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A Transportation Scheduling Method Using Integer Programming
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-03534-9_8.png)
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摘要
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日本物流行业面临严重的司机短缺和超时工作问题，特别是在长途卡车运输领域。优化运输调度对于减少司机工作负荷和提高效率至关重要，但将大量运输请求分配给司机的组合复杂性使得传统手动规划难以实现。本文提出了一种基于整数规划的全新解决方案；将长途卡车运输调度问题表述为有向图上的最小成本流问题，其中节点代表运输请求，弧表示可行的顺序分配。目标是最小化总空驶距离，同时遵循日本最新的工时法规（改进标准通知）的约束，包括每日最大限制工时和最小休息期。通过将司机分配建模为流路径，所提出的方法减轻了传统集合划分方法带来的计算负担。基于两个反映长途运营的真实规模数据集的实验结果表明该方法的有效性；实现了高载货车辆比率（96.18%和89.66%），超过全国平均水平并表明空驶距离减少。此外，即使在较大的数据集上，也能在合理的计算时间内（30分钟以内）获得最优解，证实了该方法的可扩展性和实际应用潜力。
Keyword:
Integer Programming
Transportation Scheduling
Minimum-Cost FlowFirst
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