1 / 19

Robust Branch-Cut-and-Price Algorithms for Vehicle Routing Problems

Robust Branch-Cut-and-Price Algorithms for Vehicle Routing Problems. Christian Gruber - Johannes Reiter. AGENDA. Einleitung Problem Definitionen & Formulierungen Robust Branch-Cut-and-Price Algorithm Ergebnisse Fazit. Einleitung. Branch and Cut um 1980 entwickelt

binah
Download Presentation

Robust Branch-Cut-and-Price Algorithms for Vehicle Routing Problems

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Robust Branch-Cut-and-Price Algorithms for Vehicle Routing Problems Christian Gruber - Johannes Reiter

  2. AGENDA • Einleitung • Problem Definitionen & Formulierungen • Robust Branch-Cut-and-Price Algorithm • Ergebnisse • Fazit

  3. Einleitung • Branch and Cut um 1980 entwickelt • Branch and Price erst 1993 entwickelt • Kombination erst nach Jahrtausendwende erfolgreich • Was ist nun Branch-cut-and-price? • Folgende Ideen basieren auf ACVRP„AsymmetricCapacitated Vehicle Routing Problem“

  4. AGENDA • Einleitung • Problem Definitionen & Formulierungen • Robust Branch-Cut-and-Price Algorithm • Ergebnisse • Fazit

  5. Definitionen • Gerichteter Graph G = (V,A)V = {0,1,…,n} m = |A|0 … Depot • Jeder Client Bedarf d(i) - Bedarf d(0) = 0 • C … max. Kapazität einer Tour • Jede Route startet und endet beim Depot • Jeder Client wir nur in einer Tour besucht • Ziel ist Minimierung der Kosten aller Routen

  6. Definitionen (2) • Menge aller Clients V+ = {1,…,n} • Bedarf der Teilmenge S • Mind. Anzahl an Touren • Kanten in S • Eing. Kanten • Ausg. Kanten

  7. ArcFormulation LP – Formulierung:

  8. IntroducingCapacity-Indexed Variables LP – Formulierung:

  9. Extended Capacity Cuts • Für alle gilt: • Wenn bekommt man die „capacity-balanceequationover S“ : • Definition: An Extended Capacity Cut (ECC) over S isanyinequality valid for P(S), thepolyhedrongivenbytheconvexhullofthe 0-1 solutionsofthe „capacity-balanceequationover S“.

  10. Triangle Clique Cuts • Genau 3 Knoten von • Definiert über Variablen xad, mit • Erstellen kompatiblen Graphen G = (V,E) ,wo falls Fall 1: if , then Fall 2: if , then Fall 3: if , and then Fall 4: if , and then

  11. AGENDA • Einleitung • Problem Definitionen & Formulierungen • Robust Branch-Cut-and-Price Algorithm • Ergebnisse • Fazit

  12. Column Generation • R ist eine C x n Matrix • jeder Eintrag repräsentiert den günstigsten Weg beginnend beim Knoten v und endet beim Depot mit dem Verbrauch d • jeder Eintrag ist gekennzeichnet durch einen Knoten (v), die Kosten des Wegs ( ) und einem Zeiger auf einen Eintrag, der den nächsten Knoten des Wegs repräsentiert Erzeugung der Matrix:

  13. Separation Routines

  14. Branchingwith Route Enumeration

  15. AGENDA • Einleitung • Problem Definitionen & Formulierungen • Robust Branch-Cut-and-Price Algorithm • Ergebnisse • Fazit

  16. Ergebnisse bei ACVRP

  17. Ergebnisse bei ACVRP (2) • Neuer Ansatz effektiv bei kleinen Instanzen und wenigen Fahrzeugen • Probleme mit großen Instanzen (teilweise nicht beendet)

  18. AGENDA • Einleitung • Problem Definitionen & Formulierungen • Robust Branch-Cut-and-Price Algorithm • Ergebnisse • Fazit

  19. FAZIT

More Related