Truck and Unmanned Vehicle Routing Problem with Time Windows: A Satellite Synchronization Perspective
Notice bibliographique
Résumé
We consider an important feature of satellite synchronization in the practical scenario of using unmanned vehicles (UVs) carried by trucks for “last-meter” delivery and introduce the truck and UV routing problem with time windows (TUVRP-TW) for optimizing the routes of a homogeneous fleet of truck-UV combinations. A UV that has been dispatched from its truck must be picked up by the same truck or must return by itself to the depot. Customers with time windows are classified into two types: truck-UV customers (TUCs) and UV customers (UCs). The TUCs where trucks dispatch or pick up the carried UVs are regarded as satellites. Fleet coordination and satellite synchronization are essential for modelling the TUVRP-TW. We classify satellite synchronization into inner-satellite synchronization and intersatellite synchronization. The inner-satellite synchronization generally considered in the literature focuses on synchronization operations at the same satellite. Intersatellite synchronization, which focuses on synchronization operations at various satellites, allows UVs to not return to the dispatched locations, if necessary. In the mixed-integer linear programming model of the TUVRP-TW, both binary variables for identifying the appointed satellites and continuous variables for time continuity constraints are introduced to ensure the interaction between truck routes and UV routes. A hybrid algorithm based on a greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) and a variable neighborhood search (VNS) is provided. Based on generated instances and benchmark instances, computational experiments are conducted to evaluate the performance of the intersatellite synchronization, the performance of the developed formulation, and the applicability of the hybrid algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».