Leveraging Electric School Buses for Disaster Recovery: Optimizing Routing and Energy Scheduling via Branch-and-Price
The University of Texas at San Antonio（圣安东尼奥德克萨斯大学）；University of Pittsburgh（匹兹堡大学）；San Antonio Fire Department（圣安东尼奥消防局）
针对灾害中关键负荷恢复，提出利用电动校车进行路径与能源调度的混合整数规划模型，并开发精确与启发式分支定价算法，显著提升计算效率并降低恢复成本。
2025-10-15 math.OC
Recent Advances in Vehicle Routing with Stochastic Demands: Bayesian Learning for Correlated Demands and Elementary Branch-Price-and-Cut
我们考虑车辆路径问题与随机需求（VRPSD），一个随机变量的著名的VRP中，需求只显示在每个客户的车辆到达。基于VRPSD研究的最新进展，本文首先总结了解决该问题的关键新成果和方法。在这样做的过程中，我们讨论了与解决VRPSD的机会约束和补货为基础的角度下的主要挑战。一旦我们涵盖了目前的国家的最先进的，我们介绍两个主要的方法的贡献。首先，我们提出了一个分支价格和削减（BP&C）算法的VRPSD下的最优补货。该方法，这是基于基本路线的定价，与以前的算法相比，并允许几个开放的基准实例的解决方案。其次，我们开发了一个需求模型，用于处理相关的客户需求。该模型的中心概念是“外部因素”，它代表影响所有需求的未知协变量。我们提出了一个贝叶斯为基础的，迭代学习过程，以完善我们的知识的外部因素，客户的需求。此更新后的知识，然后使用规定的需求相关性下的最优补货决策。计算结果表明，新的BP&C方法的效率，并表明，成本节省10%以上的补货决策时，考虑到需求的相关性。最后，我们激励一些研究的角度来看，我们相信，应该塑造未来的研究VRPSD。
2023-02-06 math.OC
The Vehicle Routing Problem with Service Level Constraints
我们考虑一个车辆路径问题，旨在最大限度地减少成本的服务水平的限制，对几组交付。这个问题反映了物流供应商所面临的一些基本挑战，这些供应商为有限数量的合作伙伴提供运输服务，并应遵守服务水平的合同义务。该问题也推广了几类重要的有利润的车辆路径问题。为了解决这个问题，我们提出了一个紧凑的数学公式，一个分支和价格算法，和一个混合遗传算法与人口管理，它依赖于问题量身定制的解决方案表示，交叉和局部搜索算子，以及自适应惩罚机制建立一个良好的平衡服务水平和成本。我们的计算实验表明，所提出的启发式返回非常高质量的解决方案，这个困难的问题，匹配所有的最优解发现中小型基准实例，并改善现有的算法，两个重要的特殊情况下：车辆路径问题与私人车队和公共承运人，和能力限制有利可图的旅游问题。分支和价格算法也产生新的最优解的所有三个问题。
2017-06-09 math.OC
Branch \& Price \& Cut for the Time-Dependent Vehicle Routing Problem with Time Windows (TDVRPTW)
IMT Atlantique（IMT大西洋学院）；INSA Lyon（里昂国立应用科学学院）；Inria（法国国家信息与自动化研究所）
研究带时间窗的时间依赖车辆路径问题，通过将单车变体进展用于多车设置，重新实现分支定价算法，并探索整合数据挖掘和机器学习引导列生成，以开发高性能可解释求解器，推进该问题精确求解技术水平。
2026-07-28 math.OC
A Novel Mixed-Integer Linear Programming Formulation for Continuous-Time Inventory Routing
本文针对连续时间库存路径问题提出一种紧凑的混合整数线性规划模型，并结合舍入容量不等式和分支切割算法进行求解，在90个基准实例和63个真实改编实例上验证了其优于现有方法的性能。
2024-10-24 math.OC
A Rolling-Space Branch-and-Price Algorithm for the Multi-Compartment Vehicle Routing Problem with Multiple Time Windows
H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA（佐治亚理工学院H. Milton Stewart工业与系统工程学院）；Department of Operations and Decision Systems, Université Laval（拉瓦尔大学运营管理与决策系统系）
本文提出了一种滚动空间分支定价算法，用于解决多舱车辆路径问题带多个时间窗，通过引入聚类技术和加速策略，提高算法效率和实用性。
2026-01-22 cs.LG math.OC
Routing in Line Networks with Handling Times
针对超连接城市包裹网络中的固定线路路由问题，提出带处理时间的线路网络路由模型，利用凸松弛和残差前沿框架高效求解，可显著提升配送效率。
2026-10-02 math.OC
On Statistical Learning of Branch and Bound for Vehicle Routing Optimization
University of Victoria（维多利亚大学）；National Research Council（国家研究委员会）
本文利用三种神经网络学习分支定界中的强分支策略，以高效求解带容量约束的车辆路径问题，实验表明该方法在减少计算时间的同时能匹配或提升原有算法性能。
2023-10-17 cs.AI cs.LG math.OC
Lexicographic Minimax Load Balancing for T-Adaptive Segment Routing
École polytechnique（巴黎综合理工学院）；Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院）
本文针对IP/MPLS网络计划维护下的T-自适应段路由问题，提出字典序极小化链路负载向量，并开发Stela/Carla精确公式及分支定价轨迹列生成算法，保证全局整数与字典序最优。
2026-09-30 math.OC
Resource-robust valid inequalities for vehicle routing and related problems
本文针对车辆路径问题中的分支-定价-切割算法，提出资源鲁棒应用概念及新的资源鲁棒有效不等式，并在带容量约束的VRP上验证了计算收益。
2025-08-19 math.OC
Cooperative Routing for an Air-Ground Vehicle Team -- Exact Algorithm, Transformation Method, and Heuristics
本文考虑了一个合作车辆路径问题的情报，监视和侦察任务中存在的车辆之间的通信约束。建议的框架使用地面车辆和无人机（UAV）的旅行合作，并访问一组目标，同时满足通信约束。该问题被表述为一个混合整数线性规划，并开发了一个分支和切割算法来解决问题的最优性。此外，转换方法和启发式的问题也被开发。所有的算法的有效性，通过大量的计算实验几个随机生成的实例得到证实。
2019-02-28 math.OC
Capacitated Bounded Cardinality Hub Routing Problem: Model and Solution Algorithm
在本文中，我们解决了有界基数枢纽定位路由与路线容量，其中每个枢纽作为一个转运节点的一个有向路线。枢纽节点的数目介于最小值和最大值之间，枢纽级网络是一个完全子图。转运操作发生在枢纽节点，从枢纽级运输机到轮辐级车辆的流量转移时间影响轮辐到枢纽的分配。提出了一种求解该问题的数学模型和基于Benders分解的分支切割算法。为了加速收敛，我们的解决方案框架嵌入了一个有效的启发式，在短的计算时间内产生高质量的解决方案。此外，我们展示了如何利用对称性来加速和提高我们的方法的性能。
2017-05-22 math.OC
Multi-UAV Routing for Persistent Intelligence Surveillance & Reconnaissance Missions
我们认为一个持久的情报，监视和侦察（PISR）路由问题，其中包括收集数据从一组指定的任务位置，并提供该数据的控制站。每个任务都根据其优先级分配一个刷新率，其中优先级较高的任务需要较高的刷新率。无人机团队的目标是最大限度地减少所有任务的数据到控制站的交付时间，同时满足每个任务的重访期约束。这个PISR路由问题的集中式路径规划问题，制定使用混合整数线性规划和使用分支和切割算法解决。启发式的次优可行解，需要更少的计算时间。该算法进行了测试，在几个实例和它们的性能进行了比较方面的最佳成本和计算时间。
2017-02-27 math.OC
A joint routing and speed optimization problem
燃料成本占货物运输运营成本的很大一部分。虽然经典的路径选择模型通常将燃料成本作为输入数据，但燃料消耗在很大程度上取决于行驶速度，这导致了在给定的固定路径上优化速度的研究。在本文中，我们提出了一个联合路由和速度最优化问题，以最小化总成本，其中包括燃料消耗成本。对燃料成本和行驶速度之间的依赖性所做的唯一假设是，它是严格凸的可微函数。这个问题是非常具有挑战性的，中等规模的实例已经很难为一般的混合整数凸优化求解器。我们提出了一种新的集划分公式和分支切割和价格算法来解决这个问题。我们的算法明显优于现成的优化求解器，并且能够首次将一些基准实例求解为最优。
2017-05-29 math.OC
Optimization methods for the capacitated refueling station location problem with routing
针对带路径规划的容量约束加油站选址问题，本文提出分支切割法扩展版和分支切割定价算法两种优化方法，经测试其性能受容量约束严格度影响，且在无容量算例上运行时间优于现有方法。
2023-10-09 math.OC
Robust Routing and Scheduling of Home Healthcare Workers: A Nested Branch-and-Price Approach
针对家庭医护多日规划中时间不确定的问题，提出带基数约束鲁棒性的嵌套分支定价混合整数规划方法，兼顾多类约束与目标，实际规模算例可高效求最优，鲁棒性代价为护理人员负载降低，地理邻近性为次要分配因素。
2024-07-04 econ.GN math.OC q-fin.EC
Enforcing TSP-Optimality in Fair Vehicle Routing by Cutting Planes
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Cornell Tech（康奈尔科技校区）
本文研究公平容量车辆路径问题，旨在最小化路线长度差（范围）。通过引入TSP最优性切割，确保单个路线的TSP最优性，并在基准实例上取得接近最优解的成果。
2026-04-26 math.OC
A generalized formulation for vehicle routing problems
在文献中提出了不同类型的配方来模拟车辆路径问题。目前，最常用的可以分为两类，即车辆流公式和集合分割公式。这些类型的公式彼此不同，不仅是因为它们的变量和约束，而且还因为它们的主要特征。车辆流公式具有紧凑模型的优点，因此可以使用通用优化包直接求解它们。然而，它们通常表现出弱的线性弛豫，并具有大量的约束。也可以设计基于专门有效不等式的分支切割方法来解决这些公式，但它们对大规模实例并不有效。另一方面，集合划分公式具有更强的线性松弛，但需要实现列生成和专门的分支和价格方法等并行技术。由于所有这些原因，到目前为止，在车辆路径社区中已经认识到这两种类型的公式是相当不同的。在本文中，我们表明，它们实际上是强相关的，因为它们对应的车辆路径问题的广义配方的特殊情况。
2017-09-16 cs.DM math.OC
An exact algorithm for vehicle routing problems with temporal dependency constraints
Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学）
本文提出一种能处理所有时间依赖约束的精确算法，通过片段化建模和价格-切割-枚举算法，有效解决车辆路径问题中的时间依赖约束，优于现有方法并解决以往难以处理的实例。
2026-04-17 math.OC
A cost function approximation method for dynamic vehicle routing with docking and LIFO constraints
针对实时到达且受泊位与 LIFO 约束的动态取送问题，提出成本函数近似与变邻域搜索方法，在基准上显著超越现有最先进方法。
2024-05-03 math.OC
A Branch-and-Price Algorithm for a Team Orienteering Problem with Fixed-Wing Drones
建立了一个多架固定翼无人机的团队定向越野问题，并提出了一种求解该问题的分支价格算法。与旋转无人机不同，固定翼无人机具有与之相关的运动学约束，从而防止它们进行现场转弯并将其限制在最小转弯半径内。本文提出了这些约束的无人机路由问题制定的影响，并提出了一个系统的技术来解决他们的团队定向越野问题的背景下。此外，提出了一种新的分支和价格算法与分支技术的限制，由于固定翼无人机。基准实例上的大量计算实验证实了算法的有效性。
2021-12-02 math.OC
Path Planning for Cooperative Routing of Air-Ground Vehicles
我们考虑一个合作车辆路径问题的监视和侦察任务与车辆之间的通信约束。我们提出了一个框架，其中涉及一个地面车辆和一个飞行器的车辆行驶合作满足通信限制，并访问一组目标。本文提出了一种混合整数线性规划（MILP）的形式，并发展了一种分支切割算法来解决地面和空中飞行器的路径规划问题。所提出的方法的有效性是通过大量的计算实验几个随机生成的实例证实。
2016-05-31 math.CO math.OC
Improved formulations of the joint order batching and picker routing problem
订单拣选是从仓库的存储位置检索订购产品的过程。在拣货员到零件的订单拣货系统中，两个或多个客户订单可以被分组并分配给单个拣货员。然后，必须做出关于拣货行程期间物品的访问顺序的路由决策。（J.Won和S.Olafsson 2005）发现，与单独和顺序解决这两个问题相比，解决配送和路由的集成问题使仓库管理员能够更有效地组织订单拣选操作。因此，我们调查的数学规划制定这一综合问题。我们根据Valle，Beasley和da Cunha 2017的发现提出了几种改进的公式，可以显着改善计算结果。更具体地说，我们重建的连接约束，并产生新的切割平面在我们的分支和切割框架。我们还讨论了一些问题的性质，通过研究的图形表示的结构，我们提出了两种类型的附加约束。我们还考虑了这个问题的无逆转的情况。我们提出了有效的配方，通过建立不同的辅助图。最后，我们提出了计算结果公开可用的测试问题，单块和多块仓库配置
2022-07-12 math.OC
Exact resolution of a simultaneous vehicle routing and crew scheduling problem in long-haul transport
本文研究长途运输中同时进行车辆路径规划与乘务排班问题，提出三种整数线性规划公式及有效不等式，并通过分支割平面算法在随机实例上验证了其性能。
2024-05-30 math.OC
Network Flow based approaches for the Pipelines Routing Problem in Naval Design
在本文中，我们提出了一个一般的方法，最佳的自动布线的空间管道最近的合作Ghenova，领先的海军工程公司的动机。我们提供了一个最低成本的多商品网络流为基础的模型，将所有的技术要求，一个可行的管道路由的问题。设计了一种分支切割方法，并推导出了不同的数学算法，有效地解决了这个问题。我们报告了一组计算实验的结果，以评估问题的性能，以及我们的合作伙伴公司提供的一个真实世界的海军实例的案例研究。
2021-08-01 cs.CE math.OC
Efficient Branching Rules for Optimizing Range and Order-Based Objective Functions
本文针对范围最小化问题中经典分支定价算法因弱线性规划松弛而性能受损的问题，提出通用分支规则“范围分支”，显著提升计算效率并推广至基尼偏差等基于顺序的目标函数。
2025-05-07 math.OC
The fragility-constrained vehicle routing problem with time windows
本文研究了一种新的有时间窗车辆路径问题（VRPTW），称为脆弱性约束VRPTW，它假设1）车辆的容量被组织在多个相同的堆栈中; 2）在客户处拾取的所有物品要么是"脆弱的"要么不是"脆弱的"; 3）没有非脆弱的物品可以放在脆弱的物品上（脆弱性约束）;以及4）不可能进行途中负载重新布置。我们首先描述的可行性的路线就这个脆弱性约束。然后，为了解决这个新问题，我们开发了一个精确的分支价格和切割（BPC）算法，其中包括标签算法，利用这种可行性表征，有效地产生可行的路线。该算法的基准对另一个BPC算法，通过不可行的路径切割处理的脆弱性约束的列生成主问题。我们的计算结果表明，前者的BPC算法明显优于后者的计算时间和脆弱性约束有更大的影响最优解成本（相比VRPTW）时，车辆容量减少，堆栈高度增加，更平衡的客户与易碎品和非易碎品的组合。
2021-09-04 math.OC
A Branch-Price-Cut-And-Switch Approach for Optimizing Team Formation and Routing for Airport Baggage Handling Tasks with Stochastic Travel Times
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
针对随机旅行时间下的机场行李处理任务，提出分支-定价-割-切换算法，动态切换主问题公式，利用精确分离秩1 Chvátal-Gomory割和任务完成时间分支规则，显著优于现有方法。
2026-06-17 econ.GN math.OC q-fin.EC
The Pollution-Routing Problem with Speed Optimization and Uneven Topography
本文考虑了联合污染路由和速度最优化问题（PRP-SO），其中燃料成本和$\textit{CO}_2e$排放取决于车辆速度，弧有效载荷，和道路等级。我们提出了两种方法，一个近似和一个精确的，解决PRP-SO。近似策略解决了大规模的情况下，问题的禁忌搜索为基础的元启发式加上一个有效的固定顺序的速度优化算法。第二种策略包括一个量身定制的分支和价格（BP）算法，其中速度优化管理的定价问题。我们测试这两种方法修改所罗门基准和新构建的现实生活中的实例集。我们的BP算法解决了最多50个客户的大多数实例，以及75和100个客户的许多实例。该启发式算法能够找到所有实例的近最优解，并且每个实例的计算时间不到小于分钟。在现实世界的情况下，结果提出了一些管理见解。首先，当明确考虑弧有效载荷和道路坡度时，实现了高达53%的燃料节省。其次，通过安排上坡客户沿路线晚点，也实现了燃油节省和排放减少。最后，我们表明，忽略海拔信息时，规划路线导致高度不准确的燃料消耗估计。
2021-05-19 math.OC
A Spatial Benders Algorithm for Delay Constrained Routing
Università di Pisa（比萨大学）；Alma Mater Studiorum Università di Bologna（博洛尼亚大学）；Università di Trento（特伦托大学）
针对IP网络中的时延约束路由问题，提出一种无求解器的嵌套Benders-Lagrange双重分解方法，结合定制空间分支定界与分段凸割，在竞争性时间内获得紧的上下界。
2026-09-30 math.OC
New Exact Algorithm and Solution Properties for the Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands
研究了最优补货条件下随机需求车辆路径问题。我们开发了一个精确的算法，是有效的解决实例与许多车辆和很少的客户每路线。在我们的实验中，我们表明，在这些情况下，解决随机问题是最相关的（即，确定性等价解上的潜在增益最高）。建议的分支价格和削减算法依赖于一个有效的标签程序，精确和启发式的优势规则，并完成边界价格有利可图的列。最多可在小于5小时内解决76个节点的问题，最多可在算法的长期运行中解决148个节点的问题。这些实验也让我们在这个问题上有了新的发现。解决随机问题导致解决方案优于确定性等效解决方案高达10%。当路径数不固定时，迂回到仓库和最优补货下的最优解几乎等价。开辟新航线是降低补货成本的好策略，在许多情况下，可以降低运输成本。第一次，在路线的预期需求被允许超过车辆的能力的情况下，也进行了测试，结果表明，具有较低的成本和更少的路线存在优越的解决方案。
2018-06-22 math.OC
A Matheuristic for the Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows
本文的主要目标是及时有效地路由和调度车队的电动汽车（EV）的道路网络，以服务于一组客户。特别是，我们的目标是提出一个优化的路线规划，利用这些车辆的优势。事实上，如今，电动汽车在减少有害排放方面发挥着关键作用，而不是使用传统车辆。这项研究的出发点是这样一个事实，即电动汽车的先进技术也允许对电池进行部分充电。在这项工作中，一个电动车辆路径问题的时间窗口（E-VRPTW）是解决从时间有效的角度来看，部分充电的假设下，也允许。为此，E-VRPTW在数学上表示为混合线性规划，其中所使用的电动汽车的总数和它们在仓库外花费的总时间都最小化。由于该问题的NP-困难性，还设计了一种可变邻域搜索分支（VNSB）算法，用于在合理的计算时间内确定高质量的解。从文献中采取的一些基准实例上进行的数值计算结果提供了有用的见解，建议制定的解决方案的质量相比，以前的，和性能的VNSB。
2015-05-31 math.OC
On branch and cut approach for q-Allocation Hub Interdiction Problem
本文研究双层q-分配枢纽阻断问题，统一处理单一与多重分配特例，并通过引入切割平面改进分支切割方法，在大规模实例上高效求解了部分此前未解实例。
2024-08-07 math.OC
Joint Routing of Conventional and Range-Extended Electric Vehicles in a Large Metropolitan Network
增程式电动汽车结合了电池供电电动机的更高效率和环境效益，以及传统内燃机的更长里程和自主性。这种组合对于密集城市地区的时间受限的交付路线特别有利，其中沿路线的电池充电可能过于耗时，无法经济地证明使用全电动车辆是合理的。然而，从电动模式转向传统化石燃料模式也会导致成本和排放增加以及效率降低。本文分析了这种异构车辆路径问题，并描述了两种解决方法：一个确切的分支价格和切割算法和迭代禁忌搜索元启发式。从方法论的角度来看，我们发现，精确的算法始终获得严格的下界，也证明了元启发式的解决方案接近最优。从政策的角度来看，我们研究了一个大规模的现实世界的案例研究，在芝加哥大都市区的包裹交付和量化各种运营指标，包括能源成本和车辆行驶里程。我们发现，通过部署大约20%的增程车辆，以及33英里的适度全电动范围，包裹分销商可以节省高达17%的能源成本，同时导致车辆行驶里程增加不到小于0.5%。将续航里程增加到60英里，进一步降低成本仅4%，这可以通过减少平均服务时间1分钟或增加驾驶员工作时间1小时来实现。我们的研究揭示了汽车制造商、分销商和政策制定者可以关注的几个关键改进领域。
2022-01-04 math.OC
A bilevel approach for compensation and routing decisions in last-mile delivery
针对点对点最后一公里配送平台与独立承运人的订单分配、补偿及路径选择问题，本文构建两类双层盈利路径模型，提出单层重构、投影表述与带热启动启发式的分支切割算法，并通过计算实验比较性能。
2025-06-10 math.OC
Vehicle Routing with Stochastic Demands and Partial Reoptimization
我们考虑车辆路径问题与随机需求（VRPSD），在这个问题中，客户需求是已知的分布在路线规划阶段，并显示在路线执行时到达每个客户。一个长期存在的悬而未决的问题VRPSD关注的好处，允许在路线执行，部分重新排序的计划客户访问。考虑到这个问题的实际重要性和越来越多的兴趣VRPSD下的最优补货，我们研究了VRPSD下的追索权政策称为开关政策。切换策略是一个规范的重新优化策略，它只允许对连续的客户进行重新排序。我们认为这一政策与最佳预防性补货，并引入一个分支切割和价格算法来计算最优的先验路由计划。该算法的特点是定价例程，其中值函数表示所有可能的状态和重新排序决策的预期成本。为了保证定价的易处理性，我们采用了一种策略，结合初等定价与不同复杂性的完成界，并解决定价问题，而不依赖于优势规则。我们的数值实验表明，该算法的有效性，解决多达50个客户的实例。值得注意的是，它们还为我们提供了重新优化价值的新见解。切换策略可以节省大量的成本，当计划的路线来自一个算法建立在一个确定性的近似数据，一个重要的情况下，难以找到最佳的VRPSD解决方案的最佳补货。当比较两种追索权政策获得的最优先验VRPSD解决方案时，收益较小。正如它出现，进一步节省成本可能需要联合重新排序和车辆之间的客户访问的重新分配时，上下文允许。
2022-01-21 math.OC
Efficient algorithms for electric vehicles' min-max routing problem
Wayne State University（韦恩州立大学）；U.S. Army CCDC Ground Vehicle Systems Center（美国陆军CCDC地面车辆系统中心）
运输部门温室气体排放的增加导致公司和政府提高和支持电动汽车（EV）的生产。随着城市化和电子商务的发展，运输公司正在用电动汽车取代传统车队，以加强可持续和环保运营的努力。然而，部署电动汽车车队需要有效的路由和充电策略，以缓解其有限的范围并降低电池退化率。在这项工作中，考虑了电动汽车的运输和物流能力，有限的电池容量和稀缺的充电站可用性。我们引入了一个最小最大电动汽车路径问题（MEVRP），其中任何EV行驶的最大距离最小化，同时考虑充电站充电。我们提出了一个有效的分支和切割框架和三阶段混合启发式算法，可以有效地解决各种情况。大量的计算结果和灵敏度分析证实了所提出的方法的效率，定量和定性。
2021-04-30 cs.AI math.OC
Improving Quantum Computation by Optimized Qubit Routing
本研究提出一种将量子比特路由分解为分配子问题和令牌交换问题的优化方法，通过二进制规划与分支定界算法，显著减少门数量和电路深度，提升量子算法在真实硬件上的解质量。
2023-01-31 math.OC quant-ph
Contextual Stochastic Vehicle Routing with Time Windows
School of Management, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学管理学院）；Amazon.com, Inc.（亚马逊公司）；Munich Data Science Institute, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学慕尼黑数据科学研究所）；Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院）
本文研究了带时间窗的上下文随机车辆路径问题，提出基于历史数据的数据驱动规范性模型，并开发分支-定价-割算法求解，实验表明特征依赖的样本平均近似在多数场景下性能最优。
2024-02-10 cs.LG math.OC
