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]
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
菠菜菜str完成签到,获得积分10
1秒前
悟空发布了新的文献求助10
1秒前
优雅山柏发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
junc发布了新的文献求助20
1秒前
memory发布了新的文献求助10
1秒前
罗曼长情雪兰完成签到,获得积分10
2秒前
酷炫板凳发布了新的文献求助10
2秒前
Sue发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
张先森完成签到,获得积分10
3秒前
Orange应助饭小心采纳,获得10
3秒前
jason完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
糖糖完成签到,获得积分10
4秒前
小二郎应助幸福胡萝卜采纳,获得10
4秒前
4秒前
亵渎完成签到,获得积分10
4秒前
mc1220完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
冰刀完成签到,获得积分10
6秒前
kid1412完成签到 ,获得积分10
7秒前
LU完成签到,获得积分10
7秒前
小蘑菇应助R先生采纳,获得50
7秒前
7秒前
小嘎完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
小虎发布了新的文献求助30
8秒前
9秒前
superworm1完成签到,获得积分10
9秒前
不懂事的小孩完成签到,获得积分10
9秒前
张瑶完成签到,获得积分10
9秒前
chloe完成签到 ,获得积分10
9秒前
桐桐应助申小萌采纳,获得10
10秒前
星星泡饭完成签到,获得积分10
10秒前
健忘曼云完成签到,获得积分10
10秒前
晶晶妹妹发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527742
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107867
关于积分的说明 9286956
捐赠科研通 2805612
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540026
邀请新用户注册赠送积分活动 716884
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709762