論文の概要: Optimization-based Learning for Dynamic Load Planning in Trucking Service Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04050v1
• Date: Sat, 8 Jul 2023 21:28:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 15:48:37.498522
• Title: Optimization-based Learning for Dynamic Load Planning in Trucking Service Networks
• Title（参考訳）: トラックサービスネットワークにおける動的負荷計画のための最適化に基づく学習
• Authors: Ritesh Ojha, Wenbo Chen, Hanyu Zhang, Reem Khir, Alan Erera, Pascal Van Hentenryck
• Abstract要約: 本稿では,フロー計画と負荷計画の両課題を共同で検討する動的負荷計画問題(DLPP)について考察する。 本研究の目的は,ネットワーク上の端末で意思決定を行う計画立案者に対して,意思決定支援ツールを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.611528740102582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The load planning problem is a critical challenge in service network design for parcel carriers: it decides how many trailers (or loads) to assign for dispatch over time between pairs of terminals. Another key challenge is to determine a flow plan, which specifies how parcel volumes are assigned to planned loads. This paper considers the Dynamic Load Planning Problem (DLPP) that considers both flow and load planning challenges jointly to adjust loads and flows as the demand forecast changes over time before the day of operations. The paper aims at developing a decision-support tool to inform planners making these decisions at terminals across the network. The paper formulates the DLPP as a MIP and shows that it admits a large number of symmetries in a network where each commodity can be routed through primary and alternate paths. As a result, an optimization solver may return fundamentally different solutions to closely related problems, confusing planners and reducing trust in optimization. To remedy this limitation, the paper proposes a Goal-Directed Optimization that eliminates those symmetries by generating optimal solutions staying close to a reference plan. The paper also proposes an optimization proxy to address the computational challenges of the optimization models. The proxy combines a machine learning model and a feasibility restoration model and finds solutions that satisfy real-time constraints imposed by planners-in-the-loop. An extensive computational study on industrial instances shows that the optimization proxy is around 10 times faster than the commercial solver in obtaining the same quality solutions and orders of magnitude faster for generating solutions that are consistent with each other. The proposed approach also demonstrates the benefits of the DLPP for load consolidation, and the significant savings obtained from combining machine learning and optimization.
• Abstract（参考訳）: 負荷計画問題は、パーセルキャリアのサービスネットワーク設計において重要な課題であり、端末間の時間的ディスパッチを割り当てるトレーラー(またはロード)の数を決定する。 もうひとつの重要な課題は、計画された負荷にどのようにパーセルボリュームを割り当てるかを指定するフロープランを決定することだ。 本稿では,需要予測が運用開始前の時間とともに変化する中で,負荷と流れを調整するための流れと負荷計画の課題を共同で考慮した動的負荷計画問題(dlpp)について考察する。 この論文は、ネットワーク全体の端末でこれらの決定を行うプランナーに通知する意思決定支援ツールの開発を目的としている。 本論文は,DLPPをMIPとして定式化し,各商品を一次経路および代替経路にルーティング可能なネットワークにおいて,多数の対称性を有することを示す。 その結果、最適化解法は基本的に異なる解を密接に関連する問題に還元し、プランナーを混乱させ、最適化の信頼を減らすことができる。 この制限を緩和するために,参照計画に近い最適解を生成することで,これらの対称性を解消するゴール指向最適化を提案する。 また,最適化モデルの計算課題に対処するための最適化プロキシを提案する。 このプロキシは、機械学習モデルと実現可能性復元モデルを組み合わせて、プランナーがループ内で課すリアルタイム制約を満たすソリューションを見つける。 産業インスタンスに関する広範な計算研究により、最適化プロキシは、互いに整合性のあるソリューションを生成する上で、同じ品質のソリューションと桁違いの順序を得る際に、商用の解決器よりも約10倍高速であることが示された。 提案手法は,負荷統合のためのDLPPの利点と,機械学習と最適化を組み合わせることで得られる大幅な節約効果を示す。

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