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chap8 車輛路線問題
車輛路線問題Vehicle Routing Problem
Chapter 8
車輛路線問題(VRP)
某一物流中心(場站)必須派遣其車輛送貨至位於各地的顧客,最後再回到場站,為使其運輸成本最小,則需使用的車輛數及行走路線為何?
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問題思考
請問VRP與TSP有何異同?
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VRP問題特性
屬於節點服務之網路組合最佳化問題
除了場站節點外,其餘節點恰由一輛車服務一次
多車輛路線,且車輛具有容量限制
各車輛路線所服務的顧客需求總和不得超過車輛容量
求解複雜度屬於NP-hard,大規模問題難以求得最佳解,實務上多採取「啟發式方法(Heuristics)」求解
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VRP問題數學規劃模型
Minimize
subject to
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VRP問題求解演算法
真正解法
傳統啟發式解法(Heuristics) :
先分群再排程
先排程再分群
節省法
插入法
掃瞄法
交換改善(節點/節線交換、路線間/路線內交換)
數學規劃基礎
人機互動
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先分群再排程
2
4
6
5
7
1
3
8
0
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先排程再分群
2
4
6
5
7
1
3
8
0
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節省法(Savings approach)
建立起始解:每輛車只服務一個顧客
計算合併任意兩條車輛路線可以節省的成本
選擇合併後不會超過車輛容量、且節省成本最多的兩條車輛路線進行合併
重覆步驟2~3,直到沒有車輛路線可供合併
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節省法(續)
2
1
3
0
5
5
6
6
4
4
4
節省值=5+6-4=7
8
節省值=6+4-8=2
節省值=5+4-10=-1
10
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路線內之節線交換或節點交換
‧同TSP
路線間節線交換
路線間節點交換
交換改善
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VRP問題求解演算法
傳統啟發式解法(Heuristics)只在目標值有改善時才進行交換,常會陷入局部最佳解,而無法進一步找到更好的解
巨集啟發式方法(Meta-heuristics)則以傳統的啟發式解法為基礎,並根據一些高階的搜尋策略指導下層的啟發式方法,以避免陷入局部最佳解
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VRP延伸性問題
含時窗限制
多場站、多車種
同時收、送貨
隨機需求、隨機旅行時間
存貨車輛路線問題/週期性車輛路線問題
動態性/即時性VRP
撥召公車問題
其他
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