信息收集车辆路径问题：面向风暴应急响应的随机优化
最优化与控制
2023-01-18 v1
摘要
我们研究在风暴后通过管理一辆车辆来减轻电网损坏的问题，该车辆需在路由的同时执行两项任务：了解电网的损坏情况（需要直接观测）并修复其观测到的损坏。学习过程由客户通知公用事业公司其已断电（“熄灯呼叫”）的电话辅助。然而，当一棵树倒下并损坏线路时，会触发第一个上游断路器，导致断路器下方电网上的所有人停电。我们提出了一个动态路由模型，该模型捕获可观测状态变量，如车辆的位置和车辆已访问路段上的电网状态，以及对未访问路段停电情况的信念。车辆在物理运输网络上路由，但停电模式由电网结构决定。我们引入了一种基于信息松弛的蒙特卡洛树搜索形式，称之为乐观MCTS（optimistic MCTS），改进了其在更大动作空间问题上的应用。我们表明该方法显著优于工业中使用的标准升级启发式方法。
引用
@article{arxiv.2301.06497,
title = {The Information-Collecting Vehicle Routing Problem: Stochastic Optimization for Emergency Storm Response},
author = {Lina Al-Kanj and Warren B. Powell and Belgacem Bouzaiene-Ayari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.06497},
year = {2023}
}
备注
44 pages, 7 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1605.05711