11、物流与教学领域算法优化：在线订单分批与学校课表编排

物流与教学领域算法优化：在线订单分批与学校课表编排

在物流和教育领域，分别存在在线订单分批问题（Online Order Batching Problem，OOBP）和学校课表编排问题（School Timetabling Problem）。这两个问题在实际应用中都具有重要意义，且由于其复杂性，通常需要借助算法来解决。下面将详细介绍针对这两个问题所提出的算法及其实验结果。

在线订单分批问题算法及实验

在线订单分批问题旨在最小化订单在系统中等待服务的最长时间。为解决该问题，提出了基于基本变量邻域搜索（Basic Variable Neighborhood Search，BVNS）框架的启发式算法，并与经典贪心算法进行了比较。

• 实验环境 ：实验在英特尔酷睿 2 四核 Q6600 2.4GHz 机器上运行，配备 4GB DDR2 内存，操作系统为 Ubuntu 18.04.1 64 位 LTS，代码使用 Java 8 开发。
• 测试实例 ：
  • 仓库布局 ：选择了四个矩形形状的真实仓库实例，每个仓库有两条横向通道（前后各一条）和可变数量的平行通道，平行通道两侧存储产品，仓库只有一个位于前横向通道左角或中心的仓库。
  • 订单数量 ：每个实例的订单数量在 [50, 100, 150, 200, 250] 之间变化，避免使用 50 个订单的实例，因为订单数量少不会造成足够的订单交付拥堵，使问题变得简单。
  • 产品分