约束编程在除雪车路线优化中的应用与实现

获奖概况

某中心的高级研究科学家 Joris Kinable 荣获工业与系统工程学会旗舰期刊《IISE Transactions》2022年“运营工程与分析”特刊的最佳应用论文奖[citation:4]。获奖论文题为“除雪车路线优化：一种约束编程方法”，该研究在其于卡内基梅隆大学进行博士后工作期间完成，详细阐述了如何利用约束编程优化城市除雪车队的路线[citation:4]。

核心技术：约束编程与优化模型

该研究提出了一种可扩展的除雪车路线优化模型，旨在解决实际应用中遇到的各种附带约束[citation:4]。

论文的核心是构建一个底层优化模型，该模型能够计算出一组车辆路线，用于服务预定区域内的街道网络。模型在计算过程中，充分考虑了多种车辆约束和交通限制，包括：

• 服务时间限制
• 车辆容量限制
• 道路优先级
• 转弯限制[citation:4]

该方法使用了来自匹兹堡市的真实数据。模型计算出优化路线后，会将计划发送至一个中央系统。随后，该系统将路线以逐向转弯指令的形式推送至每辆单独的除雪车并传达给司机[citation:4]。

系统实现与实际应用

为了实施该优化方案，除雪车辆上配备了GPS追踪器，这使得中央系统能够实时监控车辆在路线上的行进进度[citation:4]。

这些自动化的逐向指令，取代了司机过去在工作中为清理匹兹堡总计1200英里、涉及4800条街道时所需携带的手写笔记[citation:4]。研究团队希望通过这一系统，“消除无法控制司机行驶路线的障碍，并让司机无需记忆路线，从而大大降低他们的工作难度”[citation:4]。

效能评估与未来展望

在实际车辆的测试运行中证明，与使用商业路线规划软件生成的路线相比，Kinable 提出的方法将除雪车路线缩短了高达156%[citation:4]。

Kinable 指出，该除雪车模型未来的应用将能够在车辆因紧急情况或遇到街道障碍物需要绕行时进行实时更新。此外，该模型还可以与城市网站集成，通知居民他们所在街道预计被清理的时间[citation:4]。
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