无仓库 VRP - 路边援助

Question

我正在研究一个非常独特的问题。
想象一家路边救援公司想要动态规划其车辆的路线。因此，对于每个新事件包，都希望根据一些约束（时间限制、道路可达性、车辆 - 事件匹配）创建满足它们的路线。

该公司拥有一支多样化的车队（摩托车适用于简单案件，拖车适用于困难案件），每起事件都表明它的独特性（我们知道它是否只需要燃料，或者需要牵引）。

没有车站，只有在街上漫游的车辆。 目标是在途中动态创建路线，同时牢记时间和总行驶距离的最小化。

你遇到过这样的问题吗？你知道它属于哪个 VRP 变体吗？

我已经看过两个之前的问题，但不幸的是它们不适合我的问题。 受人尊敬的optaplanner - VRP but with no depot 和Does optaplanner out of box support VRP with multiple trips and no depot，它们都是开放式VRP。

很遗憾，我现在没有代码，因为我仍在模拟我将解决这个问题的方式。 我真的很抱歉创建了一个建议问题而不是一个真正的问题。

非常感谢您。

Answer 1

这是一个丰富的动态/实时车辆路线问题。您不会找到问题的确切名称，因为当 VRP 变得过于复杂时，它们不适合任何标准类别。

这显然是一个动态/实时问题（这些术语可以互换使用），因为您通常只会在短时间内发现路边故障。

有时您正在维修一辆抛锚的汽车，这将是一个单站（因此是车辆路线问题）。有时你在拖车，这将是一个提货问题。因此，您可以将两者混合在一起。

您希望尽快找到发生故障的车辆，而有些车辆需要比其他车辆更早修理（想想在高速公路上的危险位置抛锚的汽车）。因此，您需要软时间窗口，以便惩罚迟到，而不是大多数 VRP 公式支持的标准硬时间窗口。

为了让您能够扩展到更大的问题，您还需要一个增量优化器，当添加新工作、更改车辆位置等时，它可以从以前的（可能现在不可行的）解决方案重新启动。不支持这我知道的开源求解器中的盒子。

我们开发了一个商业引擎来完成上述工作。我们开始使用 jsprit 库，它支持将单站和取件问题混合在一起。我们后来不得不替换 jsprit，因为我们必须重写大量代码才能让它在实时问题上愉快地运行，但是 jsprit 可能仍然证明对您来说是一个有用的起点。我们在white paper 中讨论了在让 jsprit 处理实时问题时必须克服的一些早期技术障碍。