考虑车辆限行与装箱约束的SDVRP优化策略研究

"考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法" 车辆路径优化问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是物流配送领域中的核心问题，旨在最小化车队的行驶距离或成本，同时满足客户的需求。传统的VRP假设每个客户由一辆车单独服务，但在实际操作中，往往需要将客户需求分散到多辆车进行配送，这就是需求可拆分车辆路径问题（Split Delivery Vehicle Routing Problem, SDVRP）。SDVRP的引入源于对现实世界配送场景的更精确模拟，它允许根据车辆的承载能力和客户的需求量灵活分配货物。 Dror等人首次建立了SDVRP的数学模型，并指出在最优解中，任意两条路径最多只有一个共同的客户，这是判断解是否可行的重要标准。Archetti等人进一步研究发现，需求拆分可以显著降低配送成本，特别是在客户需求超过车辆限载量的情况下，限制车辆访问客户的次数也能有效降低成本。Nowak等探讨了取送货车辆问题中的需求拆分，指出当装载量超过车辆限载量的一半时，拆分策略的效益最高。 Archetti等还比较了SDVRP和VRP在不同条件下的计算复杂度，证明在大多数情况下，SDVRP可以找到解，而VRP则属于NP-hard问题，求解难度更高。Sliva等建立了考虑配送中心车辆数量限制和无限制的SDVRP模型，Luo等则在考虑时间窗和车辆实时重量成本的带时间窗SDVRP中，提出了分支-定价-切割算法，以车辆重量的线性函数作为单位距离出行成本，实验证明该算法的高效性。 彭勇等研究了带二维装箱约束的SDVRP，采用遗传算法和最底最左位置填充算法（Bottom-Left-Fill, BLF）相结合的方法求解。张得志等关注了基于随机需求的多目标VRP，引入司机工作线路均衡度作为目标之一，通过数值实验验证了模型和算法的有效性。Bianchessi等探讨了在客户不便配送情况下的带时间窗SDVRP，Zhang等则针对在线零售企业的终端配送，提出了一种新的订单整合方法，通过拆分需求和成本最小化策略优化配送。 Li等对带时间窗的SDVRP进行了深入研究，每个客户都有一个服务时间窗，并设计了分支-定价-切割算法求解。徐菱等建立了一个时间窗约束下需求可拆分的拣选与配送联合优化模型，对比分析了需求拆分策略与其他策略的效果，证明了需求拆分在降低成本和提高效率方面的优势。 考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法是一个复杂但重要的研究领域，涉及到物流管理、运筹学、计算机科学等多个学科。各种研究方法和模型的提出，旨在解决实际配送中的效率和成本问题，以实现更优化的配送方案。