The contributions of this paper are

The contributions of this paper are as follows.
(i) Taking account of the random and time-varying characters of traffic conditions, a robust optimization based method is applied in the proposed model, which is able to compute the stochastic timedependent optimal paths (STDOP) connecting any pair of customer nodes efficiently. Being different from many existing approaches, the robust approach does not require the probability distributions of link travel times and only takes the range of uncertainty which can be derived from historical data and experience of the decision-makers.
(ii) The STDVRP model we proposed here can be converted into a time-dependent VRP (TDVRP). The simplified problem will not lead to an increase in the computing time and can be solved efficiently by conventional algorithms. The proposed model is capable of addressing STDVRPTW of practical sizes on a real-world urban network, demonstrated here on the road network of Shenzhen, China, with computational instances of up to 150 customers.
(iii) The model we proposed can improve the level of customer service by guaranteeing the time-window constraint satisfied without leading to cost increase or environmental impacts. The improvement can be significant especially for large-scale network delivery tasks.
The rest of paper is organized as follows. In Section 2, a literature review is given on both VRP and optimal path problem in STD networks. In Section 3, the STD network is defined and the model of STDVRPTW is formulated. In Section 4, a routing construction algorithm is presented. Computational instance and analysis are shown in Section 5. In Section 6, conclusions are made and future directions are given.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

The contributions of this paper are as follows.(i) Taking account of the random and time-varying characters of traffic conditions, a robust optimization based method is applied in the proposed model, which is able to compute the stochastic timedependent optimal paths (STDOP) connecting any pair of customer nodes efficiently. Being different from many existing approaches, the robust approach does not require the probability distributions of link travel times and only takes the range of uncertainty which can be derived from historical data and experience of the decision-makers.(ii) The STDVRP model we proposed here can be converted into a time-dependent VRP (TDVRP). The simplified problem will not lead to an increase in the computing time and can be solved efficiently by conventional algorithms. The proposed model is capable of addressing STDVRPTW of practical sizes on a real-world urban network, demonstrated here on the road network of Shenzhen, China, with computational instances of up to 150 customers.(iii) The model we proposed can improve the level of customer service by guaranteeing the time-window constraint satisfied without leading to cost increase or environmental impacts. The improvement can be significant especially for large-scale network delivery tasks. จัดส่วนเหลือของกระดาษดังนี้ ส่วน 2 กำหนดทบทวนวรรณกรรม VRP และปัญหาเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดในเครือข่ายมาตรฐาน ใน 3 ส่วน กำหนดมาตรฐานเครือข่าย และรูปแบบของ STDVRPTW ที่เป็นสูตร ใน 4 ส่วน ขั้นตอนวิธีการก่อสร้างเส้นทางการนำเสนอ ตัวอย่างการคำนวณและการวิเคราะห์จะแสดงในส่วน 5 ในส่วน 6 บทสรุปจะ และทิศทางในอนาคตได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลงานของการวิจัยนี้มีดังนี้.
(i) การบัญชีของตัวอักษรแบบสุ่มและใช้เวลาที่แตกต่างของสภาพการจราจรซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งถูกนำไปใช้ในรูปแบบที่นำเสนอซึ่งจะทำให้สามารถคำนวณ timedependent สุ่มเส้นทางที่ดีที่สุด (STDOP ) การเชื่อมต่อคู่ของโหนดลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ ความแตกต่างจากวิธีการที่มีอยู่หลายวิธีการที่มีประสิทธิภาพไม่จำเป็นต้องมีการแจกแจงความน่าจะเป็นของการเดินทางครั้งการเชื่อมโยงและใช้เวลาเพียงช่วงของความไม่แน่นอนซึ่งอาจจะมาจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์และประสบการณ์ของผู้มีอำนาจตัดสินใจ.
(ii) รุ่น STDVRP ที่เรานำเสนอ ที่นี่สามารถแปลงเป็น VRP ขึ้นกับเวลา (TDVRP) ปัญหาที่เกิดขึ้นง่ายจะไม่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นในเวลาที่คอมพิวเตอร์และสามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยขั้นตอนวิธีการแบบเดิม รูปแบบที่นำเสนอความสามารถในการอยู่ STDVRPTW ขนาดการปฏิบัติเกี่ยวกับเครือข่ายในเมืองที่แท้จริงของโลกแสดงให้เห็นถึงที่นี่ในเครือข่ายถนนของเซินเจิ้นประเทศจีนที่มีกรณีการคำนวณถึง 150 ลูกค้า.
(iii) รูปแบบที่เรานำเสนอสามารถปรับปรุงระดับ ของการบริการลูกค้าด้วยการให้หลักประกันหน้าต่างเวลา จำกัด มีความพึงพอใจโดยไม่ต้องนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายหรือผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่ที่ส่งมอบงาน.
ส่วนที่เหลือของกระดาษที่ถูกจัดขึ้นดังต่อไปนี้ ในส่วนที่ 2 การทบทวนวรรณกรรมจะได้รับทั้ง VRP และปัญหาเส้นทางที่ดีที่สุดในระบบเครือข่าย STD ในส่วนที่ 3 เครือข่าย STD มีการกำหนดและรุ่นของ STDVRPTW เป็นสูตร ในมาตรา 4 ขั้นตอนวิธีการก่อสร้างเส้นทางที่จะนำเสนอ เช่นการคำนวณและการวิเคราะห์ที่แสดงอยู่ในมาตรา 5 มาตรา 6 ในข้อสรุปที่ทำและทิศทางในอนาคตจะได้รับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเขียนของกระดาษมีดังนี้ .
( i ) การเปิดบัญชีของตัวอักษรแบบสุ่มและเกิดสภาพการจราจร โดยวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งที่ใช้ในแบบจำลอง ซึ่งสามารถจะคำนวณเส้นทางที่สุ่ม timedependent ( stdop ) เชื่อมต่อคู่ของโหนดลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแตกต่างจากที่มีอยู่หลายวิธีวิธีการที่แข็งแกร่งไม่ต้องมีการแจกแจงความน่าจะเป็นของเวลาการเดินทางเชื่อมโยงและใช้เวลาเพียงช่วงของความไม่แน่นอนซึ่งได้มาจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์และประสบการณ์ของการเงิน .
( 2 ) stdvrp นางแบบที่เราเสนอนี้สามารถแปลงเป็น vrp เวลา ( tdvrp )ง่ายปัญหาจะไม่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของเวลาในการคำนวณและสามารถได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอัลกอริทึมปกติ แก้ไขได้ แบบจำลองความสามารถในการ stdvrptw ขนาดจริงในโลกแห่งความจริง ชุมชนเมือง เครือข่าย , แสดงที่นี่ในเครือข่ายถนนของเซินเจิ้น , จีน , กับกรณีคอมพิวเตอร์
ถึง 150 ลูกค้า( 3 ) เสนอรูปแบบเราสามารถปรับปรุงระดับการบริการลูกค้าด้วยการรับประกันเวลาหน้าต่างการพอใจโดยไม่ทำให้ต้นทุนเพิ่ม หรือผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม การปรับปรุงที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานจัดส่งสามารถเครือข่ายขนาดใหญ่
ส่วนที่เหลือของกระดาษจะจัดดังนี้ ในส่วนที่ 2ทบทวนวรรณกรรมคือให้ทั้งสอง vrp และปัญหาเส้นทางที่เหมาะสมในเครือข่าย STD . ในมาตรา 3 กำหนดมาตรฐานเครือข่ายและรูปแบบของ stdvrptw ควบคุม ในส่วนที่ 4 เส้นทางก่อสร้าง วิธีการนำเสนอ ตัวอย่างการวิเคราะห์และการคำนวณจะแสดงอยู่ในส่วนที่ 5 . ในมาตรา ๖ ข้อสรุป และทิศทางในอนาคตจะได้รับ .