論文の概要: A Hybrid Pricing and Cutting Approach for the Multi-Shift Full Truckload Vehicle Routing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06538v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 02:55:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-24 03:24:15.922358
• Title: A Hybrid Pricing and Cutting Approach for the Multi-Shift Full Truckload Vehicle Routing Problem
• Title（参考訳）: マルチシフト全荷車経路問題に対するハイブリッド価格とカット手法
• Authors: Ning Xue, Ruibin Bai, Rong Qu, Uwe Aickelin
• Abstract要約: 貨物コンテナの形でのフルトラック積載輸送(FTL)は、国際貿易において最も重要な輸送手段の1つである。 本稿では、メタヒューリスティックス(可変近傍探索と遺伝的アルゴリズム)を用いた価格とカット戦略のハイブリッド化による、より効率的なアプローチを提案する。 実時間および人工ベンチマークFTL問題に対する計算実験は,計算時間と解品質の両方において優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Full truckload transportation (FTL) in the form of freight containers represents one of the most important transportation modes in international trade. Due to large volume and scale, in FTL, delivery time is often less critical but cost and service quality are crucial. Therefore, efficiently solving large scale multiple shift FTL problems is becoming more and more important and requires further research. In one of our earlier studies, a set covering model and a three-stage solution method were developed for a multi-shift FTL problem. This paper extends the previous work and presents a significantly more efficient approach by hybridising pricing and cutting strategies with metaheuristics (a variable neighbourhood search and a genetic algorithm). The metaheuristics were adopted to find promising columns (vehicle routes) guided by pricing and cuts are dynamically generated to eliminate infeasible flow assignments caused by incompatible commodities. Computational experiments on real-life and artificial benchmark FTL problems showed superior performance both in terms of computational time and solution quality, when compared with previous MIP based three-stage methods and two existing metaheuristics. The proposed cutting and heuristic pricing approach can efficiently solve large scale real-life FTL problems.
• Abstract（参考訳）: 貨物コンテナの形でのフルトラック積載輸送(FTL)は、国際貿易において最も重要な輸送手段の1つである。 ボリュームと規模が大きいため、FTLではデリバリ時間が重要ではなく、コストとサービス品質が重要になります。 したがって、大規模な多重シフトFTL問題を効率的に解くことがますます重要になり、さらなる研究が必要である。 先行研究の一つとして,マルチシフトFTL問題に対して,集合被覆モデルと3段階解法を開発した。 本稿では,提案手法をメタヒューリスティックス (可変近傍探索と遺伝的アルゴリズム) を用いた価格とカット戦略のハイブリッド化により, より効率的な手法を提案する。 メタヒューリスティックは価格によって導かれる有望な列(車両経路)を見つけるために採用され、非互換商品によって引き起こされる実行不能なフロー割り当てを排除するためにカットが動的に生成される。 実時間および人工ベンチマークFTL問題に対する計算実験では,従来のMIPベースの3段階法と2つのメタヒューリスティクスと比較して,計算時間と解法品質の両面で優れた性能を示した。 提案手法は,大規模実生活FTL問題を効率的に解決する。

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