多班次整车车辆路径问题的定价与割平面混合方法

以货运集装箱形式出现的整车运输（FTL）是国际贸易中最重要的运输方式之一。由于运量大、规模大，在FTL中交货时间通常不太关键，但成本与服务质量至关重要。因此，高效求解大规模多班次FTL问题正变得愈发重要，并需要进一步研究。在我们早期的一项研究中，针对多班次FTL问题建立了集合覆盖模型并提出了三阶段求解方法。本文扩展了先前的工作，通过将定价与割平面策略与元启发式（变邻域搜索和遗传算法）相混合，提出了一种显著更高效的方法。采用元启发式在定价引导下寻找有希望的列（车辆路径），并动态生成割以消去由不相容商品引起的不可行流分配。在真实与人工基准FTL问题上的计算实验表明，与先前基于MIP的三阶段方法以及两种现有元启发式相比，在计算时间与解质量上均具有更优性能。所提出的割与启发式定价方法可高效求解大规模真实FTL问题。