一种面向大规模在途货运整合作业的改进Benders分解方法
最优化与控制
2018-01-29 v1
摘要
在线购物和第三方物流的增长引起了人们对求解大规模在途货运整合问题最优解的兴趣复兴。给定分布于时空中的多个货件的发货日期、尺寸、起点、终点和截止日期，该问题要求确定何时在中间整合点将其中部分货件整合为单一货件，以在满足截止日期约束的同时最小化运输成本。本文中，我们针对涉及多种产品、供应商和潜在整合点的多周期货运整合问题建立了混合整数规划模型。随后使用Benders分解将大量整数货运整合变量替换为少量连续变量，在不影响最优性的前提下缩小问题规模。我们的结果表明，Benders分解显著提升了求解器的性能规模。我们使用一个包含超过2750万个变量和920万个约束的大规模案例演示了我们的方法。
引用
@article{arxiv.1801.08921,
title = {A Redesigned Benders Decomposition Approach for Large-Scale In-Transit Freight Consolidation Operations},
author = {Abdulkader S Hanbazazah and Luis E. Abril and Nazrul I Shaikh and Murat Erkoc},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.08921},
year = {2018}
}