考虑劳动力管理下的车辆路径问题研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:71401059
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:23.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0102.运筹与管理
- 结题年份:2017
- 批准年份:2014
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2015-01-01 至2017-12-31
- 项目参与者:郝进考; 张子臻; 秦进; 陆坚毅; 邵路路; 费凡; 倪勇;
- 关键词:
项目摘要
The effectiveness, legitimacy, security, fairness and learning of the labor play a key role in modern logistics and transportation. However,most vehicle routing models don't consider the above factors of the labor in the process of route planning. This project studies how to schedule and manage the crew in the process of route planning in order to improve the effectiveness and the efficiency of the labor resource. Especially, we focus on the following four typical and practical vehicle routing problems with workforce management: (1) The vehicle routing problem with the scheduling of divers and assistants; (2) The vehicle routing problems with manpower planning, in this problem, we try to improve the performance of the divers by always sending the divers to the regions they are familiar with; (3) The vehicle routing problem with Chinese legislation; and (4)The consistent vehicle routing problem. Based on the analysis of the characteristics of these problems, we will design exact algorithms, novel heuristics, meta-heuristics and hybrid meta-heuristics to solve the problems. This project will provide operable and effective vehicle routing and crew scheduling solutions for Chines transportation service providers, as well as reducing the operational costs of these providers.
劳动力资源的功效性、合法性、安全性、公平性、学习性等因素在现代物流运输中起着关键作用,文献中现有的车辆路径模型对以上劳动力因素关注的非常少。本项目主要研究,在为车辆安排运输路线的同时,如何通过合理的人员调度和人员管理,来提高配送人员的工作效率以及劳动力资源的利用率,以实现劳动力资源在物流运输中的优化配置。具体研究问题包括:(1)考虑司机和辅助服务人员调度下的车辆路径问题;(2)考虑劳动力配置下的车辆路径问题,从模拟人的信息认知机理出发,通过合理的人员安排来提劳动力资源的工作效率;(3)我国法规对劳动力工作时间限制下的车辆路径问题;(4)顾客服务一致性要求下的车辆路径问题。我们将先对这几个问题的特点进行深入分析,然后设计精确算法,新颖的启发式算法,超启发式算法和混合启发式算法来对问题进行求解。本项目可以为我国运输企业提供切实可行的车辆路径规划和人员调度方案,同时可以降低我国物流企业运营成本。
结项摘要
现代物流业已成为中国经济发展的基础性产业,车辆路径问题(Vehicle Routing Problems, VRP)是物流优化领域中最核心的一个问题。另外一方面,劳动力资源的功效性、合法性、安全性、公平性、学习性等因素在现代物流运输中起着关键作用。本项目主要研究,在为车辆安排运输路线的同时,如何通过合理的人员调度和人员管理,来提高配送人员的工作效率以及劳动力资源的利用率,以实现劳动力资源在物流运输中的优化配置。本项目具体研究了以下一些考虑人员调度和人员管理的车辆路径问题:(1)来自于步步高物流配送中心的质检员调度问题的研究,该问题是一个考虑劳动力资源调度和车辆路径优化的问题。针对该问题,我们设计了基于分支定价切平面的算法来对该问题进行精确求解。(2)带酒店选择的旅行商问题(the travelling sales person problem with hotel selection)的研究。该问题同样是一个考虑劳动力资源调度和车辆路径优化的问题。针对该问题,我们设计了一个基于动态规划的混合进化算法来对该问题进行近似求解,相关结果已经发表在国际期刊杂志Computers & Operations Research上。(3)带互斥性访问的团队定向问题,该问题是是一类特殊的考虑人员调度的路径优化问题,在物流领域、旅游领域非常常见同时也具有极大的挑战性。针对该问题,我们设计了一种考虑非法解的混合进化算法。相关研究成果已经被European Journal of Operational Research正式录用。(4)带同步约束的车辆路径问题,该问题考虑了人员的同步特性。针对该问题,我们设计了基于分支定价切平面的算法,相关成果已经发表在国际期刊杂志Naval research logistics上。(5)研究了一些与人员调度模型相关的问题如图着色问题、以及优化算法和组合优化领域相关的问题,相关研究成果发表在European Journal of Operational Research、Information Sciences等期刊上。依托该项目,目前已经正式发表或录用SCI论文9篇,培养硕士生3名,博士生3名(含在读)。本项目可以为我国运输企业提供切实可行的车辆路径规划和人员调度方案,同时可以降低我国物流企业运营成本。
项目成果
期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hybridization of tabu search with feasible and infeasible local searches for the quadratic multiple knapsack problem
二次多重背包问题的禁忌搜索与可行和不可行局部搜索的混合
- DOI:10.1016/j.cor.2015.08.002
- 发表时间:2016
- 期刊:Computers & Operations Research
- 影响因子:4.6
- 作者:Jin Qin;Xianhao Xu;Qinghua Wu;T.C.E. Cheng
- 通讯作者:T.C.E. Cheng
A review of algorithms for maximum clique problems
最大派系问题算法综述
- DOI:--
- 发表时间:2015
- 期刊:European Journal of Operational Research
- 影响因子:6.4
- 作者:qinghua wu;jin-kao hao
- 通讯作者:jin-kao hao
A clique-based exact method for optimal winner determination in combinatorial auctions
组合拍卖中基于派系的最佳获胜者确定精确方法
- DOI:10.1016/j.ins.2015.11.029
- 发表时间:2016-03
- 期刊:Information Sciences
- 影响因子:8.1
- 作者:Wu, Qinghua;Hao, Jin-Kao
- 通讯作者:Hao, Jin-Kao
Minimum sum coloring for large graphs with extraction and backward expansion search
通过提取和向后扩展搜索对大图进行最小和着色
- DOI:10.1016/j.asoc.2017.09.043
- 发表时间:2018
- 期刊:Applied Soft Computing
- 影响因子:8.7
- 作者:Qinghua Wu;Qing Zhou;Yan Jin;Jin-Kao Hao
- 通讯作者:Jin-Kao Hao
A tabu search based hybrid evolutionary algorithm for the max-cut problem
基于禁忌搜索的最大割问题混合进化算法
- DOI:10.1016/j.asoc.2015.04.033
- 发表时间:2015-09
- 期刊:Applied Soft Computing
- 影响因子:8.7
- 作者:Wu, Qinghua;Wang, Yang;Lu, Zhipeng
- 通讯作者:Lu, Zhipeng
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- 期刊:中华围产医学杂志
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- 通讯作者:孔祥东
其他文献
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