Arc Routing with Time-Dependent Travel Times and Paths

计算机科学 多路径等成本路由 数学优化 车辆路径问题 布线(电子设计自动化) 启发式 静态路由 最短路径问题 弧形布线 预处理器 路径(计算) 图形 数学 路由协议 理论计算机科学 计算机网络 人工智能
作者
Thibaut Vidal,Rafael Martinelli,Tuan Anh Pham,Minh Hoàng Hà
出处
期刊:Transportation Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:55 (3): 706-724 被引量:21
标识
DOI:10.1287/trsc.2020.1035
摘要

Vehicle routing algorithms usually reformulate the road network into a complete graph in which each arc represents the shortest path between two locations. Studies on time-dependent routing followed this model and therefore defined the speed functions on the complete graph. We argue that this model is often inadequate, in particular for arc routing problems involving services on edges of a road network. To fill this gap, we formally define the time-dependent capacitated arc routing problem (TDCARP), with travel and service speed functions given directly at the network level. Under these assumptions, the quickest path between locations can change over time, leading to a complex problem that challenges the capabilities of current solution methods. We introduce effective algorithms for preprocessing quickest paths in a closed form, efficient data structures for travel time queries during routing optimization, and heuristic and exact solution approaches for the TDCARP. Our heuristic uses the hybrid genetic search principle with tailored solution-decoding algorithms and lower bounds for filtering moves. Our branch-and-price algorithm exploits dedicated pricing routines, heuristic dominance rules, and completion bounds to find optimal solutions for problems counting up to 75 services. From these algorithms, we measure the benefits of time-dependent routing optimization for different levels of travel-speed data accuracy.
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