配送车辆调度的干扰管理模型与实时算法优化

本篇论文研究主要关注的是"行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法"。在现实的配送场景中，由于行驶时间延迟可能会对车辆调度产生显著影响，尤其是在复杂的交通条件下，如何有效地管理这种干扰成为关键问题。作者针对这一问题，提出了一个系统性的解决方案。 论文首先将车辆调度人员在面对时间延误时采取的"救援模式"进行了提炼，并将其转化为计算机可以理解和处理的形式化知识。这个过程包括了识别和建模车辆调度人员的决策路径，即从识别需要干预的路线到选择最佳救援策略的两个步骤。具体来说，他们将目标设定为同时最小化顾客的时间窗口偏离（以提高客户满意度）和配送成本（以优化运营效率）。 作者构建了一个数学模型，采用顾客时间窗偏离程度和配送成本作为多目标优化指标，通过优化算法来解决这个问题。他们对算法进行了参数配置，通过Solomon标准算例对其鲁棒性、求解结果的精确性和性能进行了测试，并将其与文献中的算法进行了对比，以验证其有效性。 实验结果显示，该算法不仅在多目标优化方面表现出色，而且能够满足实时应用的需求。这意味着即使在存在行驶时间延迟的情况下，该算法也能快速而准确地做出调度决策，这对于配送行业的实际应用具有重要意义。此外，算法的实时化处理进一步确保了其在动态变化的交通环境中依然能保持高效运行。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的干扰管理模型和算法，为应对配送车辆行驶时间延迟的问题提供了一种有效的方法，对于提升物流行业的运营效率和服务质量具有实际价值。