельных архитектур.
Разработка параллельных алгоритмов - это задача, которая может сократить время, необходимое для оптимизации и предоставить лицам, принимающим решения, высоко реактивные инструменты.
Четвертое
Значительная часть работ в области динамической маршрутизации не учитывает стохастических аспектов.
Зная, что разработка алгоритмов, использующих стохастическую информацию, позволит повысить производительность всей структуры и снизить эксплуатационные расходы.
Таким образом, это направление исследований должно стать приоритетным в ближайшем будущем.
Наконец, исследователи в основном сосредоточились на аспекте маршрутизации динамического управления этой структурой.
Однако в некоторых приложениях можно сделать больше для повышения производительности и уровня обслуживания.
Например, в услугах по техническому обслуживанию оборудования колл-центр имеет определенную степень свободы при назначении сервисных встреч.
Другими словами, это означает, что пользовательские временные окна могут быть определены или изменены оператором колл-центра.
Следовательно, система, в которой, помимо ответа "да" или "нет" на запрос клиента, предлагается удобное для компании время, была бы весьма желательна в таких условиях.
Если понравилась статья подписывайтесь и ставьте лайк.
