已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Fleet resupply by drones for last-mile delivery

卡车 无人机 计算机科学 车辆路径问题 整数规划 运筹学 布线(电子设计自动化) 运输工程 工程类 汽车工程 计算机网络 算法 遗传学 生物
作者
Juan C. Pina-Pardo,Daniel F. Silva,Alice E. Smith,Ricardo A. Gatica
出处
期刊:European Journal of Operational Research [Elsevier BV]
卷期号:316 (1): 168-182 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.ejor.2024.01.045
摘要

The Vehicle Routing Problem with Release Dates and Drone Resupply consists of routing a fleet of trucks to deliver orders that arrive at a depot over time. During the delivery horizon, the trucks can return to the depot to collect newly arrived orders, or these orders can be resupplied to the trucks along their routes via drones dispatched from the depot. A Mixed-Integer Linear Programming (MILP) formulation is developed for the version of the problem where order arrival times at the depot (generally termed order release dates) are known beforehand. To address large-size instances, we devise a unified matheuristic approach that provides high-quality solutions for both the truck-and-drone and the truck-only versions of the problem. In this approach, truck routes are iteratively modified using a tabu search scheme, where a subordinate fast MILP model defines optimal loading operations (truck depot returns and drone resupplies) for promising truck routes. We perform extensive numerical experiments with instances of up to 100 customers. Results show the effectiveness of the matheuristic approach for solving both the truck-and-drone and the truck-only versions of the problem. We also show the benefits of drone resupply to reduce completion times and the number of times the trucks need to return to the depot to collect newly released orders. Furthermore, we provide several managerial insights regarding fleet utilization and consolidation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jasigfhaig完成签到,获得积分10
1秒前
小宋完成签到,获得积分10
1秒前
nancyshine完成签到,获得积分10
2秒前
zhao完成签到,获得积分10
2秒前
momo完成签到 ,获得积分10
2秒前
雷家发布了新的文献求助10
3秒前
jasigfhaig发布了新的文献求助10
4秒前
白三完成签到,获得积分10
6秒前
8秒前
小恐龙完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
PengDai发布了新的文献求助10
10秒前
月下荷花完成签到 ,获得积分10
11秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
哈哈哈发布了新的文献求助30
12秒前
12秒前
12秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
年轮完成签到 ,获得积分10
14秒前
am发布了新的文献求助10
15秒前
小池完成签到,获得积分10
18秒前
桃子完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
李爱国应助Leah采纳,获得10
21秒前
23秒前
典雅发箍完成签到 ,获得积分10
24秒前
wuyouping发布了新的文献求助10
29秒前
bkagyin应助霁明采纳,获得10
29秒前
梦泊完成签到 ,获得积分10
31秒前
hh发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
燚槿完成签到 ,获得积分10
33秒前
酷酷静白完成签到 ,获得积分10
33秒前
酷波er应助lxj采纳,获得10
33秒前
36秒前
38秒前
38秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
咳嗽・喀痰の診療ガイドライン第2版2025 800
Petrology and Plate Tectonics 800
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
《KNN基无铅压电陶瓷电学性能优化与物理机理研究》 500
The globalisation of real estate: the politics and practice of foreign real estate investment 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 光电子学 物理化学 电极 基因 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7001856
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8677062
关于积分的说明 18396803
捐赠科研通 6479903
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3101117
关于科研通互助平台的介绍 2166386
邀请新用户注册赠送积分活动 2077470