I A E S  I n t e r n at io n al  Jou r n al  of  A r t if ic ia l  I n t e ll ig e n c e  ( I J - A I )   V ol . 13, No. 4, D e c e m be r  2024, pp.  4195 ~ 4205   I S S N :  2252 - 8938 ,   D O I :  10.11591/ ij a i. v13.i4.pp 4195 - 4205          4195     Jou r n al  h om e page :  ht tp : // ij ai . ia e s c or e .c om   A  f u z z y l ogi c - g e n e t i c  al gor i t h m  f or  f u l l  t r u c k l oad  t r an sp or t at i on   p r ob l e m       K ar im  E L   B ou yah yi ou y, Z ah ir a E L  H ar iz , A d il  B e ll ab d aou i   I nf or m a t i on  T e c hnol ogy a nd M a na ge m e nt   R e s e a r c h  T e a m , E N S I A S - M oha m m e d V  U ni ve r s i t y   i n R a ba t ,   R a b a t , M or oc c o       A r t ic le   I n f o     A B S T R A C T   A r ti c le  h is to r y :   R e c e iv e d  A ug 25 ,  2023   R e vi s e d  O c t  8, 2023   A c c e pt e d  N ov 15, 2023       This work addresses a  full truckl oad commodi ty selecti on and mul tiple depo t  vehicle  routing  problem  with  time  windows  (FTSMDVRPTW).  The  goal  of  the  problem  is  to  design  a  set  of  selective  truck   routes  that  maximize  overall  profit subject to time window constraints. Each truck r oute is an arrangement  of  full  truckload  transportation  commodities  that  begins  at  a  departure  point  and  ends  at  an   arrival  point.  It   is  unnecessary  to   serve  all   commoditie s;  only  those  that  provide  a  higher  profit  are  chosen.   We  introduce  a  meta - he uristic   based  on  a  combination  of  fuzzy  logic  controller  (FLC)   and  genetic  alg orithm  (GA)  to  solve  the   FTSMDVRPTW,  where   the  crossover   and  mutatio n  rates   are  adjusted  during   the  GA’s   evolutionary  process   using  an   FLC.  We   demonstrate  the  effectiveness   and  efficiency   of  the   proposed  FL C+ GA  through  experimen tal  results  o n  randomly  generated   instances  f or  the  considered  problem .    K e y w o r ds :   F ul l  tr uc kl oa d   F uz z y l ogi c  c ont r ol le r   G e ne ti c  a lg or it hm   O r de r  s e le c ti on   V e hi c le  r out in g   This is an  open  acce ss artic le unde r the  CC BY - SA   license.     C or r e s pon di n g A u th or :   K a r im  E L  B ouya hyi ouy   I nf or m a ti on T e c hnol ogy a nd M a na ge m e nt   R e s e a r c h  T e a m , E N S I A S - M oha m m e d V  U ni ve r s it y i n R a ba t   A ve nue  M oha m e d  B e n A bde ll a h  R e gr a gui - B .P . 713 ,   A gda l - R a ba t,  M or oc c o   E m a il :  ka r im _e lb ouya hya oui @ um 5.a c .m a       1.   I N T R O D U C T I O N   T he  ve hi c l e  r out in g pr obl e m  ( V R P )  i s  a  c om bi na to r ia l  opt im iz a ti on pr obl e m  ( C O P )  t ha t  ha s  r e c e iv e d   e xt e ns iv e   a tt e nt io n  s in c e   it s   in tr oduc ti on  in   [ 1] .  I ts   us e   i s   c r it ic a l  in   va r io us   f ie ld s ,  s uc h  a s   lo gi s ti c s ,  tr a ns por ta ti on,  a nd  r e s our c e   a ll oc a ti on.  I n  th e   c la s s ic   V R P ,  t r a ns por ta ti on  de m a nds   a r e   de li ve r e d  to   th e ir   s pe c if ic   c us to m e r s   by  a   f le e t  of   id e nt ic a l  ve hi c le s   lo c a te d  a t  a   c e nt r a l  de pot .  T he   pr obl e m ’ s   goa l  i s   to   de te r m in e   lo w - c os t  r out e s  t o  s e r ve  c us to m e r s  w hi le   a dhe r in g t o ve hi c le  c a pa c it y c ons tr a in ts .  G iv e n t he  i m por ta nc e  of  t he   V R P , s e ve r a l  v a r ia nt s  of  t hi s  pr obl e m  h a ve  be e n pr opos e d  by r e s e a r c he r s  t o  a ddr e s s  m or e  r e a li s ti c  a s p e c ts   [ 2] ,  [ 3] .  T he   f ul l  tr uc kl oa d   ve hi c le   r out in g  pr obl e m   ( F T V R P )   is   a n  e s s e nt ia l   va r ia nt   in   w hi c h  f ul l  tr uc kl oa d   or de r s   ( or   c om m odi ti e s )   m us t  be   tr a ns por te d  di r e c tl y   f r om   th e ir   or ig in s   to   th e ir   d e s ti na ti ons .   A not he r   va r ia nt   is   th e   f ul l  tr uc kl oa d  ve hi c le   r out in g   pr obl e m   w it h   ti m e   w in dow s   ( F T V R P T W ) ,  w he r e   e a c h  or de r   ha s   a   pi c kup  a nd/ or   de li ve r y  ti m e   w in dow   dur in g  w hi c h  th e   tr uc k  c a n  pe r f or m   th e   s e r vi c e .  M or e ove r ,  tr uc ki ng  c om pa ni e s   c a n  s e r vi c e   th e ir   c li e nt s   th r ough  num e r ous   de pot s   ( f u ll   t r uc kl oa d  ve hi c le   r out in g  pr obl e m   w i th   m ul ti p le   de pot s   ( F T M D V R P ) ) . A  gl oba l  s ur ve y s um m a r iz in g t he  l it e r a tu r e  on F T V R P  va r ia nt s  ha s  be e n pr e s e nt e d i n  [ 4] .   L ik e   o th e r   V R P   v a r i a n ts ,   th e   pr obl e m   o f  t h e  F T V R P   i s   a n N P - ha r d C O P   [ 5] .  T he r e f or e , va r io us   ( m e t a )   he u r i s ti c   a pp r o a c he s   a r e   e m pl oy e d  to   t a c kl e   t hi s   pr ob le m   e f f i c ie nt ly   a nd  f in d  op ti m a l  or   n e a r - o pt i m a l   a ns w e r s   f or   la r g e   in s t a n c e s   i n  a   r e a s on a bl e   ti m e .   T h e s e   m e th o d s   i nc lu de   a d a pt iv e   l a r g e   n e ig hbo r ho od   s e a r c h  ( A L N S )   [ 6] ,  r e a c t iv e  t a b u  s e a r c h  ( R T S )   [ 7] ,  [ 8] , g e n e t ic  a lg or it h m  ( G A )   [ 9] , [ 10] ,  a nd  a nt   c o lo n y  s y s te m   [ 1 1] ,  [ 1 2] .   G A   is   a n  e f f ic ie nt   m e ta - he ur is ti c   f or   va r io us   opt im iz a ti on  pr obl e m s .  H ow e ve r ,  it   ha s   two s ig ni f ic a nt   w e a kne s s e s :   i)   pr e m a tu r e   c onve r ge nc e   a nd   ii )   s lo w   s e a r c h  s pe e d.   T hi s   oc c ur s   be c a u s e   p a r a m e te r   s e tt in g s ,  w hi c h   a r e   c hos e n  ba s e d  on  us e r   e xpe r ie nc e   or   gui de l in e s   pr ovi de d  b y  s tu di e s   [ 13] ,  a r e   f ix e d  dur in g  th e   pr oc e s s   of   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :  2252 - 8938   I nt  J  A r ti f  I nt e ll , V ol . 13, No. 4, D e c e m be r  2024:  4195 - 4205   4196   r unni ng  th e   G A   w hi le   th e   c ha ngi ng  e nvi r onm e nt   is   om it te d.  N e ve r th e le s s ,  e vol ut io n  in   bi ol ogy  in di c a te s   th a t  th e  r a te  of  m ut a ti on a nd  c r os s ove r  va r ie s  a c c or di ng t o t he   e vol ut io n s ta te ,  a nd t hus ,  t he y ne e d t o b e  a dj us t e d t o   s ui t  di f f e r e nt   c ir c um s ta nc e s   [ 14] .  H e nc e ,  v a r io us   s tu di e s   h a ve   us e d   f uz z y  lo gi c   c ont r ol le r s   ( F L C s )   to   dyna m ic a ll y c ont r ol  s om e  G A  pa r a m e te r  s e tt in gs  dur in g pr oc e s s  e xe c ut io n  [ 15] , [ 16] .   T he   m a in   c ont r ib ut io n  of   th is   s tu dy  i s   to   in tr oduc e   a   m e ta - he ur is ti c   ba s e d  on  a   c om bi na ti on  of   F L C   a nd  G A   ( F L C + G A )   to   s ol ve   th e   f u ll   t r uc kl oa d  c om m odi ty   s e l e c ti on  a nd  ve hi c le   r out in g  p r obl e m   w it h   ti m e   w in dow s   a nd  m ul ti pl e   de pot s   f or   tr uc k  s ta r ti ng   a nd  f in is hi ng  p oi nt s   ( F T S M D V R P T W ) ,  w he r e   th e   c r os s ove r   a nd  m ut a ti on  r a te s   of   th e   G A   a r e   a dj us t e d  us in g  a   f uz z y  lo gi c   te c hni que .  T he   pr obl e m   e nt a il s   c hoo s in g  a   s ubs e t   of   c om m odi ti e s   to   be   s a ti s f ie d,  a s s ig ni ng  th e m   to   tr uc ks ,  a n d  de te r m in in g  th e   be s t  c om m odi ty   s e r vi c in g   s e que nc e   f or   e a c h  tr uc k  tr ip   w hi le   m a xi m iz in g  to ta l  ne t  pr of it   a nd  a dhe r in g  to   c om m odi ty   a nd  tr uc k  de pot   ti m e   w in dow   c ons tr a in ts .  T he   r e m a in de r   of   th is   p a pe r   is   s tr uc tu r e d  a s   f ol lo w s .  S e c ti on  2  de s c r ib e s   th e   pr obl e m   of   th e   F T S M D V R P T W .   S e c ti on  3   pr opos e   th e   F L C + G A   f or   s ol v in g  th e   pr obl e m .  T he   e xpe r im e nt a l  r e s ul t s   a r e   r e por te d i n s e c ti on 4. F in a ll y, s e c ti on 5 c onc lu de s  t he  pa pe r  a nd  of f e r s  di r e c ti ons  f or  f ut ur e  s tu dy.       2.   P R O B L E M  D E F I N I T I O N   T he   F T S M D V R P T W   c a n  be   de s c r ib e d  on  a   di r e c te d  gr a ph    =   ( , ) ,  w he r e     is   th e   ve r te x  s e t  a nd     is  t he  po s s ib le  a r c   s e t.   T he  ve r ti c e s  a r e  t he  e xt r e m it y point s   { ( , ) ;     = 1 , … , }   of     or de r s  l in ke d t o t w o   s e ts   of   poi nt s :   = { ;   = 1 , … , }   a nd  = { ;   = 1 , … , } ,  c or r e s ponding  to   th e   s e t   of   s ta r ti ng  a nd   f in is hi ng  de pot s   of     tr uc ks ,  r e s pe c ti ve ly .    ( r e s p.  )   de not e s   th e   or ig in   ( r e s p.  th e   de s ti na ti on)   o f   or de r     (   = 1 , … , ) . E a c h or de r     is  a s s oc ia te d w it h a  r e ve nue     a nd t w o - ti m e  w in do w s :  th e  l oa di ng t im e  w in dow   [ , ]   a nd t he  unl oa di ng t im e  w in dow   [ , ] . T o e a c h a r c   ( , ) ∈   a r e  a s s oc i a te d a   tr a ve l  ti m e      a nd a  t r a ve l  c os t   . I f  a  t r uc k a r r iv e s  e a r ly   ( or  i dl e s )  a t  a ny pic ku p or  de li ve r y  lo c a ti on, a  w a it in g t im e  ( or   id le  t im e )  pe na lt y w il l  be  i nc ur r e d.    T he   F T S M D V R P T W   a im s   to   de s ig n   a   s ol ut io n  c om po s e d  of     s e le c ti ve   r out e s   f or   tr uc ks   of   m a xi m um   to ta l  ne t  pr o f it , e qua l  to  t ot a l  c ol le c te d r e ve nue  m in us  t he  t ot a l  t r a ve l  c os t,  i nc lu di ng t he  w a it in g  a nd dwe ll in g   c os ts   be f or e   lo a di ng  or   unl oa di ng  th e   c om m odi ti e s .  E a c h  r out e   is   a   s e que nc e   of   s e l e c ti ve   c om m odi ti e s   to   be   f ul f il le d w hi le  c ons id e r in g t im e  w in dow  c ons tr a in ts . A  s ol ut io n  r e pr e s e nt a ti on i s  i ll us tr a te d i n F ig ur e  1.           F ig ur e  1. A  s ol ut io n r e pr e s e nt a ti on of  t he  F T S M D V R P T W       O ur  a s s um pt io ns  a r e  a s  f ol lo w s :    −   T he   lo c a ti on s   of   th e  s ta r ti ng  a nd  f in is hi ng  de pot s   of   tr uc ks ,  lo a di ng  a nd  unl oa di ng  poi nt s   of  c om m odi ti e s ,   a nd dur a ti ons  of  l oa di ng a nd unloa di ng a c ti vi ti e s  a r e  a s s um e d t o be  known in a dva nc e .   −   E a c h  or de r   c ons is ts   of   a   f ul l  tr uc kl oa d,  w hi c h  m e a ns   th a t  w he n   w e   lo a d  m e r c ha ndi s e   a t  poi nt   ,  w e   m us t   unl oa d t he  m e r c ha ndi s e  a t  poi nt     to  t he  ne xt  s te p.   −   E a c h t r uc k r out e  m us t  m e e t  th e  l oa di ng a nd unloa di ng t im e  w in dow s  of  s e r ve d or de r s .   −   T r uc ks  ha ve   e nough c a pa c it y t o f ul f il l  a ny or de r  on t he ir  t ou r .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f  I nt e ll   I S S N :  2252 - 8938       A  f uz z y  l ogi c - ge ne ti c  al gor it hm  f or  f ul l  tr u c k lo ad t r ans po r ta ti o n pr obl e m   ( K ar im E L  B ouy ahy io uy )   4197   −   E a c h or de r ’ s  r e ve nue  i s  pr opor ti ona l  to  t he  di s ta nc e  be twe e n t h e  l oa di ng a nd unloa di ng point s .   −   E a c h  tr uc k    m us t  le a ve   it s   de pa r tu r e   poi nt     a f te r   th e   e a r li e s t  de pa r tu r e   ti m e     a nd  r e tu r n  to   it s   a r r iv a l  poi nt     be f or e  t he  l a te s t  ti m e   .       3.   S O L U T I O N  P R O C E D U R E  ( F U Z Z Y  L O G I C  C O N T R O L L E R + G E N E T I C  A L G O R I T H M )   T o  a ppl y  a   G A   to   a n  N P - ha r d  C O P ,   s pe c if ic   c om pone nt s   of   th e  G A   m us t  be   a da pt e d  or   ta il o r e d  to  t he   pa r ti c ul a r   s tr uc tu r e   a nd  c ha r a c te r is ti c s   of   th e   c on s id e r e d  pr obl e m .  T he   ke y  f e a tu r e s   a r e   th e   e nc odi ng  s c he m e   of   a   s ol ut io n  in to   a   c hr om os om e ,  pa r a m e te r   s e tt in gs ,  in it ia l  pop ul a ti on  c r e a ti on,  f it ne s s   f unc ti on,  a nd  ge ne ti c   ope r a to r s  ( s e le c ti on, c r os s ove r , a nd mut a ti on) . I n t hi s  s tu dy, we  i nt r oduc e  a n opti m iz a ti on t e c hni que  ba s e d on   a   c om bi na ti on  of   F L C   a nd   G A   ( F L C + G A )   f or   th e   pr obl e m   of   F T S M D V R P T W ,  w he r e   th e   c r os s ove r   a nd  m ut a ti on r a te s  a r e  a dj u s te d us in g  a n F L C . F ig ur e  2 de pi c ts  a  f lo w c ha r t  of  t he  pr opos e d F L C + G A  m e th od. T h e   pr opos e d F L C + G A  r e qui r e s  t he  f ol lo w in g t e r m in ol ogi e s :     :  P opul a ti on s iz e       :   T he  m a xi m a l  ge ne r a ti ons   ( )   :   T he  c r os s ov e r  pr oba bi li ty  a t  th e  pr e s e nt  ge ne r a ti on    ( )   :   T he  m ut a ti on pr oba bi li ty  a t  th e  pr e s e nt  ge ne r a ti on        I nput  F L + G A  pa r a m e t e r s G e ne r a t e  i ni t i a l  popu l a t i on C om put e   t ot a l   ne t   pr of i t   a nd f i t ne s s   va l ue   of   i ndi vi dua l s Y e s O ut put   t he  b e s t   c hr om os om e E nd S e l e c t     t he  t w o b e s t  c hr om os om e s  a nd  a dd  t he m  t o t he  ne xt  ge ne r a t i on Se l e c t i on   of  pa r e nt s   F uz z y a da pt i ve  c r os s ove r   F uz z y a da pt i ve  m ut a t i on   G e ne r a t e  ne w  popu l a t i on N o S t a r t N um be r   of  c hr om osom e s   l e s s  t ha n   N pop N o Y e s T e r m i na t i on c ondi t i on     F ig ur e  2. F L C + G A   pr oc e s s in g       3.1.    G e n e t ic  al gor it h m   3.1.1. Ch r om os o m e  r e p r e s e n t at io n   T he   c hr om os om e   r e pr e s e nt a ti on  te c hni que   f or   th e   F T S M D V R P T W   s houl d  e nc ode   bot h  th e   a s s ig nm e nt  of  s e l e c ti ve  c om m odi ti e s  t o t r uc k s  a nd t he  a r r a nge m e nt  of  c om m odi ti e s  t o be  f ul f il le d w it hi n e a c h  tr uc k  r out e .  O ne   c om m on   a nd  e f f e c ti ve   c hr om os om e   e nc odi ng  te c hni q ue   f or   th is   pr obl e m   is   c a ll e d  two - pa r t   c hr om os om a l  r e pr e s e nt a ti on,  a s   de pi c te d  in   F ig ur e   3  [ 9] ,  [ 17] .  T he   f ir s t  pa r t  is   a   pe r m ut a ti on  of   th e     or de r s   r e ga r dl e s s   of   a ny  in f or m a ti on  a bout   th e   num be r   of   or de r s   e a c h  tr uc k  pe r f or m s .  E a c h  e le m e nt   in   th e   pe r m ut a ti on   r e pr e s e nt s   a n  or de r .  T he   s e c ond  pa r t  is   of   le ngt h  + 1 ,  w it h  th e   f ir s t    va lu e s   in di c a ti ng  th e   num be r   of   or de r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :  2252 - 8938   I nt  J  A r ti f  I nt e ll , V ol . 13, No. 4, D e c e m be r  2024:  4195 - 4205   4198   f ul f il le d  by  e a c h  tr uc k  a nd  th e   f in a l  va lu e   pr ovi di ng  th e   num be r   of   or de r s   th a t  ha ve   not   ye t  be e n  a s s ig ne d  to   a ny t r uc k ( a ll ot te d t o a  dumm y t r uc k  ) , w he r e  t he  s um  of  t he s e   + 1   va lu e s  i s   .           F ig ur e  3. A n e xa m pl e  r e pr e s e nt a ti on f or  a n F T S M D V R P T W  i n s ta nc e  w it h n= 16  a nd m= 3       3.1.2. I n it ia l  p op u la t io n   G e ne r a ti ng t he  i n it ia l  popula ti on  i s  a  de c is iv e  a nd c om pl ic a te d s te p i n a  G A .  I n  th is  s tu dy, we  us e d a   c ons tr uc ti ve   he ur is ti c   a lg or it hm   de vi s e d  in   [ 9]   to   bui ld   a n  in it ia l  f e a s ib le   s ol ut io n  s e t  of   s iz e   .  E a c h  s ol ut io n  c or r e s ponds  t o    tr uc k r out e s  t ha t  a dhe r e  t o c om m odi ty  a nd t r uc k de pot  t im e  w in dow  c ons tr a in ts .     3.1.3. F it n e s s  f u n c t io n  an d  c h r om os om e  s e le c t io n   T he   f it ne s s   f unc ti on  a s s ig ns   a   num e r ic   va lu e   to   e a c h  c hr om os om e ,  de te r m in in g  th e   c ha nc e   of   s e le c ti ng   th is   c hr om os om e   dur in g  r e pr oduc ti on.  T hi s   w or k  us e s   a n  e li ti s m   a nd  r oul e tt e   w he e l - ba s e d  s e l e c ti on  te c hni que .   T he   be s t  two  c hr om os om e s   in   a   ge ne r a ti on  a r e   p a s s e d  dow n  to   th e   ne xt   ge ne r a ti on.  T he n,  th e   r oul e tt e   w he e l   m e th od  ( R W M )   s e le c ts   a   pa ir   of   c hr om os om e s   a s   p a r e nt s   to   pr o duc e   two  c hi ld r e n,  a nd  th e   pr oc e dur e   c ont in ue s   unt il     c hr om os om e s  a r e  c r e a te d f or  t he  ne xt  ge ne r a ti on.    O n  th e   one   ha nd,  f or   m a xi m iz a ti on  pr obl e m s ,  th e   obj e c ti ve   f unc ti on  is   c om m onl y   us e d   a s   th e   f it ne s s   f unc ti on.  T hi s   m e a n s   th a t  th e   f it ne s s   va lu e   of   a n  in di vi dua l  s houl d  in c r e a s e   a s   th e   obj e c ti ve   f unc ti on  va lu e   in c r e a s e s .   O n  th e   ot he r   ha nd,  th e   f it ne s s   va lu e   m us t  be   pos it iv e   in   th e   R W M ;  a   hi ghe r   va lu e   in di c a te s   a   b e tt e r   c hr om os om e . A s  a  r e s ul t,  t he  f it ne s s  va lu e   ( )   of  c hr om os om e     is   de f in e d a s  ( 1)       { ( ) = 1 +   ( ) −   ,      ( ) −   > 0 ( ) = 1 1 − ( ) −   ,  ℎ      ( 1)     w he r e     ( )   de not e s   th e   to ta l  ne t  pr of it   va lu e   of   c hr om os om e   ,  α  de not e s   th e   pe na lt y  c oe f f ic ie nt   f or   ti m e   w in dow  c ons tr a in t  vi ol a ti on, a nd     de te r m in e s  t he  vi ol a ti on a m o unt s  of  t he s e  c ons tr a in t s .     3.1.4. Cr os s ove r  op e r at or   H e r e ,  w e   c ons id e r   a   c r os s ove r   m e th od,  na m e d  − ,  th a t  a ddr e s s e s   th e   s e le c ti ve   a s pe c t  of   th e   s tu di e d  pr obl e m   a s   de s c r ib e d  in   [ 9] .  T hi s   ope r a to r ’ s   pr oc e dur e   c ons is ts   of   f iv e   pr im a r y  s te ps   a s   s how n  in     F ig ur e   4 .   −   S te p 1:  T o pr oduc e  a  c hi ld   1 , t w o pa r e nt s   1   a nd  2   a r e  s e le c te d, w it h   1   s e r vi ng a s  t he  ba s e .   −   S te p  2:   I n  th e   f ir s t  pa r t  of   th e   pa r e nt   1 ,  −   ha ndl e s   tr uc k  r out e s   in di vi dua ll y  by  a r bi tr a r il y  s e le c ti ng  a  ge ne  s e gm e nt  ( s ubr out e )  f or  e ve r y r out e  f r om  t he   f ir s t  pa r t  of   pa r e nt   1 .   −   S te p 3:  T he  r e s t  of  t he  ge ne s  a r e  a r r a nge d i n t he  s a m e  r a nki ng a s  t hos e  i n pa r e nt   2 ’ s  f ir s t  pa r t.   −   S te p  4:   T o  c om pl e te   th e   c ons tr uc ti on  of   th e   f i r s t  pa r t  of   c hi ld   1 ,  w e   ge ne r a te   a   s e r ie s   of   uni f or m   r a ndom   pos it iv e   in te ge r   num be r s   s um m in g  to   th e   c ur r e nt   va lu e   of   th e   r e m a in in g  ge ne s   to   s e t   th e   num be r   of   n e w   ge ne s  t o be  a dd e d t o e ve r y t r uc k r out e .   −   S te p  5:   L a s t,   th e   S - T C X   c ons tr uc ts   th e   c hi ld   1   ba s e d  on  th e   out c om e   of   th e   c r os s ove r   pr oc e s s   th a t  oc c ur r e d   in  t he  f ir s t  pa r t  a nd by upda ti ng t he  t r a it s  i n t he  s e c ond pa r t.   B y c ha ngi ng t he  r ol e s  of   1   a nd  2   a nd going t hr ough the  f iv e  s te ps ,  w e  c a n ge ne r a te   a not he r  c hi ld   2 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f  I nt e ll   I S S N :  2252 - 8938       A  f uz z y  l ogi c - ge ne ti c  al gor it hm  f or  f ul l  tr u c k lo ad t r ans po r ta ti o n pr obl e m   ( K ar im E L  B ouy ahy io uy )   4199       F ig ur e  4. T he  S - T C X  c r os s ove r  ope r a to r       3.1.5. M u t at io n  op e r at or   T he   m ut a ti on  ope r a to r   is   a  c r uc ia l  s te p   in   th e   G A   pr oc e s s   f or   pr e ve nt in g  pr e m a tu r e   c onve r ge nc e   a nd   e xpl or in g  m or e   r e gi ons   in   th e   s ol ut io n   s pa c e   by  in tr oduc in g  s m a ll   c hr om os om e   c ha nge s .  T hi s   pa pe r   us e s   a n   e xc ha nge  m ut a ti on, a ls o known  a s  a  t w o - poi nt  m ut a ti on.  W e  i n de pe nde nt ly  a ppl y t hi s  ope r a to r  i n e a c h pa r t  of   th e  c hr om os om e , i n w hi c h t w o r a ndoml y s e le c t e d ge ne s   a r e  s w a ppe d a s   s how n i n F ig ur e   5 .            F ig ur e  5. T he  t w o - poi nt  m ut a ti on ope r a to r       3.2.    F u z z y l ogi c   F uz z y   lo gi c   w a s   f ir s t  pr opo s e d  by  Z a d e h  [ 18] ,  a nd  it   h a s   b e c o m e   a   pow e r f ul   a nd  va l ua bl e   to ol   f or   e f f e c ti v e ly   h a ndl in g   u nc e r t a in ty   a nd   va g ue n e s s   in   de c is i on - m a ki ng  pr obl e m s .   I t   is   c om po s e d   of   th r e e   m a jo r   pr oc e d ur e s :  i)   f uz z if ic a ti on,  ii )   r ul e - ba s e d  r e a s on in g,  a nd  ii i)   d e f uz z if ic a t io n  ( f or   m or e   i nf or m a ti o n  on  f u z z y   lo gi c ,  s e e   [ 19] ) .  I n  t hi s   pa p e r ,  F L C   i s   u s e d  to   dyn a m ic a ll y  r e gul a t e   th e   c r os s o ve r   a nd  m ut a ti on  pr oba bi li ti e s   ov e r   te n  s uc c e s s iv e   ge ne r a ti ons   dur in g  th e   r un   of   G A   b a s e d   on  c ha n ge s   in   t he   a v e r a ge   f it n e s s   a nd  di ve r s it y   of   th e   popula t io n.  T h e  f uz z if ic a ti on  a nd  r ul e - b a s e d r e a s oni n g m e t hod s   e m pl oy e d i n  t hi s  w or k  a r e  a d a pt e d f r om   [ 20] .     3.2.1. F u z z if ic at io n   F uz z if ic a ti on   is   th e   pr oc e s s   of   c onve r ti ng  e xa c t  in put   va lu e s   in to   f uz z y  s e ts   us in g  m e m be r s hi p  f unc ti ons   ( M F s ) .  T o  r e pr e s e nt   th e   unc e r ta in ty   or   va gue ne s s   in   th e   da ta ,  th e   M F s   a s s ig n  de gr e e s   of   m e m be r s hi p  ( be twe e n  0  a nd  1)   to   e a c h  in put   va lu e   ba s e d  on  how   w e ll   th e y  be lo ng  to   va r io us   l in gui s ti c   te r m s   [ 21 ] .  T he   c hoi c e   of   a ppr opr ia te  M F s   in   f uz z y  lo gi c   s ys te m s   is   not   gove r n e d  by  ge ne r a l   r ul e s   or  s tr ic t  c r it e r ia .  I ns te a d,   it   de pe nds  on t he  s p e c if ic  pr obl e m , t he  na tu r e  of  t he  da ta , t he  us e r ’ s  e xpe r ie nc e s ,  a nd j udgme nt   [ 22] .    T hi s   s tu dy  e m pl oys   tr ia ngul a r   M F s ,  w hi c h  a r e   c om m on  a nd   w id e ly   us e d  in   va r io us   f uz z y  lo gi c   a ppl ic a ti ons .  T a bl e   1   li s ts   th e   de f in it io ns   of   a ll   li ngui s ti c   t e r m s   us e d  in   th e   c ho s e n   M F s .   T he r e   a r e   two   f uz z y  in put   pa r a m e te r s ,  ( ) − ( − 9 )   a nd  ( ) ,  w he r e   ( )   a nd  ( )   de not e   th e   popula ti on’ s   a ve r a ge   f it ne s s   va lu e   a nd  di ve r s it y  a t  ge ne r a ti on  ,  r e s pe c ti ve ly .  T he   in put   va r ia bl e   s tr a te gy  c a n  be   s e e n  in   F ig ur e   6,  w he r e   S te p  1:  Ini t i a l i z e  a  pa i r of c hrom os om e s  a s  pa re nt s   O 16 O 4 O 7 O 12 O 14 O 8 O 10 O 6 O 5 O 11 O 15 O 2 O 3 O 13 O 9 O 1 4 5 4 3 O 13 O 2 O 3 O 5 O 8 O 14 O 15 O 12 O 9 O 6 O 10 O 7 O 4 O 1 O 11 O 16 5 5 4 2 S te p  2:  Ra ndom l y c hoos e  a  s ubs t ri ng  for e a c h t ruc k rout e O 16 O 4 O 7 O 12 O 14 O 8 O 10 O 6 O 5 O 11 O 15 O 2 O 3 O 13 O 9 O 1 4 5 4 3 2 3 3 1 S te p  3:  Re a rra ng e  g e ne  pos i t i ons  a c c ordi ng  t o t he  fi rs t  pa rt  of P 2’s  c hrom os om e O 16 O 4 O 7 O 12 O 14 O 8 O 10 O 6 O 5 O 11 O 15 O 2 O 3 O 13 O 9 O 1 4 5 4 3 O 16 O 12 O 6 O 5 O 3 O 13 O 9 O 13 O 3 O 5 O 12 O 9 O 6 O 16 O 13 O 2 O 3 O 5 O 8 O 14 O 15 O 12 O 9 O 6 O 10 O 7 O 4 O 1 O 11 O 16 5 5 4 2 S te p  4:  A dd g e ne s  for e a c h t ruc k rout e 2 3 3 1 2 2 2 1 O 4 O 7 O 13 O 3 O 14 O 8 O 10 O 5 O 12 O 11 O 15 O 2 O 9 O 6 O 1 O 16 S te p  5:  Cons t ruc t  c hi l d  C1 ’s  t w o-pa rt  c hrom os om e 2 3 3 1 2 2 2 1 4 5 5 2 O 4 O 7 O 13 O 3 O 14 O 8 O 10 O 5 O 12 O 11 O 15 O 2 O 9 O 6 O 1 O 16 4 5 5 2                               + + =       O 4 O 7 O 13 O 3 O 14 O 8 O 10 O 5 O 12 O 11 O 15 O 2 O 9 O 6 O 1 O 16 4 5 5 2 O 4 O 7 O 13 O 3 O 14 O 8 O 1 O 5 O 12 O 11 O 15 O 2 O 9 O 6 O 10 O 16 5 5 4 2 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :  2252 - 8938   I nt  J  A r ti f  I nt e ll , V ol . 13, No. 4, D e c e m be r  2024:  4195 - 4205   4200   e a c h  in put   pa r a m e t e r   i s   gr oun de d   in   ni n e   M F s .  T h e   out put   v a r ia b l e s   of   th e   c ont r ol le r   a r e   th e   c ha n ge s   in   c r o s s o ve r   a nd mut a ti on r a t e s   a t  ge ne r a ti on   ( + 1 )   de not e d b y  ∆ ( + 1 )  a nd  ∆ ( + 1 ) , r e s pe c ti ve l y. T he  va lu e s  of   ∆ ( + 1 )   a nd  ∆ ( + 1 )   a r e   nor m a li z e d  in   th e   r a nge s   of   [ − 0 . 1 , 0 . 1 ]   a nd  [ − 0 . 01 , 0 . 01 ] ,  r e s pe c ti ve ly .  T he s e   s ys te m   out put s   a r e   gr o unde d  in   ni n e   M F s ,  a nd  t he   out put   va r i a bl e   de s ig n  c a n  be   s e e n  in   F ig ur e   7 .  T he s e   M F s   of   th e  t w o output  va r ia bl e s  a r e  us e d i n t he  d e f uz z if ic a ti on pr oc e du r e , w hi c h w il l  be  e xpl a in e d i n s e c ti on 3.3.       T a bl e  1. M e a ni ng of  l in gui s ti c  t e r m s   ( ) − ( − 9 ) ,  ∆ ( + 1 ) , a nd  ∆ ( + 1 )     ( )   l i ngui s t i c  t e r m   M e a ni ng     l i ngui s t i c  t e r m   M e a ni ng    NR   N e ga t i ve  l a r ge R     VS   V e r y S m a l l   NL   N e ga t i ve  L a r ge     SM   S M a l l   NM   N e ga t i ve  M e di um     QS   Q ui t e  S m a l l   NS   N e ga t i ve  S m a l l     LM   L ow  M e di um   ZE   Z E r o     MD   M e D i um   PS   P os i t i ve  S m a l l     HM   H i ghe r  M e di um   PM   P os i t i ve  M e di um     QB   Q ui t e  B i g   PL   P os i t i ve  L a r ge     BG   B i G   PR   P os i t i ve  l a r ge R     VB   V e r y B i g             F ig ur e  6.  MF   f or  i nput  va r ia bl e s   ( ) − ( − 9 )   a nd  ( )             F ig ur e  7.  MF   f or  out put  va r ia bl e s   ∆ ( + 1 )  a nd  ∆ ( + 1 )       3.2.2.  R u le  b as e  r e as on in g   I n  th e   r ul e   ba s e   r e a s oni ng  s te p,  f uz z y  r ul e s   a r e   u s e d  to   m ode l  th e   de c is io n - m a ki ng  pr oc e s s .  T he s e   r ul e s   a r e   ty pi c a ll y  e xpr e s s e d  a s   I F - T H E N   s ta te m e nt s   us in g  li ngui s ti c   va r ia bl e s .  T he   I F   pa r t  of   th e   r ul e  r e pr e s e nt s   th e   in put   c ondi ti ons ,  w hi le   th e   T H E N   pa r t  r e pr e s e nt s   th e   c or r e s p ondi ng  out put .  T a bl e   2  pr e s e nt s   th e   r ul e s   w e   de s ig ne d  in   th is   s tu dy  f or   th e   m e m be r s hi p  va lu e s   a s s oc i a te d  w it h  th e   two  out put   va r ia bl e s   ∆ ( + 1 )   a nd   ∆ ( + 1 )   ( a da pt e d  f r om   [ 23] ) .  F o r   e xa m pl e ,  in   T a bl e   2( a ) ,  I F   ( ) − ( − 9 )   is   P R   a nd  ( )   V B ,  T H E N   ∆ ( + 1 )  i s  P R  a nd  ∆ ( + 1 )  i s  N R .    A f te r   de te r m in in g   th e   r ul e   in   th e   uppe r   le f t   c or ne r   in   T a bl e s   2( a )   a nd  2( b ) ,  th e   ot he r   r ul e s   c a n  be   de duc e d.  “ ( ) − ( − 9 )   is   P R ”   s ig ni f ie s   th a t  a f te r   te n  s uc c e s s iv e   ge ne r a ti on s ,  th e   popula ti on’ s   a v e r a ge   f it ne s s   va lu e   ha s   s ig ni f ic a nt ly   in c r e a s e d  ( im pr ove d) .  S im u lt a ne ous ly ,  th e   di ve r s it y  of   th e   popula ti on  ( )   is   V B . B e c a u s e  t he  c r os s ov e r  r ol e  a c c e le r a te s  popula ti on c onve r g e nc e  by i nt e r c ha ngi ng a nd/ or  m ix in g ge ne s  f or   im pr ove d  c hi ld r e n,  th e   c r os s ove r   pr oba bi li ty   ne e d s   to   be   s ig ni f ic a nt ly   in c r e a s e d  to   im pr ove   s e a r c h  s pa c e   e xpl or a ti on.  H ow e ve r ,  be c a us e   m ut a ti on’ s   r ol e   is   to   m a in ta in   popula ti on  di ve r s it y,  th e   m ut a ti on  r a te   ne e ds   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f  I nt e ll   I S S N :  2252 - 8938       A  f uz z y  l ogi c - ge ne ti c  al gor it hm  f or  f ul l  tr u c k lo ad t r ans po r ta ti o n pr obl e m   ( K ar im E L  B ouy ahy io uy )   4201   be   de c r e a s e d c ons id e r a bl y  to  a voi d  s lo w in g   dow n  th e   popul a ti on’ s   c onve r ge nc e   s pe e d  a nd   c a us in g   th e  s e a r c h   to  t e nd t o r a ndomne s s , i nhi bi ti ng s ol ut io n i m pr ove m e nt .        T a bl e  2. R ul e s  of  f uz z y s y s te m , ( a )  f or   ∆ ( + 1 )  a nd ( b)   f or   ∆ ( + 1 )   ( )   ( ) ( ) aa F g F t g −−   PR   PL   PM   PS   ZE   NS   NM   NL   NR   VB   PR   PR   PL   PL   PM   PM   PS   PS   ZE   BG   PR   PL   PL   PM   PM   PS   PS   ZE   NS   QB   PL   PL   PM   PM   PS   PS   ZE   NS   NS   HM   PL   PM   PM   PS   PS   ZE   NS   NS   NM   MD   PM   PM   PS   PS   ZE   NS   NS   NM   NM   LM   PM   PS   PS   ZE   NS   NS   NM   NM   NL   QS   PS   PS   ZE   NS   NS   NM   NM   NL   NL   SM   PS   ZE   NS   NS   NM   NM   NL   NL   NR   VS   ZE   NS   NS   NM   NM   NL   NL   NR   NR   ( a )     ( )   ( ) ( ) 9 aa F g F g −−   PR   PL   PM   PS   ZE   NS   NM   NL   NR   VB   NR   NR   NL   NL   NM   NM   NS   NS   ZE   BG   NR   NL   NL   NM   NM   NS   NS   ZE   PS   QB   NL   NL   NM   NM   NS   NS   ZE   PS   PS   HM   NL   NM   NM   NS   NS   ZE   PS   PS   P M     MD   NM   NM   NS   NS   ZE   PS   PS   PM   PM   LM   NM   NS   NS   ZE   PS   PS   PM   PM   PL   QS   NS   NS   ZE   PS   PS   PM   PM   PL   PL   SM   NS   ZE   PS   PS   PM   PM   PL   PL   PR   VS   ZE   PS   PS   PM   PM   PL   PL   PR   PR   ( b)       3.2.3.  D e f u z z if ic at io n   T he   de f uz z if ic a ti on  pr oc e s s   c onv e r ts   th e   f uz z y  out put   s e ts   pr o duc e d  by  th e   r ul e   ba s e   r e a s oni ng  in to   c r is p  va lu e s .  V a r io us   de f uz z if ic a ti on  m e th ods   c a n  be   us e d  to   f in d  th e   f in a l   c r is p  out put   va lu e .   T he   c e nt e r   of   a r e a   ( C O A ) ,  a dopt e d  in   th is   s tu dy,  i s   th e   m os t  c om m onl y  us e d  m e th od  in   th e   de f uz z if ic a ti on  pr oc e s s   [ 24] .  T hi s   de f uz z if ic a ti on  m e th od  is   s tr a ig ht f or w a r d  to   im pl e m e nt   a nd  c om put a ti ona ll y  e f f ic ie nt ,  m a ki ng  it   a   popula r   c hoi c e  f or  de f uz z if ic a ti on i n m a ny   f uz z y l ogi c   a ppl ic a ti ons .     3.3.    I m p le m e n t at io n  of   f u z z y l ogi c  c on t r ol le r + ge n e t ic  al gor it h m   T he   m ode l  of   F L C + G A   is   de pi c te d  in   F ig u r e   8,  a nd  it s   im pl e m e nt a ti on  pr oc e s s   is   a s   f ol lo w s .  O nc e   ge ne r a ti on  ( − 1 )   is   a tt a in e d,  th e   ( − 2 ) ,  ( − 1 ) ,  a nd  ( − 1 )   va lu e s   a r e   f e d  in to   th e   two  f uz z y   c ont r ol le r s .    is   th e   a ve r a ge   bi t  di f f e r e nc e   be twe e n  a ll   in di vi d ua l  pa ir s   in   th e   s a m e   ge ne r a ti on.  I t  c a n  be   c om put e d ( 2)  a nd ( 3) .     = 2   ( − 1 ) ∑ ∑ ∑ (  ,  ) + + 1 + + 1 = 1 = + 1 = 1   ( 2)       (  ,  ) = { 1 ,  ≠  0   ,  ℎ    ( 3)     w he r e      de not e s   th e   k th   ge ne   va lu e   on   th e   i th   two - pa r t   c hr om o s om e .  T he   two  f uz z y  c ont r ol le r s   w il l   th e n   c a lc ul a te  t he   s ys te m  out put  v a lu e s   ∆ ( )  a nd  ∆ ( ) . H e nc e , a t  ge ne r a ti on  ,  ( )  a nd  ( )  a r e  a dj us te d   by t he  ( 4)  a nd ( 5) .     ( ) = ( − 1 ) + ∆ ( )   ( 4)     ( ) = ( − 1 ) + ∆ ( )   ( 5)     a t  ge ne r a ti on  ,  th e   G A   w il l  ut il iz e   ( )   a nd  ( )   in   pl a c e   of   ( − 1 ) a nd  ( − 1 )   t  to   c ont in ue   it s   s e a r c h pr oc e s s .  ( + 8 ) ,  ( + 9 ) , a nd  ( + 9 )   a r e  c om put e d a t  ge ne r a ti on  ( + 9 ) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :  2252 - 8938   I nt  J  A r ti f  I nt e ll , V ol . 13, No. 4, D e c e m be r  2024:  4195 - 4205   4202       F ig ur e  8. M ode l  of  F L C + G A       4.   C O M P U T A T I O N A L  E X P E R I M E N T S   T he   pr opos e d   F L C + G A   w a s   w r it te n  a nd  r un  in   M A T L A B   on  a   P C   w it h  a   2.5  G H z   pr oc e s s or   a nd  8   G B   of   R A M   a nd  c om p a r e d  w it h  th e   C P L E X   s ol ve r   a nd  th e   s ta nda r d  G A   [ 9] .  F or   th e   in it ia l  v a lu e   of   th e   F L C + G A   pa r a m e te r s ,  w e   s e t  = 100 ,  = 0.8,  = 0 . 2 ,  a nd  = 2000 .  T he   e xpe r im e nt s  a r e   c onduc te d   a c r os s   32  in s ta nc e s   pr opos e d  by  B ouya hyi ouy  a nd  B e ll a bda ou i  [ 9] ,   w hi c h  a r e   r a ndoml y  ge ne r a te d  ba s e d  on   th r e e   c la s s e s   ∕ ∕    of   S ol om on’ s   V R P T W   be nc hm a r k  in s ta nc e s   [2 5 ] .  T he   tr a ve l  ti m e s   a nd  c os ts   ( lo a de d/ e m pt y)   a r e   c a lc ul a te d  us in g  th e   E uc li de a n  di s ta nc e   f unc ti on;   th e   uni ta r y   r e ve nue     of   e a c h  or de r   is   e qua l  to   $6/ m il e ,  th e   pr oc e s s in g  dur a ti on  ti m e     of   a n  or de r     is   t a ke n  a s   th e  s um   of   th e  s e r vi c e   ti m e   to   lo a d   a t  poi nt   ,  th e   s e r vi c e   ti m e   to   unl o a d  a t  poi nt   ,  a nd  th e   lo a de d   tr a ve l  ti m e   be twe e n    a nd  .  T a bl e   3   r e pr e s e nt s   a   br ie f   in s t a nc e   pa r a m e te r   s tr uc tu r e ;  it   s p e c if ie s   th e   n um be r   of   or de r s ,  num be r   of   tr uc k s ,  s e r vi c e   ti m e     f or  l oa di ng/ unl oa di ng a n or de r , e a r li e s t  de pa r tu r e  a nd  l a te s t  a r r iv a l  ti m e s  pe r m it te d f or  e a c h t r uc k, a nd  w id th   of   th e   ti m e   w in dow s   ( W T W ) .  E a c h  in s ta nc e   is   la be le d  a s    _ _   w he r e      s how s   th e   c la s s ic a l  ty pe   of   in s ta nc e ,   = { , ,    } ,    is   th e   in s ta nc e   I D ,    gi ve s   th e   num be r   of   or de r s ,  a nd    gi ve s   th e   num be r   of   tr uc ks .        T a bl e  3.  T he  pa r a m e te r  s tr uc tu r e  f or  t he  ge ne r a te d i ns ta n c e s   I ns t a nc e  I D   n   m   s  ( m i n )   ( m i n )   ( m i n )   W T W   ( m i n )   1 − 2 _ 16 _ 2   16   2   30   0   600   180   3 − 4 _ 16 _ 2   16   2   40   0   720   240   1 − 2 _ 24 _ 3   24   3   30   0   600   180   3 − 4 _ 24 _ 3   24   3   40   0   720   180   1 − 2 _ 20 _ 2   20   2   10   0   480   120   3 − 4 _ 20 _ 2   20   2   20   0   720   180   1 − 2 _ 30 _ 3   30   3   10   0   480   120   3 − 4 _ 30 _ 3   30   3   20   0   720   180    1 − 2 _ 20 _ 2   20   2   10   0   480   120    3 − 4 _ 20 _ 2   20   2   20   0   720   180    1 − 2 _ 30 _ 3   30   3   10   0   480   120    3 − 4 _ 30 _ 3   30   3   20   0   720   180   1 − 2 _ 50 _ 5   50   5   10   0   480   120   3 − 4 _ 50 _ 5   50   5   20   0   720   180   1 − 2 _ 75 _ 7   75   7   10   0   480   120   3 − 4 _ 75 _ 7   75   7   20   0   720   180       T a bl e   4  r e por ts  t h e  be s t  ( m a xi m um  pr of it  P )   obj e c ti ve  va lu e s   a n d c or r e s ponding c om put a ti ona l  ti m e s   ( in  s e c onds )  obt a in e d by th r e e  s e a r c h m e th ods  f or  e a c h i ns ta nc e .   ∗   a nd  G a p1 a r e   th e  opt im a l  s ol ut io n  ( uppe r   bound)   a nd  th e   s ol ut io n  ga p  r e por te d  by  C P L E X ,  r e s pe c ti ve ly .  G a p2  is   th e   c a lc ul a te d  di f f e r e nc e   be twe e n  th e   F L C + G A   a nd  C P L E X   s ol ut io ns ,  e xpr e s s e d  a s   100 × ( ∗ − F L C + GA ) ∕ ∗ . G a p3  is   th e   di f f e r e nc e   be twe e n  th e   F L C + G A   a nd  s ta nda r d  G A   s ol ut io ns ,  c a lc ul a te d  a s 100 × (  − F L C + GA ) ∕  .   A s   obs e r ve d  in   T a bl e   4,  G a p1,  G a p2,  a nd  G a p3  a r e   e qua l  to   z e r o  ov e r   in s ta nc e s   of   up   to   2 0  or de r s   a nd  two   tr uc ks .  T he r e f or e ,  th e   C P L E X   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J  A r ti f  I nt e ll   I S S N :  2252 - 8938       A  f uz z y  l ogi c - ge ne ti c  al gor it hm  f or  f ul l  tr u c k lo ad t r ans po r ta ti o n pr obl e m   ( K ar im E L  B ouy ahy io uy )   4203   s ol ve r ,  F L C + G A ,  a nd  s ta nda r d  G A   c a n  of f e r   opt im a l  s ol ut io ns .  H ow e ve r ,  th e   s ta nda r d  G A   r e s ul ts   a r e   be tt e r   th a n t he  F L C + G A  r e s ul ts  r e ga r di ng C P U  t im e .        T a bl e  4. C om pa r is on of  r e s ul t s  be twe e n F L C + G A , G A  a nd C P L E X   I ns t a nc e s   C P L E X   GA   F L C +G A   G a p r a t e  ( % )   ∗   T ype   G a p 1   C P U   ( s )   #  U     C P U   ( s )   #  U     C P U   ( s )   #  U   G a p 2   G a p 3   1 _ 16 _ 2   520.00   GOS   0.00   23.88   1   520.00   26.02   1   520.00   20.61   1   0.00   0.00   2 _ 16 _ 2   810.00   GOS   0.00   2.29   1   810.00   36.07   1   810.00   25.60   1   0.00   0.00   3 _ 16 _ 2   819.00   GOS   0.00   5.44   2   819.00   30.54   2   819.00   24.25   2   0.00   0.00   4 _ 16 _ 2   766.00   GOS   0.00   4.34   2   766.00   32.57   2   766.00   26.50   2   0.00   0.00   1 _ 24 _ 3   894.00   GOS   0.00   4.72   1   894.00   64.84   1   894.00   57.64   1   0.00   0.00   2 _ 24 _ 3   1100.00   GOS   0.00   717.92   5   1100.00   65.37   5   1100.00   54.25   5   0.00   0.00   3 _ 24 _ 3   1067.00   GOS   0.00   66.08   3   1067.00   61.61   3   1067.00   56.39   3   0.00   0.00   4 _ 24 _ 3   1215.00   GOS   0.00   14.07   3   1215.00   61.58   3   1215.00   57.69   3   0.00   0.00   1 _ 20 _ 2   2130.00   GOS   0.00   53.88   2   2130.00   42.56   2   2130.00   39.85   2   0.00   0.00   2 _ 20 _ 2   1346.00   GOS   0.00   2.05   0   1346.00   47.43   0   1346.00   36.31   0   0.00   0.00   3 _ 20 _ 2   2331.00   GOS   0.00   3.88   1   2331.00   44.96   1   2331.00   37.64   1   0.00   0.00   4 _ 20 _ 2   2176.00   GOS   0.00   2.76   1   2176.00   49.61   1   2176.00   31.32   1   0.00   0.00   1 _ 30 _ 3   3367.15   FS   7.34   7200   4   3120.00   191.85   4   3120.00   130.08   4   7.3 4   0.00   2 _ 30 _ 3   2346.00   GOS   0.00   3.25   0   2346.00   175.57   0   2346.00   141.20   0   0.00   0.00   3 _ 30 _ 3   3494.00   GOS   0.00   855.70   1   3494.00   180.19   1   3494.00   143.12   1   0.00   0.00   4 _ 30 _ 3   3398.00   GOS   0.00   490.12   1   3398.00   193.64   1   3398.00   144.92   1   0.00   0.00    1 _ 20 _ 2   1857.00   GOS   0.00   2.05   1   1857.00   45.91   1   1857.00   30.40   1   0.00   0.00    2 _ 20 _ 2   1538.00   GOS   0.00   1.80   0   1538.00   36.37   0   1538.00   36.12   0   0.00   0.00    3 _ 20 _ 2   2246.00   GOS   0.00   3.70   1   2246.00   52.13   1   2246.00   37.34   1   0.00   0.00    4 _ 20 _ 2   1859.00   GOS   0.00   3.02   0   1859.00   47.65   0   1859.00   38.97   0   0.00   0.00    1 _ 30 _ 3   2882.00   GOS   0.00   66.97   2   2882.00   146.05   2   2882.00   130.68   2   0.00   0.00    2 _ 30 _ 3   2889.00   GOS   0.00   110.90   4   2889.00   154.79   4   2889.00   138.92   4   0.00   0.00    3 _ 30 _ 3   4193.00   GOS   0.00   1237.85   4   4193.00   179.35   4   4193.00   129.52   4   0.00   0.00    4 _ 30 _ 3   3852.00   GOS   0.00   10.03   4   3852.00   147.91   4   3852.00   127. 22   4   0.00   0.00   1 _ 50 _ 5   4586.00   GOS   0.00   587.63   1   4586.00   391.04   1   4586.00   327.92   1   0.00   0.00   2 _ 50 _ 5   4498.18   FS   1.92   7200   1   4428.61   445.89   1   4445.23   335.38   1   1.56   - 0.34   3 _ 50 _ 5   4637   GOS   0.00   88.91   0   4637.00   417.58   0   4637.00   383.15   0   0.00   0.00   4 _ 50 _ 5   4580.19   FS   1.62   7200   1   4507.08   437.86   1   4527.85   365.08   1   1.6   - 0.46   1 _ 75 _ 7   8959.82 a   FS   3,39   3451.89   5   8595.39   589.6   5   8734.95   529.78   4   4.07   - 1.63   2 _ 75 _ 7   8960.34 a   FS   3,50   2753.54   5   8559.02   646.77   5   8694.18   510.39   4   4.48   - 1.58   3 _ 75 _ 7   8983.60 a   FS   2,87   5375.05   4   8704.39   683.69   4   8725.61   543.02   4   3.11   - 0.29   4 _ 75 _ 7   8964.87 a   FS   1,84   6319.94   3   8800.11   652.57   3   8835.40   543.85   3   1.84   - 0.40   a  T he  ‘ ‘ out  of  m e m or y’ ’  va l ue s ,  G O S  i ndi c a t e s  a  gl oba l   opt i m a l  s ol ut i on, a nd F S  i ndi c a t e s  a  f e a s i bl e   s ol ut i on.       T he   C P L E X   s ol ve r ,  a n  e xa c t  m e th od,  is   e xpe c te d  to   pe r f or m   w e l l  in   a ll   in s ta nc e s   w it h  20  c om m odi ti e s   w he r e  i t  c a n pr ovi de  opt im a l  s ol ut io ns  i n a  r e la ti ve ly  s hor t  ti m e . H ow e ve r , t he  C P U  t im e  r e qui r e d f or  C P L E X   to   f in d  th e   be s t  ( opt im a l)   s ol ut io n  be c om e s   pr oh ib it iv e ly   e xpe ns iv e   a s   th e   num be r   of   c om m odi ti e s   gr ow s .  A s   a   r e s ul t,   to   a voi d  th e   ne e d  f or   e xt e ns iv e   C P U   ti m e ,  th e   to ta l  c om put a ti on  ti m e   f or   C P L E X   is   li m it e d  to   two   hour s .  T hi s   is   w hy,  w h e n  th e   num be r   of   c om m odi ti e s   is   in c r e a s e d  to   50   or   m or e ,  C P L E X   c a nno t  s ol ve   s om e   in s ta nc e s  opt im a ll y w it hi n 2 hour s  a nd i n s te a d r e tu r ns  f e a s ib le  s ol ut io ns  w it h va r yi ng de gr e e s  of   s ol ut io n ga ps   w it hi n t he  a ll ow e d s ol ut io n t im e .    T he   F L C + G A   a nd  s ta nda r d  G A   s ig ni f ic a nt ly   out pe r f or m   C P L E X   in   te r m s   of   s ol ut io n  qua li ty   a nd  C P U   ti m e ,  e s pe c ia ll y  on  th e   la r ge s t  in s ta nc e s   w he r e   C P L E X   e it he r   id e nt if ie s   a   s ol ut io n  th a t  i s   w or s e   th a n  th a t  out put   by  our   G A   or   f a il s   to   id e nt if y  a   f e a s ib le   one .  T hi s   is   du e   to   th e   G A ’ s   s e le c ti on  op e r a to r ,  w hi c h  e na bl e s     hi gh - qua li ty   s ol ut io ns   to   be   s e le c t e d  f or   r e pr oduc ti on  dur in g   e ve r y  ge ne r a ti on.  I n  a ddi ti on,  th e   c r os s ove r   ope r a to r   a ll ow s   f or   th e   s ha r in g  of   ge ne s   a m ong   two  hi gh  - qua l it y  s ol ut io ns ,  pr oduc in g  e nh a nc e d   s ol ut io ns   in   e ve r y  ne w   g e ne r a ti on.  I nde e d,   th e   c r os s ove r   i s   e s s e nt ia l   in   m e r gi ng  di ve r s e   c om bi na ti on s   of   ge n e s   a nd  ha s  a n  a dva nt a ge   f or   e xpl or in g  a nd  e xpl oi ti ng   th e   s e a r c h  s pa c e ,  r e s u lt in g  in   im p r ove d  s ol ut io n  qua li ty   a nd   f a s te r   c onve r ge nc e .  W he n  th e   num be r   of   c om m odi ti e s   gr ow s ,  F L C + G A   out pe r f o r m s   C P L E X   a nd  th e   s ta nda r d  G A   r e ga r di ng  s ol ut io n  qua li ty   a nd  C P U   ti m e .  I n  m a ny  in s ta nc e s ,   F L C + G A   yi e ld s   lo w e r   C P U   ti m e s   th a n  th e   s ta nda r d  G A .  T hi s   de m ons tr a te s   th a t  F L C   c a n  a da pt   c r os s ove r   a nd  m ut a ti on  r a ti os   to   im pr ove   G A   s e a r c h  pe r f or m a nc e .  F ur th e r m or e ,  in   F L C + G A ,  c r os s ove r   a nd  m ut a ti on  pr oba bi li ti e s   c a n  be   a dj us te d  in   r e s pons e   to   e nvi r onm e nt a l  c ha nge s ,  a lt e r in g  th e   a nt ic ip a te d  pe r c e nt a g e   of   c hr om os om e s   in vol ve d  in   c r os s ov e r   a nd  m ut a ti on  ope r a to r s .  T hi s   a dj us tm e nt   m us t  be   f ounde d  on  th e   p opul a ti on' s   m os t  r e c e nt   s ta tu s   a nd  di ve r s it y.  I f   th e   popula ti on' s   a ve r a ge   f it ne s s   is   hi ghe r   ove r   te n  s uc c e s s i ve   ge ne r a ti ons ,  th e   c r o s s ove r   a nd  m ut a ti on   pr oba bi li ti e s   m us t  r is e   to   im pr ove   th e   pr oduc ti on  of   f u r th e r   hi gh - f it ne s s   c hi ld r e n.  T he r e f or e ,  if   th e   c r os s ove r   a nd  m ut a ti on  r a ti os   a r e   dyna m ic a ll y  c ont r ol le d  a c c or di ng  to   th e   di ve r s it y  a nd  a ve r a ge   f it ne s s   of   th e   popula ti on,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I S S N :  2252 - 8938   I nt  J  A r ti f  I nt e ll , V ol . 13, No. 4, D e c e m be r  2024:  4195 - 4205   4204   th e   G A   s e a r c h  pe r f or m a nc e   m a y   be  e nha nc e d.   A s  e xpe c te d,   th e   c om m odi ty   num be r ,  ti m e   w in dow   w id th , a nd  s e le c ti ve   a s p e c t  s ig ni f ic a nt ly   im pa c t  C P U   ti m e .  I n  a ll   c a s e s ,  a s  t he   uns e le c te d  c om m odi ty   num be r   gr ow s ,  th e   tr uc ks  c a nnot  s e r ve   s om e  c om m odi ti e s , r e s ul ti ng   in  i nc r e a s e d C P U  t im e .        5.   C O N C L U S I O N   I n  th is   pa pe r , w e   ha v e  s ugge s te d   a   m e ta - he ur is ti c   b a s e d   on  a   c o m bi na ti on  of   a   F L C + G A   to  s ol ve   th e   F T S M D V R P T W .  T he   c r os s ove r   a nd mut a ti on pr oba bi li ti e s  of  t he  c ur r e nt  ge ne r a ti on  a r e  dyna m ic a ll y a dj us t e d  us in g  a   f uz z y  c ont r ol le r   te c hni que   a c c or di ng  to   th e   popula ti on   s tr uc tu r e   in   pr e vi ou s   ge n e r a ti ons   dur in g  G A   e xe c ut io n.  E xpe r im e nt a l  r e s ul ts   on  r a ndoml y  g e ne r a te d  in s ta nc e s   de m ons tr a te   th e   e f f e c ti ve ne s s   of   th e   pr opos e d   F L C + G A   a lg or it hm   in   te r m s   o f   s ol ut io n  qua li ty   a nd  C P U   ti m e   c ons um e d  c om pa r e d  w it h  th e   C P L E X   s ol ve r   a nd s ta nda r d G A . B e c a u s e  t he  G A  i s  a n  e vol ut io na r y a ppr oa c h,  f ut ur e  r e s e a r c h c oul d i nt r oduc e   a n i nnova ti ve ,   a ut om a ti c   m e th od  th a t  c om bi ne s   F L C + G A   a nd  a n  a d a pt iv e   ne twor k - ba s e d  f uz z y  in f e r e nc e   s y s te m   ( A N F I S )   a r c hi te c tu r e .  A not he r   r e s e a r c h  di r e c ti on  is   c ons id e r in g  a   dyna m ic   F T S M D V R P T W   to   a ddr e s s   r out in g  unde r   unc e r ta in ty .       R E F E R E N C E S   [ 1]   G .  B .  D a nt z i g  a nd  J .  H .  R a m s e r ,  “ T he   t r uc k  di s pa t c hi ng  pr obl e m ,”   M anage m e nt   Sc i e nc e ,  vol .  6,  no.  1,  pp.  80 – 91,  1959,   doi :   10.1287/ m ns c .6.1.80.   [ 2]   R .  E l s ha e r   a nd  H .  A w a d ,  “ A   t a xonom i c   r e vi e w   of   m e t a he ur i s t i c   a l gor i t hm s   f or   s ol vi ng  t he   ve hi c l e   r out i ng  p r obl e m   a nd  i t s   va r i a nt s ,”   C om put e r s  and I ndu s t r i al  E ngi ne e r i ng , vol .  140 , pp.  1 – 19 , 20 20 , doi :   10.1016/ j .c i e .2019.106242 .   [ 3]   M .  O s t e r m e i e r ,  T .  H e nke ,   A .  H übne r ,   a nd  G .   W ä s c he r ,  “ M ul t i - c om pa r t m e nt   ve hi c l e   r out i ng  pr obl e m s :   S t a t e - of - t he - a r t ,  m ode l i ng   f r a m e w or k  a nd  f ut ur e   di r e c t i ons ,”   E ur ope an  J ou r nal   of   O pe r at i onal   R e s e ar c h ,  vol .  292 ,  no.   3 ,  pp.  799 – 817 ,  2021,   doi :   10.1016/ j .e j or .2020.11.009 .   [ 4]   A .  A nnouc h,  K .  B ouya hya oui ,  a nd  A .  B e l l a bd a oui ,  “ A   l i t e r a t ur e   r e vi e w   on  t h e   f ul l   t r a c kl oa d  ve hi c l e   r out i ng  pr obl e m s ,”   P r oc e e di ng s   of   t he   3r d  I E E E   I nt e r nat i onal   C onf e r e nc e   on  L ogi s t i c s   O pe r at i ons   M anage m e nt ,  G O L   2016 ,  2016,  doi :   10.1109/ G O L .2016.7731723.   [ 5]   J .  K .  L e ns t r a   a nd  A .   H .  G .   R .  K a n,  “ C om pl e xi t y  of   ve hi c l e   r out i ng  a nd   s c h e du l i ng  pr obl e m s ,”   N e t w or k s ,  vol .  11,   no.  2,  pp.   221 – 227, 1981, doi :  10.1002/ ne t .3230110211.   [ 6]   A .  G r i m a ul t ,  N .  B os t e l ,  a nd  F . L e hué dé , “ A n  a da pt i ve   l a r ge   n e i ghbor hood  s e a r c h  f or   t he   f ul l   t r uc kl oa d  pi c kup  a nd  de l i ve r y  pr o bl e m   w i t h r e s our c e  s ync hr oni z a t i on,”   C om put e r s  and O p e r at i ons  R e s e ar c h , vol . 88,  pp. 1 – 14, 2017, doi :  10.1016/ j .c or .2017.06.012.   [ 7]   S .  S hi r i   a nd  N .  H uynh,   “ O pt i m i z a t i on  of   dr a ya g e   ope r a t i ons   w i t h  t i m e - w i ndo w   c ons t r a i nt s ,”   I nt e r nat i onal   J ou r nal   of   P r oduc t i on   E c onom i c s ,   vol . 176, pp. 7 – 20, 2016, doi :  10.1016/ j .i j pe .2016.03.005 .   [ 8]   R .  Z ha ng,  H .  Z ha o,  a nd  I .  M oon,  “ R a nge - ba s e d  t r uc k - s t a t e   t r a n s i t i on  m ode l i ng  m e t hod  f or   f ol da bl e   c ont a i ne r   dr a ya ge   s e r vi c e s ,”   T r ans por t at i on  R e s e ar c h   P ar t   E :   L ogi s t i c s   and  T r ans po r t at i on  R e v i e w ,  vol .   118,   pp.  225 – 239,  2018,  doi :   10.1016/ j .t r e .2018.07.011.   [ 9]   K .  E .   B ouya hyi ouy  a nd   A .  B e l l a bda oui ,  “ T he   s e l e c t i ve   f ul l   t r uc kl oa d  m ul t i - de pot   ve hi c l e   r out i ng  pr obl e m   w i t h  t i m e   w i ndow s :   f or m ul a t i on  a nd  a   ge ne t i c   a l gor i t hm ,”   I nt e r nat i onal   J ou r nal   of   Suppl y   and  O p e r at i ons   M anage m e nt ,  vol .  9,   no.  3,   pp.  299 – 320 ,   2022, doi :  10.22034/ i j s om .2022.109076.2168.   [ 10]   S .  A .  R a s hi d  e t   al . ,  “ A   c ol l a bor a t e d   ge ne t i c   w i t h  l i on  opt i m i z a t i on  a l gor i t hm s   f o r   i m pr ovi ng  t he   qua l i t y  of   f or w a r di ng  i n  a   ve hi c ul a r   ad - hoc   ne t w or k,”   I A E S  I n t e r nat i onal   J our nal   of   A r t i f i c i al   I nt e l l i ge nc e ,  vol .  12,  no.  2,  pp.  667 – 677,  2023,  doi :   10.11591/ i j a i .v12.i 2.pp667 - 677.   [ 11]   L .  L i ,   Y . L i ,  R .   L i u, Y .  Z hou,  a nd  E .  P a n,   “ A   t w o - s t a g e   s t oc h a s t i c   pr ogr a m m i ng f or   A G V   s c he dul i ng  w i t h   r a ndom   t a s k s   a nd   ba t t e r y   s w a ppi ng  i n  a ut om a t e d  c ont a i n e r   t e r m i na l s ,”   T r ans po r t at i on  R e s e ar c h  P ar t   E :   L ogi s t i c s   and   T r ans po r t at i on  R e v i e w ,   vol .  174,   2023,   doi :  10.1016/ j .t r e .2023.103110.   [ 12]   K .  E .   B ouya hyi ouy  a nd  A .  B e l l a bda oui ,  “ A n  a nt   c ol ony  opt i m i z a t i on  a l gor i t hm   f or   s ol vi ng  t he   f ul l   t r uc kl oa d  ve hi c l e   r out i ng  pr obl e m   w i t h  pr of i t ,”   2017   I nt e r nat i onal   C ol l oqui um   on  L ogi s t i c s   and  Suppl y   C hai n  M anage m e nt :   C om pe t i t i v e ne s s   and  I nnov at i on  i n   A ut om obi l e  and A e r onaut i c s  I ndus t r i e s , L O G I ST I Q U A  2017 , pp. 142 – 147, 2017, doi :  10.1109/ L O G I S T I Q U A .2017.7962888.   [ 13]   Y .  A kdur a n  e t   al . ,  “ Bi - obj e c t i ve   pa r a m e t e r   s e t t i ng  pr obl e m   of   a   ge ne t i c   a l gor i t hm :   a n  e m pi r i c a l   s t udy  on   t r a ve l i ng  s a l e s pe r s o n   pr obl e m ,”   A ppl i e d I nt e l l i ge nc e , vol .  53 , no.  22 , pp.  27148 - 27162 ,  2023 , doi :   10 .1007/ s 10489 - 023 - 04972 - z .   [ 14]   Y. - C .  C hua ng,  C . - T .  C he n,  a nd  C .  H w a ng ,  “ A   s i m pl e   a nd  e f f i c i e nt   r e a l - c ode d  ge ne t i c   a l gor i t hm   f or   c ons t r a i ne d  opt i m i z a t i on ,”   A ppl i e d Sof t  C om put i ng J our nal , vol .  38 , pp.  87 - 105 ,  2016 , doi :   10.1016/ j .a s oc .2015.09.036 .   [ 15]   H .C .W .  L a u,  T .M .   C ha n,   W .T .  T s ui ,  a nd   G .T .S .  H o ,  “ C os t   opt i m i z a t i on  of   t he   s uppl y  c ha i n  ne t w or k  u s i ng  ge ne t i c   a l gor i t hm s , ”   I E E E  T r ans ac t i ons  on K now l e dge  and  D at a E ngi ne e r i ng , vol . 1 ,   pp.  1  -   36 ,  2019 , doi :   10.1109/ T K D E .2009.20 .   [ 16]   N .  Y a l a oui ,  Y .  O u a z e ne ,  F .  Y a l a oui ,  L .   A m ode o,  a nd   H .  M a hdi ,  “ F uz z y - m e t a he ur i s t i c   m e t hods   t o  s ol ve   a   hybr i d  f l ow   s hop   s c he dul i ng  pr obl e m   w i t h  pr e - a s s i gnm e nt , ”  I nt e r nat i onal   J our nal   of   P r oduc t i on R e s e ar c h ,  vol .  51,  no.  12,  pp.  3609 - 3624 ,  2013 ,  doi :   10.1080/ 00207543.2012.754964 .     [ 17]   S . Y ua n, B . S ki nne r , S . H ua ng, a nd D . L i u,   “ A  ne w   c r os s ove r  a ppr oa c h f or  s ol v i ng t he  m ul t i pl e  t r a ve l l i ng s a l e s m e n pr obl e m  us i ng   ge ne t i c  a l gor i t hm s ,”   E ur ope an J our nal  of  O pe r at i onal  R e s e a r c h , vol .  228 ,   no. 1,   pp.  72 - 82 ,  2013 , doi :   10.1016/ j .e j o r .2013.01.043 .   [ 18]   L . A . Z a de h, “ F uz z y s e t s ,”   I nf or m at i on and C ont r ol , vol . 8, no. 3, pp. 338 – 353,  J un. 1965, doi :  10.1016/ S 0019 - 9958 ( 65) 90241 - X.   [ 19]   M .  A l a t e e q   a nd  W .  P e dr yc z ,  “ L ogi c - or i e nt e d  f uz z y  ne ur a l   ne t w or ks :   A   s ur ve y ,”   E x pe r t   Sy s t e m s   w i t h  A ppl i c at i ons ,  vol .  257 ,     pp. 1 – 1 4, 20 24 , doi :   10.1016/ j .e s w a .2024.125120 .   [ 20]   Y .  H .  S ong,  G .   S .  W a ng,   P .  Y .  W a ng,  a nd   A .  T .  J ohns ,  “ E nvi r onm e nt a l / e c onom i c   di s pa t c h  u s i ng  f uz z y   l ogi c   c ont r ol l e d  ge ne t i c   a l gor i t hm s ,”   I E E   P r oc e e di ngs :   G e ne r at i on,   T r ans m i s s i on  and   D i s t r i but i on ,  vo l .  144,  no.  4,  pp.   377 – 382,  1997,  doi :   10.1049/ i p - gt d: 19971100.   [ 21]   N .  G e or ge ,  A .  B .  K a d a n,  a nd  V .  P .  V i j a ya n,  “ M ul t i - obj e c t i ve   l oa d  ba l a nc i ng  i n  c l oud  i nf r a s t r uc t ur e   t hr ough  f uz z y  ba s e d  de c i s i o n   m a ki ng  a nd  ge ne t i c   a l gor i t hm   ba s e d  opt i m i z a t i on,”   I A E S  I n t e r nat i onal   J our nal   of   A r t i f i c i al   I nt e l l i ge nc e ,  vol .  12,  no.  2,   pp.  678 – 685, 2023, doi :  10.11591/ i j a i .v12.i 2.pp678 - 685.   [ 22]   J.   Z . S hi , “ A  f r a c t i ona l  or de r  ge ne r a l  t ype - 2 f uz z y  P I D   c ont r ol l e r  de s i gn  a l gor i t hm ,”   I E E E  A c c e s s ,  vol . 8, pp.  52151 – 52172,  20 2 0,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.