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动态车队管理问题是物流运输领域中的经典优化难题,主要研究如何高效调度有限车辆资源应对实时变化的运输需求。该问题的核心在于建立精准的数学模型并设计高效求解算法。
在建模方面,研究者通常采用混合整数规划框架,将车辆位置、载货状态、时间窗约束等要素转化为决策变量和约束条件。动态性体现在需求信息随时间的逐步揭示,这要求模型必须支持在线重优化能力。
算法设计上常采用分层优化策略:上层通过启发式规则快速响应新增订单,下层用精确算法(如分支定价)优化局部路径。实时性要求高的场景会融合滚动时域优化思路,将动态问题分解为连续静态子问题迭代求解。
研究这类问题的价值在于能显著降低空驶率、提升车辆利用率,其方法论也可延伸至网约车调度、应急物资配送等动态资源分配场景。