二维载荷约束下车辆停放问题的变邻域搜索优化方法

本文是一篇即将在《欧洲运筹学杂志》(European Journal of Operational Research, EJOR)发表的研究论文，标题为"带有二维载荷约束的车辆停放问题的可变邻域搜索"。该研究关注的是在实际物流与运输管理中的一个复杂优化问题—— capacitated vehicle routing problem (CVRP)，这是一个经典的问题，旨在最小化车辆的行驶距离或成本，同时满足车辆的容量限制以及可能的二维装载约束。 在传统的CVRP中，车辆需要从一个给定的起点出发，完成一系列的货物配送任务，最后返回原点，同时考虑每辆车的装载能力。然而，这篇论文将二维装载约束引入到模型中，这使得问题更为现实，因为许多货物的尺寸和形状可能需要在水平和垂直方向上都受到限制。例如，在货物装载或卸载过程中，既要考虑货物的宽度和高度，也要注意堆叠货物的方式，以避免超出车辆的实际容积。 作者团队由来自中国江西财经大学、香港城市大学、厦门大学、新加坡南洋理工大学和南京大学的学者组成，他们采用了一种可变邻域搜索（variable neighborhood search, VNS）方法来解决这一问题。VNS是一种局部搜索算法，它通过在不同的邻域结构中进行搜索，寻找最优或近似最优解。这种方法特别适合处理具有多局部最优解的问题，如CVRP中的装载约束问题，因为它能够跳出当前局部最优区域，探索全局解决方案。 论文的主要贡献在于提出了一种新的搜索策略，结合了邻域变换、解的初始化、接受准则等多个要素，以有效地处理二维装载约束对CVRP的影响。作者们通过实验验证了他们的方法在解决实际问题时的有效性和效率，展示了在满足约束的同时，能够在寻找最佳路线和装载方案上取得显著的进步。 这篇研究论文对于理解和优化实际物流系统中的车辆调度问题具有重要意义，不仅提升了理论研究的实用性，也为物流规划者提供了实用的工具和策略，以应对现实世界中复杂的二维载荷限制。