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Large Neighborhood Search
Large Neighborhood Search
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新框架优化动态订单履行操作
研究人员引入了一个名为“基于分解的价值函数近似框架”（DDF-VFA）的新框架，以应对动态订单履行操作的复杂性。该框架将问题建模为马尔可夫决策过程，将订单准备和配送阶段分开。DDF-VFA在将准备阶段视为约束的同时优化配送策略，并利用大型邻域搜索和神经网络价值函数近似。在真实数据集上的数值结果表明，DDF-VFA优于那些独立或联合管理两个阶段而不进行分解的现有基准。
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新的LNS方法解决了具有不兼容客户的设施选址问题
研究人员开发了一种增强型大邻域搜索（LNS）方法，以解决一种新的容量设施选址问题变体，该问题考虑了客户不兼容性。该问题在某些客户对不能由同一设施服务的场景中具有相关性，例如涉及危险材料或竞争利益的场景。所提出的LNS方法包含三个不同的破坏算子，并利用精确求解器进行修复阶段，其性能优于现有的最先进的元启发式算法，并为基准实例取得了新的最佳解决方案。