[论文解读] A heuristic scheme for the Cooperative Team Orienteering Problem with Time Windows

Iman Roozbeh, Melih Özlen+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 19, 2016

Vehicle Routing Optimization Methods参考文献 30被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于改进Clarke和Wright节约算法的新启发式方法，用于解决带有时间窗的协作团队探险问题（COPTW），其中多名团队成员需在时间窗内同时访问节点以收集奖励。该方法在基准实例中实现了64.5%的最优或近似最优解，平均最优性差距为2.61%，并能高效求解大规模实际问题，计算时间极短。

ABSTRACT

The Cooperative Orienteering Problem with Time Windows (COPTW)is a class of problems with some important applications and yet has received relatively little attention. In the COPTW a certain number of team members are required to collect the associated reward from each customer simultaneously and cooperatively. This requirement to have one or more team members simultaneously available at a vertex to collect the reward, poses a challenging OR task. Exact methods are not able to handle large scale instances of the COPTW and no heuristic schemes have been developed for this problem so far. In this paper, a new modification to the classical Clarke and Wright saving heuristic is proposed to handle this problem. A new benchmark set generated by adding the resource requirement attribute to the existing benchmarks. The heuristic algorithm followed by boosting operators achieves optimal solutions for 64.5% of instances for which the optimal results are known. The proposed solution approach attains an optimality gap of 2.61% for the same instances and solves benchmarks with realistic size within short computational times.

研究动机与目标

• 为解决协作探险问题带时间窗（COPTW）缺乏启发式方法的问题，该问题要求团队成员在时间窗内同时访问节点以收集奖励。
• 开发一种快速、可扩展且具备约束感知能力的启发式方法，以应对时间窗路由问题中路线调度的高敏感性。
• 通过在现有TOPTW实例中增加资源（团队成员）需求，构建新的基准测试集以支持COPTW研究。
• 在小规模和大规模COPTW实例上，将所提启发式方法与精确方法进行性能对比评估。
• 展示该方法在现实场景（如灾难救援协调）中的实际适用性。

提出的方法

• 提出一种改进的Clarke和Wright（MCW）节约启发式方法，将团队成员资源需求和时间窗约束整合到经典的基于节约的路径构建方法中。
• 该算法基于节约成本优先合并路径，同时确保所需团队成员在时间窗内能同时到达各节点。
• 在初始解生成后应用增强操作符，通过局部搜索和路径调整进一步提升解的质量。
• 采用基于时间索引的路径调度机制，在每次路径修改后验证可行性，确保满足所有时间窗和同步性约束。
• 该方法在通过在现有TOPTW实例基础上增加节点特定资源需求而生成的新基准测试集上进行测试。
• 使用CPLEX对小规模实例进行求解，并在计算时间与最优性差距方面进行对比评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 改进的Clarke和Wright节约启发式方法是否能有效处理COPTW中的同步团队访问与时间窗约束？
• RQ2 与精确方法相比，所提启发式方法在小规模COPTW实例上的解质量与计算效率表现如何？
• RQ3 该启发式方法在具有现实规模的大型COPTW实例上扩展性如何？
• RQ4 在已知最优解的基准实例上，该启发式方法在多大程度上能获得最优或近似最优解？
• RQ5 该方法是否可作为未来涉及软时间窗或动态约束扩展的可靠初始解生成器？

主要发现

• 所提出的MCW启发式方法在已知最优解的小规模COPTW实例中，实现了64.5%的最优解。
• 这些实例的平均最优性差距为2.61%，表明解的质量非常出色。
• 该方法在100个节点、12名团队成员的大型实例上，计算时间合理，100个节点实例的平均求解时间低于200秒，最大可达200个节点。
• 在大规模实例上，该方法的计算速度优于CPLEX，同时保持了高水平的解质量。
• 通过在现有TOPTW实例中增加资源需求来扩展基准测试集，为未来COPTW研究提供了宝贵的测试平台。
• 该方法的简洁性与约束感知设计，使其适合作为未来动态或随机COPTW变体中元启发式或自适应算法的基础。