带行程偏移的多车场车辆调度问题的动态离散化发现算法
最优化与控制
2023-04-13 v1
摘要
多车场车辆调度问题（MDVSP）的解常可通过将行程偏移（TS）作为模型特征而大幅改进。通过允许出发时间偏离原始时刻表几分钟，同一车辆可执行新的行程组合，从而实现更高效调度。然而，对每个潜在行程偏移的显式建模会迅速使问题规模大到当前求解器无法处理，致使研究者和从业者不得不求助于启发式方法求解大规模算例。本文提出一种动态离散化发现算法，可在不显式考虑所有行程偏移的情况下保证MDVSP-TS的连续时间最优解。该算法通过在部分时间展开网络上迭代求解并精炼问题，直至解可转换为完全时间展开网络上的可行车辆调度。计算结果表明，该算法大幅优于显式建模方法，并能在考虑大量出发时间偏差时求解MDVSP-TS。
引用
@article{arxiv.2304.05665,
title = {Dynamic Discretization Discovery for the Multi-Depot Vehicle Scheduling Problem with Trip Shifting},
author = {Rolf van Lieshout and Thomas van der Schaft},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.05665},
year = {2023}
}