The Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP) with a single depot is a generalization of the well-known Traveling Salesman Problem (TSP) that involves an additional parameter, namely, the number of salesmen. In the MTSP, several salesmen at the depot need to visit a set of interconnected targets, such that each target is visited precisely once by at most one salesman while minimizing the total length of their tours. An equally important variant of the MTSP, the min-max MTSP, aims to distribute the workload (length of the individual tours) among salesmen by requiring the longest tour of all the salesmen to be as short as possible, i.e., minimizing the maximum tour length among all salesmen. The min-max MTSP appears in real-life applications to ensure a good balance of workloads for the salesmen. It is known in the literature that the min-max MTSP is notoriously difficult to solve to optimality due to the poor lower bounds its linear relaxations provide. In this paper, we formulate two novel parametric variants of the MTSP called the "fair-MTSP". One variant is formulated as a Mixed-Integer Second Order Cone Program (MISOCP), and the other as a Mixed Integer Linear Program (MILP). Both focus on enforcing the workloads for the salesmen to be equitable, i.e., the distribution of tour lengths for the salesmen to be fair while minimizing the total cost of their tours. We present algorithms to solve the two variants of the fair-MTSP to global optimality and computational results on benchmark and real-world test instances that make a case for fair-MTSP as a viable alternative to the min-max MTSP.


翻译:多旅行商问题(MTSP)是经典旅行商问题(TSP)的推广,其引入了一个额外参数,即旅行商的数量。在MTSP中,位于仓库的多个旅行商需要访问一组相互连接的目标点,每个目标点最多被一名旅行商恰好访问一次,目标是最小化所有路径的总长度。MTSP的一个重要变体——最小化最大路径MTSP,旨在通过要求所有旅行商中最长路径尽可能短(即最小化所有旅行商中的最大路径长度)来均衡各旅行商的工作负载(即个体路径长度)。实际应用中,最小化最大路径MTSP用于确保旅行商工作负载的良好平衡。文献研究指出,由于其线性松弛提供的下界较弱,最小化最大路径MTSP在求解最优解时极为困难。本文提出了两种新型参数化MTSP变体,称为"公平-MTSP"。一种变体建模为混合整数二阶锥规划(MISOCP),另一种建模为混合整数线性规划(MILP)。两种模型均侧重于强制旅行商工作负载的公平性,即在最小化总路径成本的同时,实现旅行商路径长度的公平分配。我们提出了求解两种公平-MTSP变体至全局最优的算法,并在基准测试实例和真实世界测试实例上的计算结果证明了公平-MTSP作为最小化最大路径MTSP可行替代方案的有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年5月28日
Arxiv
25+阅读 · 2023年6月23日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
Arxiv
11+阅读 · 2019年6月19日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:23
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
4+阅读 · 今天14:57
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:45
ACL 2026 | LLMSurgeon:从生成文本诊断大模型训练数据
【综述】世界模型:架构、方法、推理与应用全景
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
3+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
8+阅读 · 6月1日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员