面向冷链公路运输的动态温度控制的随机规划

冷链货车中的温度控制对于维持产品质量至关重要，但现有方法忽略了诸如随机门打开持续时间和异构初始产品温度等关键操作不确定性。我们提出了一个框架，通过显式建模这些不确定性来优化冷藏卡车在固定路线上的冷却策略，同时捕捉 trailer 中所有相关热力学相互作用。为此，我们将高保真热力学建模与多阶段随机规划结合，并使用随机双重动态规划求解。基于真实世界数据，合作伙伴进行计算实验，表明我们的随机策略平均优于最佳确定性基准35%，且计算可行。在另一分析中，我们显示，通过固定温度违规持续时间，我们的策略比确定性策略使用最高可达40%的燃料。我们的结果表明，包装级别的热状态信息是问题中最关键的因素，可显著减少温度违规。客户停靠的时机和长度是第二个最重要的因素，结合详细的热力学相互作用建模，可进一步显著减少违规情况。我们分析最优随机冷却策略，发现停靠前的预热是最优策略的关键要素。这些发现凸显了在维持易腐产品质量的同时，降低行业碳足迹并提高运营效率的高级控制策略的价值。