带截止时间的车队化系统的最优与启发式方法

高效的卡车车队化是降低货运成本、降低燃料消耗和减排的关键策略。截止时间在此上下文中至关重要，因为卡车必须在特定时间窗内出发以满足交付要求并避免处罚。本文我们在具有有限容量 $L$ 和截止时间约束 $T$ 的高速公路站点 investigate 车队的 optimal formation 和 dispatch。系统以离散时间运行，每个到达的卡车被分配一个为 $T$ 槽位单位的截止时间。目标是利用形成大型车队的效率收益，同时考虑等待成本和截止时间违规。我们将问题建模为马尔可夫决策过程，并分析 $L = 3$ 时 optimal policy $\pi^\star$ 的结构，进而拓展见解至任意 $L$。我们证明了 optimal policy 在状态空间 $\mathcal{S}$ 的某些单调性质，并识别了不可达状态的类别。此外，由于状态空间 $\mathcal{S}$ 的大小随 $L$ 和 $T$ 指数增长，我们提出了启发式方法——包括条件方法和基于深度学习的方法——利用这些结构性见解同时保持低计算复杂度。