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基于大邻域的元启发式算法和分支与价格,用于分载取货和交货问题。 (英语) Zbl 1403.90117号

摘要:我们考虑了多车辆一对一的分装提货和交货问题,这是一个NP-hard问题,与散装产品运输、自行车共享系统和库存再平衡的各种应用程序相关。众所周知,这个问题很难解决,因为两个具有挑战性的车辆路线属性,即“取车和送货”和“分开送货”的相互作用。这可能会导致最佳解决方案的大小随实例大小呈指数级增长,即使在同一路径中,每个客户对也包含多个访问。为了解决这个问题,我们提出了一种迭代局部搜索元启发式算法以及一种分枝价格算法。元启发式算法的核心由一个新的大邻域搜索组成,它将寻找取货和配送对到路线中的最佳插入组合(具有可能的分割)的问题简化为资源约束的最短路径和背包问题。类似地,分支与价格算法使用复杂的标记技术、路由松弛、预处理和分支规则来实现有效的解决方案。我们在经典单车实例上的计算实验证明了该元启发式算法的优异性能,它为93个测试实例中的92个生成了新的最佳解,并且优于所有以前的算法。文中还报告了具有距离约束的新多车辆实例的实验结果。分支与价格算法为多达20个取送对的实例生成最优解,并且通过元启发式算法找到非常精确的解。

MSC公司:

90磅06 运输、物流和供应链管理
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
90C57型 多面体组合学,分支与绑定,分支与切割

软件:

VRP公司
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