【摘 要】
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上门服务大量出现在现代服务业的各类场景中,如IT运维服务、家庭医疗服务、家政服务等,优化服务调度对提升服务组织的效率意义重大。此类问题对应于文献中的劳动力调度和路径规划问题,已有研究常把任务视为一个点,路径直接由任务执行顺序确定。而现实中的上门服务任务往往存在点、线、面等结构型的区别,不同结构的任务在路径规划中对应的地理连接点数量不同,路径无法直接由任务顺序确定。同时,任务具有拖期惩罚级别差异、服
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上门服务大量出现在现代服务业的各类场景中,如IT运维服务、家庭医疗服务、家政服务等,优化服务调度对提升服务组织的效率意义重大。此类问题对应于文献中的劳动力调度和路径规划问题,已有研究常把任务视为一个点,路径直接由任务执行顺序确定。而现实中的上门服务任务往往存在点、线、面等结构型的区别,不同结构的任务在路径规划中对应的地理连接点数量不同,路径无法直接由任务顺序确定。同时,任务具有拖期惩罚级别差异、服务人员可执行任务不同、执行任务的时间存在差异,这些情形都对上门服务调度问题的有效解决提出了挑战。本文研究多结构型任务层指派问题和连接点层路径规划问题的协同优化,以总拖期最小为目标,建立了混合整数规划模型。根据解的任务环和连接点环双层编码的特点,设计了自适应大规模邻域搜索算法（ALNS）,分别在任务环和连接点环层面提出了目标优化的自适应算子,并对接受机制进行改进,保证了算法在不同阶段的搜索性能。结合问题特征的精确算法则采用分支定价框架,利用D-W分解对约束进行解耦,得到了限制主问题和每个服务人员的最短路径子问题,设计了求解检验数为负值的路径-人员组合的标签算法和启发式算法,据此提出了基于动态规划的分支定价算法（Branch＆Price-Dynamic Programming,BP-DP）,以及基于启发式和动态规划的分支定价算法（Branch＆Price-Dynamic Programming-Heuristics,BP-DP-H）。本文根据问题特征构造了测试算例集并进行了多组计算实验。实验结果表明,ALNS的主要优势是求解快速,求解规模大;ALNS求解小规模算例的平均结果与精确解相差在7%以内;中、大规模算例中,相较于贪婪算法获得的初始解,ALNS使总拖期下降了20%～30%。BP-DP、BP-DP-H能精确求解小规模算例,且求解速度快于CPLEX,其中BP-DP-H的列生成效率更高,加速效果更好。本文还分析了拖期惩罚系数向量对5个级别的任务的按时完成率和实际总拖期的影响,可为拖期惩罚系数向量的决策提供参考。
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