RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Дискретный анализ и исследование операций // Архив

Дискретн. анализ и исслед. опер., 2022, том 29, выпуск 3, страницы 85–101 (Mi da1304)

Матэвристика для минимизации времени ожидания трейлеров при неточных временах прибытия

А. В. Ратушныйa, Ю. А. Кочетовb

a Новосибирский гос. университет, ул. Пирогова, 2, 630090 Новосибирск, Россия
b Институт математики им. С. Л. Соболева, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия

Аннотация: Рассматривается новая задача планирования погрузки/разгрузки трейлеров на складах логистической компании. Имеется здание с несколькими складами. На каждом складе хранятся поддоны с различными видами продукции для погрузки в трейлеры. Каждый склад имеет ворота с двух противоположных сторон здания. Ворота на одной стороне предназначены для обслуживания трейлеров, ворота на другой стороне  — для двух погрузчиков из центральной зоны, которая является производственной линией. Центральная зона производит продукты, которые должны быть размещены на складах сразу же после готовности. Время прибытия каждого трейлера является неопределённым. Требуется распределить все трейлеры по складам и составить расписание их обслуживания с максимальным радиусом устойчивости при ограничении на суммарное время ожидания. Для этой NP-трудной задачи разработана двухэтапная эвристика. На первом этапе решается упрощённая модель с помощью коммерческого решателя Gurobi. Затем используется алгоритм локального поиска, чтобы вернуть решение в допустимую область с учётом информации о наличии поддонов на каждом складе. Для вычислительных экспериментов рассматривается несколько наборов примеров, созданных на основе реальных данных одной голландской компании. Обсуждаются результаты вычислительных экспериментов для 6 складов, 18 видов продукции и 90 трейлеров. Табл. 4, ил. 4, библиогр. 15.

Ключевые слова: радиус устойчивости, матэвристика, VNS, неопределённость.

УДК: 519.8

Статья поступила: 04.05.2022
Переработанный вариант: 04.05.2022
Принята к публикации: 06.05.2022

DOI: 10.33048/daio.2022.29.737



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024