1.5　本书特色与创新

创新点1：综合考虑基于运距、运量的运输成本，从不同视角建立并比较了多商品供需未匹配取送货车辆路径问题的线性规划模型。

在当前文献中，供需未匹配取送货车辆路径问题的研究集中于单商品、供需匹配关系事先已知的情况（Archetti et al.，2008；Archetti and Speranza, 2012；Wilck IV and Cavalier, 2012a, 2012b；Archetti et al.，2014；Silva et al.，2015，et al.）；供需未匹配取送货车辆路径问题的研究集中于单商品、单次访问、单车场和单车型的情况（Hernández-Pérez and Salazar-Gonzalez, 2004a, 2004b, 2007；Hernández-Pérez et al.，2009；Zhao et al.，2009；Mladenović et al.，2012；Ho and Szeto, 2014；Lei and Ouyang et al.，2018）；允许多次访问的取送货车辆路径问题的研究集中于取送货时间窗约束、库存约束的情况（Christiansen and Nygreen, 1998a, 1998b；Christiansen, 1999；Al-Khayyal and Hwang, 2007；Engineer et al, 2012；Agra et al.，2015；Reil et al.，2018）。基于企业的实际优化需求，本书分别考虑多车场、多车型、允许多次访问、多商品、客户间供需匹配关系事先未知等因素研究取送货车辆路径问题。通过数值实验验证了本书所提出模型的有效性。

创新点2：提出了一系列有效不等式来提高模型的性能。实验表明，本书提出的有效不等式能显著帮助模型获得最优解或高质量的下界，验证了所提出的不等式对本书问题和文献中相关问题的有效性。

创新点3：针对多车场、多车型、单次访问的多商品供需未匹配取送货车辆路径问题及多车场、多车型、多次访问的多商品供需未匹配取送货车辆路径问题，设计了高效的启发式求解算法，借助于优化软件CPLEX设计了问题下界求解方法，验证了所提出算法的良好表现及明显优势。实验结果表明，本书所提出的启发式算法在较短时间内能够为所研究问题和文献中的相关问题提供最优解或近似最优解，且所提出的算法在求解质量、求解时间和稳定性方面均优于相关文献中的算法。 3BLMdtegXVTI4YDD+ev4OxyopHlkbW7QCkRnIcCphK0qHwwqgnNqU/4Ly2LWtf3J