We introduce BROUTE, a benchmark suite for vehicle routing optimization algorithms. We define a selection of algorithms traditionally used in vehicle routing optimization. They capture essential features that are also relevant in optimization algorithms for different application domains, like local search move evaluation, memory allocation, dynamic programming, or insertion and deletion from a list. Each algorithm is deterministic. We implement these benchmark algorithms using a selection of programming languages and different data structures. BROUTE is free, open-source, and can be used to inform early decisions in projects that involve programming, such as which language to use.


翻译:我们引入了BROUTE,这是车辆路线优化算法的基准套件。我们定义了传统上用于车辆路线优化的算法选择,它们捕捉了与不同应用领域的优化算法相关的基本特征,如本地搜索移动评价、记忆分配、动态编程,或从列表中插入和删除。每种算法都是决定性的。我们使用一些编程语言和不同的数据结构来实施这些基准算法。BROUTE是自由、开放的源码,可用于为涉及编程的项目的早期决策提供信息,例如使用何种语言。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
61+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
8+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月26日
Learning to Weight for Text Classification
Arxiv
8+阅读 · 2019年3月28日
Generalization and Regularization in DQN
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月30日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 55分钟前
多智能体协作机制
专知会员服务
0+阅读 · 59分钟前
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年9月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
184+阅读 · 2020年2月1日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
61+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Yoshua Bengio,使算法知道“为什么”
专知会员服务
8+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员