【摘 要】
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为解决1种新的叫车接送问题(DARP)——灵活多车场多类型的叫车接送问题(MDHDARP-FD),建立以总行驶成本最小为目标的混合整数非线性规划数学模型。由于模型非常复杂,难以直接求解,对模型进行约束线性化、变量聚合和添加有效不等式等处理。在约束线性化过程中,非线性约束被重写为等价的线性约束;在变量聚合过程中,将具有相同性质的决策变量进行聚合,以减少变量数量;还引入了一些有效不等式来强化模型。从而获得1个解空间较小易于求解的新线性规划模型,并结合不同类型的车辆和乘客需求进行叫车接送问题的仿真测试。算例结果
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71601050),福建省社会科学规划项目(FJ2020B036)资助。
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为解决1种新的叫车接送问题(DARP)——灵活多车场多类型的叫车接送问题(MDHDARP-FD),建立以总行驶成本最小为目标的混合整数非线性规划数学模型。由于模型非常复杂,难以直接求解,对模型进行约束线性化、变量聚合和添加有效不等式等处理。在约束线性化过程中,非线性约束被重写为等价的线性约束;在变量聚合过程中,将具有相同性质的决策变量进行聚合,以减少变量数量;还引入了一些有效不等式来强化模型。从而获得1个解空间较小易于求解的新线性规划模型,并结合不同类型的车辆和乘客需求进行叫车接送问题的仿真测试。算例结果
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