TY - JOUR ID - TI - Learn heuristics in routing and scheduling problems: A review التعلم الارشادي في مشاكل التوجيه والجدولة: مراجعة AU - Ahmed Abdulmunem Hussein احمد عبد المنعم حسين AU - Esam Taha Yaseen عصام طه ياسين AU - Ahmed Noori Rashid احمد نوري رشيد PY - 2023 VL - 5 IS - 1 SP - 60 EP - 90 JO - Samarra Journal of Pure and Applied Science مجلة سامراء للعلوم الصرفة والتطبيقية SN - 26637405 27896838 AB - Combinatorial optimization problems (COPs) are the most important class of optimization problems, with great practical significance. This class is concerned with identifying the best solution from a discrete set of all available options. The transportation (routing) and distribution (scheduling) systems are considered the most challenging optimization examples of the COPs. Given the importance of routing and scheduling problems, many methods have been proposed to address them. These methods can be categorized into traditional (exact and metaheuristics (MHs) methods) and machine learning (ML) methods. ML methods have been proposed to overcome the problems that traditional methods suffer from, especially high computational time and dependence on the knowledge of experts. Recently, ML methods and MHs have been combined to tackle the COPs, and then the learn heuristics term emerged. This combination aims to guide the MHs toward an efficient, effective, and robust search and improve their performance in terms of solution quality. This work reviews the publications in which the collaboration between MHs and ML has been utilized to propose a guideline for the researchers to put forward new algorithms that have a good ability to solve routing and scheduling problems.

تعد مشاكل التحسين الاندماجية أهم فئة من مشاكل التحسين نظراً لتطبيقاتها العملية الكثيرة. تهتم هذه المشاكل بتحديد أفضل حل من مجموعة متقطعة من جميع الحلول المتاحة. تعتبر أنظمة النقل (التوجيه) والتوزيع (الجدولة) من أكثر أمثلة التحسين الاندماجي صعوبةً. نظرًا لأهمية مشاكل التوجيه والجدولة، فقد تم اقتراح العديد من الطرق لمعالجتها. يمكن تصنيف هذه الأساليب إلى طرق تقليدية (طرق دقيقة ومتعددة المسارات) وطرق التعلم الآلي. تم اقتراح طرق التعلم الآلي للتغلب على المشكلات التي تعاني منها الطرق التقليدية، وخاصة الوقت الحسابي العالي والاعتماد على معرفة الخبراء. في الآونة الأخيرة، تم الجمع بين أساليب التعلم الآلي والأدلة الارشادية العليا للتعامل مع مشاكل التحسين الاندماجية، ثم ظهر مصطلح التعلم الارشادي. يهدف هذا المزيج إلى توجيه الادلة الارشادية العليا نحو بحث فعال وكفء وقوي وتحسين أداء الادلة الارشادية العليا من حيث جودة الحل. يستعرض هذا العمل الادبيات والمنشورات التي تم فيها استخدام التعاون بين الادلة الارشادية العليا والتعلم الآلي لاقتراح مبادئ توجيهية للباحثين لطرح خوارزميات جديدة لديها قدرة جيدة على حل مشاكل التوجيه والجدولة ER -