利用新型分解启发式大规模求解众包共享行程配送问题
分布式、并行与集群计算
2024-06-19 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了一种集合划分公式以及一种新型分解启发式(D-H)求解算法，用于求解城市众包共享行程配送(CSD)问题的大规模实例。CSD问题涉及专用车辆(DVs)和共享私人车辆(SPVs)履行配送订单，其中SPVs具有自身的行程起点与终点。D-H首先尽可能多地将包裹配送订单(PDOs)分配给SPVs，其中D-H枚举每辆SPV可可行遍历的路线集合，然后求解一个PDO-SPV-路线分配问题。对于PDO-DV分配与DV路径规划，D-H使用插入启发式求解带时间窗、行程时长和容量约束的多车辆路径问题。最后，D-H通过受模拟退火(SA)启发的过程在SPV与DV路线间切换PDOs以寻求潜在的解改进。D-H在计算效率上优于商业求解器，同时对于小规模问题实例获得近最优解。受SA启发的切换过程在运行时间上优于大邻域搜索算法，两者在解质量上相当。最后，本文使用D-H分析了若干相关因素对城市规模CSD系统性能的影响，即参与SPVs的数量与SPVs的最大绕行意愿。与现有文献一致，我们发现CSD可大幅降低配送成本。然而，我们发现CSD会增加车辆行驶里程。我们的发现为物流从业者提供了有意义的见解，而算法展示了对大型现实系统的前景。
引用
@article{arxiv.2203.14719,
title = {Tackling the Crowdsourced Shared-Trip Delivery Problem at Scale with a Novel Decomposition Heuristic},
author = {Dingtong Yang and Michael F. Hyland and R. Jayakrishnan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.14719},
year = {2024}
}