变周期随机动态车队调度：双层模型与交替求解策略

"该文研究了一种允许存储的变周期随机动态车队调度问题，针对运输任务数量不确定性、任务可存储、周期内时段长度变化以及车辆承载能力不同的特点，建立了数学模型，并提出了双层模型的交替求解策略。通过实验验证了算法的可行性和效率。" 在物流和运输管理领域，随机动态车队调度是一个复杂的问题，特别是在任务需求不确定、存储条件允许以及车辆负载不一致的情况下。本文提出的允许存储的变周期随机动态车队调度问题，关注的是如何有效地分配和调度车队资源，以满足随机产生的运输任务，同时考虑了任务存储的可能性，以及计划周期内的时段长度变化。 首先，作者建立了问题的数学模型，这是一个关键步骤，因为模型能够准确地反映出问题的特性。在这个模型中，不仅要考虑任务的随机性，还要处理存储任务的策略，以及不同时间段的车辆可用性和任务优先级。模型的构建需要对决策变量和状态变量有深入理解，以便能够反映实际情况。 接下来，为了处理这个问题，作者创新性地引入了新的决策向量和状态向量，将问题转化为可分离的形式。这意味着问题可以被分解为更小的、更易于管理的部分，简化了求解的复杂性。 此外，借鉴排队理论，作者设计了运输任务的生成机制，这有助于模拟实际环境中任务的随机出现。同时，他们还提出了模型分离参数的拟合过程，这有助于调整模型参数以更好地适应实际情况。 在此基础上，一个双层模型体系被构建起来。内层模型主要负责车辆的实时调度，而外层模型则用于优化整个调度策略，两者相互作用，形成一个完整的解决方案。交替求解策略在这种双层模型中起着核心作用，它通过反复迭代内外层模型的优化结果，逐步接近最优解。 最后，通过仿真实验和数值分析，作者证明了提出的交替求解算法在解决这种复杂调度问题上的可行性和有效性。这些实验结果不仅验证了算法的正确性，还展示了算法在处理实际问题时的效率和适应性。 该研究为解决具有存储功能和变周期的随机动态车队调度问题提供了一个有力的工具，对于优化物流运营、提高资源利用率和降低运输成本具有重要的实践意义。