Optimal Chaining of Vehicle Plans with Time Windows

要約

タイム ウィンドウを使用した配車ルートの領域の問題を解決するには、多くの場合、配車計画をより長い期間にわたるシーケンスに接続する必要があります。つまり、計画の連鎖を実行する必要があります。
最近、フリートサイジングの問題を解決するために、ネットワークベースのソリューションが提案されています。
ただし、この方法では、時間枠に関するすべての車両ルートの問題の本質的な特性である計画の時間の柔軟性が考慮されていません。
その代わり、計画には時間が固定されており、遅らせることはできません。
この研究では、指定された時間枠に沿った遅延を考慮した新しい問題の定式化と、それを解決するために使用できる方法を提示します。
さらに、この方法が最適であることを証明し、その複雑さを分析します。
最後に、いくつかの実際的なアプリケーションをリストし、そのうちの 1 つである静的な Dial-a-ride 問題を解決する方法についてデモンストレーションを実行します。
実証結果は、かなりの数のインスタンスに対して、提案された方法が、最大の計算時間要件を持たないものの、評価した他の 2 つのヒューリスティック ベースライン方法よりも優れたソリューションを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

For solving problems from the domain of vehicle routing with time windows, we often need to connect vehicle plans into sequences spanning a longer time horizon or, in other words, we need to perform a plan chaining. Recently, a network-based solution has been proposed to solve the fleet-sizing problem. The method, however, does not consider the time flexibility of the plans, an essential property of all vehicle routing problems with time windows. Instead, plans have fixed times and cannot be delayed. This work presents a new problem formulation that considers delays in line with the given time windows and a method that can be used to solve it. Moreover, we prove that the method is optimal, and we analyze its complexity. Finally, we list some practical applications and perform a demonstration for one of them: the method for solving the static Dial-a-ride problem. The demonstration results show that for a significant number of instances, the proposed method provides a better solution than the other two heuristic baseline methods we have evaluated, while not having the largest computational time requirements.

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