論文の概要: A Two-Echelon Covering Tour Vehicle Routing Problem with Drones for Post-Disaster Relief
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38227v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 10:27:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.412587
- Title: A Two-Echelon Covering Tour Vehicle Routing Problem with Drones for Post-Disaster Relief
- Title（参考訳）: ドローンによる災害後の救助のための2エチェロンカバーツアー車両ルーティング問題
- Abstract要約: 本研究では,災害後の救援物資の流通に有効な2E-CTVRP (2-echelon cover tour vehicle routing problem) を提案する。
本稿では,クラスタを衛星に割り当てる際の,グレディランダムな構成,単一軌道探索,周期経路リリンクを組み合わせたハイブリッドメタヒューリスティックGRASP-ILS-PRを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2710740436620314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the two-echelon covering tour vehicle routing problem (2E-CTVRP) for the distribution of relief supplies after a disaster. In the first echelon, a fleet of trucks transports supplies and drones from a central depot to satellites at the periphery of the affected area. In the second echelon, drones launched in parallel from the satellites deliver the supplies to the centroids of victim clusters, which are obtained by clustering the victim locations, and each truck waits at a satellite until its drones have returned. The problem combines the assignment of satellites to trucks, the sequencing of the truck routes, and the assignment of clusters to satellites, and minimizes the sum of the arrival times of the trucks at the satellites and at the depot. We formulate the 2E-CTVRP as a mixed integer linear program and propose a hybrid metaheuristic, GRASP-ILS-PR, which combines greedy randomized construction, a single-trajectory search, and periodic path relinking on the assignment of clusters to satellites. On a new benchmark set of 110 instances, GRASP-ILS-PR finds all known optimal solutions within 30 seconds, matches or improves on the one-hour solutions of a commercial solver on most larger instances, and improves on them by up to 11% for instances with 50 satellites. It clearly outperforms a conventional GRASP with evolutionary path relinking and yields more consistent results than a simulated annealing algorithm that uses the same search components. An analysis of two fleet configurations shows that few large trucks minimize the cumulative arrival time in most instances, whereas many small trucks deliver supplies to the victims earlier and more equitably in every instance.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,災害後の救援物資の流通に有効な2E-CTVRP (2-echelon cover tour vehicle routing problem) を提案する。
最初のエケロンでは、トラックの一群が中央の補給所から被災地域の周辺にある衛星に物資やドローンを輸送している。
第2のエケロンでは、衛星から平行に打ち上げられたドローンが、犠牲者のクラスターの遠心分離器に物資を供給し、それぞれのトラックは、そのドローンが戻ってくるまで衛星で待機する。
問題は、トラックへの衛星の割り当て、トラックルートのシークエンシング、衛星へのクラスタの割り当てを組み合わせ、衛星や補給所におけるトラックの到着時刻の総和を最小化する。
本稿では,2E-CTVRPを混合整数線形プログラムとして定式化し,衛星へのクラスタの割り当てにグリディランダムな構成,単一軌道探索,周期経路リリンクを組み合わせたハイブリッドメタヒューリスティックGRASP-ILS-PRを提案する。
新しい110インスタンスのベンチマークセットで、GRASP-ILS-PRは、30秒以内に既知のすべての最適ソリューションを見つけ、ほとんどの大きなインスタンスで商用ソルバの1時間ソリューションにマッチまたは改善し、50個の衛星を持つインスタンスで最大11%改善する。
従来のGRASPよりも明らかに優れており、同じ探索成分を使用するシミュレーションアニーリングアルゴリズムよりも、より一貫性のある結果が得られる。
2つの艦隊構成の分析によると、ほとんどの事例において、累積到着時間を最小化する大型トラックはほとんどなく、一方、多くの小型トラックは犠牲者に早期に、より公平に物資を供給している。
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