PASA：一种用于分割配送车辆路径问题的先验自适应分割算法
系统与控制
2023-09-01 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
分割配送车辆路径问题（SDVRP）是带容量约束车辆路径问题（CVRP）的一种松弛变体，其中去除了每个客户仅被访问一次的限制。与CVRP相比，SDVRP可降低车辆行驶路径的成本。求解SDVRP的精确方法计算代价高昂。此外，最先进启发式方法的复杂性与难以实现阻碍了其在实际SDVRP场景中的应用。本文中，我们提出一种易于理解且有效的方法，基于先验自适应分割算法（PASA）求解SDVPR。先验分割策略的思想最早由Chen等人（2017）引入。在该方法中，客户的需求使用固定的分割规则预先分割为较小的值。从而，原始SDVRP实例被转换为CVRP实例，并使用现有的CVRP求解器求解。虽然Chen等人（2017）提出的先验分割规则对所有客户固定不变，而不考虑其需求与位置，我们提出一种自适应分割规则，考虑了客户到仓库的距离及其需求值。我们的实验表明，PASA能够生成与最先进方法相当但速度快得多的解。此外，我们的算法优于Chen等人（2017）提出的固定先验分割规则。
引用
@article{arxiv.2308.16446,
title = {PASA: A Priori Adaptive Splitting Algorithm for the Split Delivery Vehicle Routing Problem},
author = {Nariman Torkzaban and Anousheh Gholami and John S. Baras and Bruce Golden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16446},
year = {2023}
}