外卖配取过程中实时订单的不断插入具有强烈的不确定性,需持续进行滚动优化以动态更新配取路径。动态条件下,有效地合并取餐与配送作业(dynamic order combination,DOC)可显著减少冗余路径。本文将动态配取路径规划问题转化为变长开放...外卖配取过程中实时订单的不断插入具有强烈的不确定性,需持续进行滚动优化以动态更新配取路径。动态条件下,有效地合并取餐与配送作业(dynamic order combination,DOC)可显著减少冗余路径。本文将动态配取路径规划问题转化为变长开放链滚动优化问题,并构建多目标滚动配取路径规划模型对DOC与节点排序进行集成决策。考虑滚动优化框架下紧前决策对紧后决策的调度影响,模型在兼顾配取效率和客户满意度的同时,考虑了基于look-forward的滚动调度后效性。针对该模型,本文基于NSGA-Ⅲ框架开发了多目标元启发式算法进行求解,并设计了基于插入限制规则的元胞数组解编码和混合PMX&SBX交叉方式以适应模型的复杂可行域结构。通过一系列的仿真实验,本文验证了所提出的模型和算法的有效性与优越性。展开更多
文摘外卖配取过程中实时订单的不断插入具有强烈的不确定性,需持续进行滚动优化以动态更新配取路径。动态条件下,有效地合并取餐与配送作业(dynamic order combination,DOC)可显著减少冗余路径。本文将动态配取路径规划问题转化为变长开放链滚动优化问题,并构建多目标滚动配取路径规划模型对DOC与节点排序进行集成决策。考虑滚动优化框架下紧前决策对紧后决策的调度影响,模型在兼顾配取效率和客户满意度的同时,考虑了基于look-forward的滚动调度后效性。针对该模型,本文基于NSGA-Ⅲ框架开发了多目标元启发式算法进行求解,并设计了基于插入限制规则的元胞数组解编码和混合PMX&SBX交叉方式以适应模型的复杂可行域结构。通过一系列的仿真实验,本文验证了所提出的模型和算法的有效性与优越性。
