求解时间窗指派旅行商问题的精确两步 Benders 分解
最优化与控制
2025-01-27 v5
摘要
次日送达物流服务正通过日益关注客户服务重新定义行业。每个物流服务提供商面临的挑战是为此类次日送达服务联合优化时间窗指派与车辆路径。为以成本高效且以客户为中心的方式实现这一点，需要将随机行程时间等现实不确定性纳入优化过程。本文关注该背景下的典型优化问题：带随机行程时间的时间窗指派旅行商问题（TWATSP-ST）。它属于具有连续补偿的两阶段随机混合整数规划问题类。我们引入带情景聚类的两步 Benders 分解（TBDS）作为求解此类随机规划的精确方法。该方法利用沿二值与连续第一阶段决策的新两步分解，并提出了一种结合并推广最先进 Benders 方法与情景聚类技术的新情景保留策略。大量实验表明 TBDS 优于文献中的最先进方法。它将多达 25 个客户的 TWATSP-ST 实例求解至最优。它提供了更好的下界与上界，从而比现有最先进方法收敛更快。我们利用 TBDS 分析最优解的结构。通过仅略微增加路径成本，客户服务可得到极大改善，这由在高方差与低方差行程弧之间智能交替以减少延迟传播在执行车辆路径中影响所驱动。
引用
@article{arxiv.2306.02849,
title = {Exact Two-Step Benders Decomposition for the Time Window Assignment Traveling Salesperson Problem},
author = {Sifa Celik and Layla Martin and Albert H. Schrotenboer and Tom Van Woensel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.02849},
year = {2025}
}
备注
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