An adaptive large neighborhood search heuristic for multi-commodity two-echelon vehicle routing problem with satellite synchronization

Abstract

<p style='text-indent:20px;'>In considering route optimization from multiple distribution centers called depots via some intermediate facilities called satellites to final customers with multiple commodities request, we introduce the Multi-Commodity Two-Echelon Vehicle Routing Problem with Satellite Synchronization (MC-2E-VRPSS). The MC-2E-VRPSS involves the transportation from multiple depots to satellites on the first echelon and the deliveries from satellites to final customers on the second echelon. The MC-2E-VRPSS integrates satellite synchronization constraints and time window constraints for satellites on the two-echelon network and aims to determine cost-minimizing routes for the two echelons. The satellite synchronization constraints which trucks from the multiple depots to some satellites need to be coordinated guarantee the efficiency of the second echelon network. In this study, we develop a mixed-integer programming model for the MC-2E-VRPSS. For validating the model formulation, we conduct the computational experiments on a set of small-scale instances using GUROBI and an adaptive large neighborhood search (ALNS) heuristic which we develop for the problem. Furthermore, the computation experiments for evaluating the applicability of the ALNS heuristic compared with large neighborhood search (LNS) on a set of large-scale instances are also conducted, which proved the effectiveness of the ALNS.</p>

Development of a Novel Fuzzy Hierarchical Location-Routing Optimization Model Considering Reliability

“…In this model, several drones were responsible for providing services to customers. Jia et al [23] addressed the optimization of VRP from multiple distribution centers called depots. This issue included determining the appropriate transportation route from warehouses to satellites and delivery from satellites to final customers.…”

Tektürel zaman pencereli araç rotalama problemi için eniyilenmiş altın oran sarmalı başlangıç çözümlü uyarlanmış büyük komşuluk arama algoritması

“…Hesaplama süresi göz önüne alındığında, 2 seçenekli operatör, n düğüm için O(n²)'dir.Ekleme ve çıkarma sezgiselleri amaç fonksiyonunu belirli bir durma kriteri sağlanana kadar çalışarak iyileştirmeye devam eder. Bu durma kriteri, zaman sınırı, yineleme sayısı sınırı veya uygun çözüme katkı sunmayan (iyileştirme olmayan) tekrar sayısına ulaşılması[24] olarak belirlenebilmektedir.Alan yazında ALNS yöntemlerinin ilk atamayı rastlantısal[3,24] ya da açgözlü buluşsalı ile yapıldığı görülmektedir[25,12,13]. Bu çalışma ile büyük komşuluk arama sezgiseli ilk başlangıç çözümünün daha yenilikçi bir yöntemle, altın oran sarmalının müşterilere en yakın noktalardan dönüş yapacak şekilde eniyilenmiş sarmalı ile başlatıldığı bir uyarlama yapılması amaçlanmaktadır.…”