【摘 要】
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研究了考虑充电量决策的大规模基站断电运维的多车辆路径规划问题。目标是在运维能力有限的条件下最小化基站断电产生的损失和车辆运行成本的加权总和。分析了该问题区别于传统取送货问题的差异与难点,利用图论模型建立了动态多阶段车辆路径的混合整数规划模型,利用库存理论辅助基站充电量的决策并通过软时间窗口对车辆服务与路径规划进行约束,最后设计了基于局部最优插入和变邻域搜索的动态算法框架进行求解。基于中国铁塔公司真实数据生成的多个算例验证了该算法可以显著降低运维成本,并协助公司进行运维车队规模的规划。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71501075),广东省自然科学基金杰出青年基金资助项目(2015A030306007),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019ZD15)。
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研究了考虑充电量决策的大规模基站断电运维的多车辆路径规划问题。目标是在运维能力有限的条件下最小化基站断电产生的损失和车辆运行成本的加权总和。分析了该问题区别于传统取送货问题的差异与难点,利用图论模型建立了动态多阶段车辆路径的混合整数规划模型,利用库存理论辅助基站充电量的决策并通过软时间窗口对车辆服务与路径规划进行约束,最后设计了基于局部最优插入和变邻域搜索的动态算法框架进行求解。基于中国铁塔公司真实数据生成的多个算例验证了该算法可以显著降低运维成本,并协助公司进行运维车队规模的规划。
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