10、在线订单分批问题的新VNS变体及邻域引导进化策略

在线订单分批问题的新VNS变体及邻域引导进化策略

在物流仓储领域，订单处理和优化一直是重要的研究方向。本文将围绕订单分批问题，尤其是在线订单分批问题（OOBP）展开探讨，同时介绍邻域引导进化策略（NGES）在优化问题中的应用。

订单分批问题概述

订单分批问题（OBP）是与仓库货物检索相关的一类优化问题。传统的订单处理方式是每个订单单独由一个拣货员处理，但订单分批策略将多个订单组合成一批，由一个拣货员在一次仓库巡回中完成所有订单的货物检索，这种策略能有效减少拣货员的行走时间，最多可节省35%的时间。如果同时考虑订单分批和路径规划，节省的时间会更多。

OBP最初的版本是最小化收集一组订单所需的总时间，但随着发展，出现了许多变体，这些变体的限制条件和目标函数可能会有所不同。解决OBP的变体通常需要完成两个重要活动：将订单分组为批次（分批）和确定拣货员在同一批次内检索物品的路线（路由），有些变体还需考虑确定下一个要处理的批次（排序）。

在线订单分批问题（OOBP）

OOBP是OBP的一个变体，其新颖之处在于考虑了在之前订单的检索过程已经开始后才到达仓库的订单。该问题的目标函数是最小化订单在系统中停留的最长时间，即周转时间。

为了解决OOBP，我们将使用变量邻域搜索（VNS）方法，特别是基本变量邻域搜索（BVNS）变体，并将我们的方法与文献中其他OBP变体的经典方法进行比较。

经典算法介绍

在解决OBP相关问题时，有一些经典的算法值得了解：
1. 先来先服务算法（FCFS） ：这是为OBP设计的最简单的启发式算法。它接收一个订单列表，首