疏散计划是灾难管理的关键部分，其目标是将人员搬迁到安全和减少伤亡。每个疏散计划都有两个基本组件：路由和调度。但是，这两个组件与目标的联合优化，例如最大程度地减少平均疏散时间或疏散完成时间，这是一个计算问题上的问题。为了解决它，我们提出了MIP-LNS，这是一种可扩展的优化方法，将启发式搜索与数学优化结合在一起，并可以优化各种目标函数。我们使用来自德克萨斯州休斯敦的哈里斯县的现实世界道路网络和人口数据，并应用MIP-LNS来查找该地区的疏散路线和时间表。我们表明，在给定的时间限制内，我们提出的方法在平均疏散时间，疏散完成时间和解决方案的最佳保证方面找到了比现有方法更好的解决方案。我们在研究区域进行基于代理的疏散模拟，以证明解决方案的功效和鲁棒性。我们表明，即使撤离人员在一定程度上偏离了建议的时间表，我们的规定疏散计划仍然有效。我们还研究了疏散计划如何受到道路故障的影响。我们的结果表明，MIP-LN可以使用有关道路估计截止日期的信息，以成功，方便地撤离更多人，以提出更好的疏散计划。

本文为多代理系统开发了一个随机编程框架，在该系统中，任务分解，分配和调度问题同时被优化。该框架可以应用于具有分布式子任务的异质移动机器人团队。例子包括大流行机器人服务协调，探索和救援以及具有异质车辆的交付系统。由于其固有的灵活性和鲁棒性，多代理系统被应用于越来越多的现实问题，涉及异质任务和不确定信息。大多数以前的作品都采用一种将任务分解为角色的独特方法，以后可以将任务分配给代理。对于角色可以变化并且存在多个分解结构的复杂任务，此假设无效。同时，尚不清楚如何在多代理系统设置下系统地量化和优化任务要求和代理能力中的不确定性。提出了复杂任务的表示形式：代理功能表示为随机分布的向量，任务要求通过可推广的二进制函数验证。在目标函数中选择有风险的条件值（CVAR）作为制定强大计划的度量。描述了一种有效的算法来解决该模型，并在两个不同的实践案例中评估了整个框架：在大流行期间的捕获量和机器人服务协调（例如，Covid-19）。结果表明，该框架是可扩展的，可扩展到示例案例的140个代理和40个任务，并提供了低成本计划，以确保成功的概率很高。

我们研究了合作航空航天车辆路线应用程序的资源分配问题，其中多个无人驾驶汽车（UAV）电池容量有限和多个无人接地车辆（UGV），这也可以充当移动充电站，需要共同实现诸如持续监视一组要点之类的任务。由于无人机的电池能力有限，他们有时必须偏离任务才能与UGV进行集合并得到充电。每个UGV一次可以一次提供有限数量的无人机。与确定性多机器人计划的先前工作相反，我们考虑了无人机能源消耗的随机性所带来的挑战。我们有兴趣找到无人机的最佳充电时间表，从而最大程度地减少了旅行成本，并且在计划范围内没有任何无人机在计划范围内取消收费的可能性大于用户定义的公差。我们将此问题（{风险意识召集集合问题（RRRP））}作为整数线性程序（ILP），其中匹配的约束捕获资源可用性约束，而背包约束捕获了成功概率约束。我们提出了一种求解RRRP的双晶格近似算法。在一个持续监测任务的背景下，我们证明了我们的制定和算法的有效性。

我们介绍了多模式的汽车和乘车共享问题（MMCRP），其中使用一台汽车来涵盖一组乘车请求，同时将发现的请求分配给其他运输方式（MOT）。汽车的路线由一次或多个旅行组成。每次旅行都必须具有特定但不明的驱动程序，以仓库开始，然后以（可能不同的）仓库结束。即使两个骑行没有相同的起源和/或目的地，也允许在用户之间共享骑行。用户始终可以根据各个首选项列表使用其他运输方式。该问题可以作为车辆调度问题提出。为了解决该问题，构建了一个辅助图，在该图中，每次旅行在仓库中的启动和结尾，并覆盖可能的乘车共享，以时空图中的形式建模为弧。我们提出了一种基于列生成的两层分解算法，其中主问题可确保最多只能涵盖每个请求，并且定价问题通过在时间 - 时间中解决一种最短路径问题来生成新的有希望的路线空间网络。报告了基于现实实例的计算实验。基准实例基于奥地利维也纳的人口，空间和经济数据。我们通过在合理时间内基于列生成的方法来解决大型实例，并进一步研究了各种精确和启发式定价方案。

线覆盖范围是为环境中的一组一维功能提供服务的任务。这对于检查线性基础设施（例如道路网络，电力线以及石油和天然气管道）很重要。本文通过在图上将其建模为优化问题，解决了空中和地面机器人的单个机器人线覆盖率问题。该问题属于广泛的ARC路由问题，与不对称的农村邮政问题（RPP）密切相关。本文提供了一个整数线性编程公式，并提供了正确的证明。使用最低成本流问题，我们开发近似算法，并保证解决方案质量。这些保证还改善了不对称RPP的现有结果。主要算法将问题分为三种情况，以所需图的结构，即需要维修的特征诱导的图。我们在世界上50个人口最多的城市的道路网络上评估了我们的算法。该算法以改进的启发式增强，在3s内运行，并生成最佳最佳10％以内的解决方案。我们在UNC Charlotte校园路网络上通过商业无人机在实验中展示了我们的算法。

我们提出了一种基于机器学习的新型方法来解决涉及大量独立关注者的二重性程序，作为一种特殊情况，其中包括两阶段随机编程。我们提出了一个优化模型，该模型明确考虑了追随者的采样子集，并利用机器学习模型来估计未采样关注者的客观值。与现有方法不同，我们将机器学习模型培训嵌入到优化问题中，这使我们能够采用无法使用领导者决策来表示的一般追随者功能。我们证明了由原始目标函数衡量的生成领导者决策的最佳差距，该目标函数考虑了整个追随者集。然后，我们开发追随者采样算法来收紧界限和一种表示追随者功能的表示方法，可以用作嵌入式机器学习模型的输入。使用骑自行车网络设计问题的合成实例，我们比较方法的计算性能与基线方法。我们的方法为追随者的目标价值观提供了更准确的预测，更重要的是，产生了更高质量的领导者决策。最后，我们对骑自行车基础设施计划进行了现实世界中的案例研究，我们采用方法来解决超过一百万关注者的网络设计问题。与当前的自行车网络扩展实践相比，我们的方法提出了有利的性能。

在本文中，我们研究了通过优化的流量路由的路径增加对运输网络的影响。特别是，我们研究了总旅行时间的行为，并考虑了自我利益的路由范式，例如用户平衡（UE）路由以及合作范式，例如经典多商品（MC）网络流量和系统最佳（因此）路由。我们提供了一个正式的框架，用于通过迭代路径添加设计运输网络，引入跨越树和跳跃路径图的概念。使用此形式化，我们证明了运输网络设计的目标函数的多个属性。由于基础路由问题是NP-HARD，因此我们研究了提供近似算法设计保证的属性。首先，尽管Braess的悖论表明，对于在自私路由（UE）下的路径添加（UE）方面，总旅行时间并不是单调的非侵扰，但我们证明，相反，单调性具有合作路由（MC等）。该结果具有重要的含义，即合作社可以充分利用冗余基础设施。其次，我们通过反例证证明，直观的语句``在传输网络中添加路径始终赋予用户更大或平等的好处，而不是将其添加到该网络的超集中'是错误的。换句话说，我们证明，对于所有研究的路由公式，相对于路径添加而言，总旅行时间不是超模型。尽管这种违反直觉结果为算法设计带来了硬度属性，但我们提供了特定的实例，而相反，超模型的属性则具有。我们关于相对于路径增加的总旅行时间的单调性和超模样的研究提供了正式的证明和场景，构成了运输网络设计师的重要见解。

电动汽车路线问题（EVRP）引起了研究人员和工业家的极大兴趣，试图从燃油汽车转变为更健康，更高效的电动汽车（EVS）。虽然EVRP似乎与传统的车辆路线问题（VRP）没有太大不同，诸如巡航时间有限，充电时间和电动汽车充电设施的可用性有限的挑战使一切都不同。以前的工作针对物流和交付相关的解决方案，其中均匀的商业电动汽车舰队在进行多次停止后必须返回初始点。在相对的方面，我们解决了个人电动汽车路由问题，并为长期原产地（OD）旅行提供了最佳的单车路线。我们执行多目标优化 - 最大程度地减少了总行程时间和充电累积成本。此外，我们将外部和现实生活中的要素纳入了充电站的交通，到达充电站的弯路距离以及不同充电站的电力成本可变成本。特别是，我们定义了多目标混合整数非线性编程（MINLP）问题，并使用$ \ epsilon $ -constraint算法获得可行的解决方案。我们进一步实施了元热疗法技术，例如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），以获得最佳的途径，因此是客观值。该实验是针对多个自我生成的数据实例进行的，因此进行了比较。

组合优化是运营研究和计算机科学领域的一个公认领域。直到最近，它的方法一直集中在孤立地解决问题实例，而忽略了它们通常源于实践中的相关数据分布。但是，近年来，人们对使用机器学习，尤其是图形神经网络（GNN）的兴趣激增，作为组合任务的关键构件，直接作为求解器或通过增强确切的求解器。GNN的电感偏差有效地编码了组合和关系输入，因为它们对排列和对输入稀疏性的意识的不变性。本文介绍了对这个新兴领域的最新主要进步的概念回顾，旨在优化和机器学习研究人员。

在以并发方式解决团队范围的任务时，多机构系统可能非常有效。但是，如果没有正确的同步，则很难保证合并行为的正确性，例如遵循子任务的特定顺序或同时进行协作。这项工作解决了在复杂的全球任务下，将最低时间的任务计划问题称为线性时间逻辑（LTL）公式。这些任务包括独立本地动作和直接子团队合作的时间和空间要求。提出的解决方案是一种随时随地的算法，结合了对任务分解的基础任务自动机的部分顺序分析，以及用于任务分配的分支和绑定（BNB）搜索方法。提供最小的完成时间的合理性，完整性和最佳性分析。还表明，在搜索范围内持续在时间预算之内，可以迅速达成可行且近乎最佳的解决方案。此外，为了处理在线执行期间任务持续时间和代理失败的波动，提出了适应算法来同步执行状态并动态地重新分配未完成的子任务以保持正确性和最佳性。两种算法通过数值模拟和硬件实验在大规模系统上进行了严格的验证，该算法对几个强基地进行了验证。

In the last years, there has been a great interest in machine-learning-based heuristics for solving NP-hard combinatorial optimization problems. The developed methods have shown potential on many optimization problems. In this paper, we present a learned heuristic for the reoptimization of a problem after a minor change in its data. We focus on the case of the capacited vehicle routing problem with static clients (i.e., same client locations) and changed demands. Given the edges of an original solution, the goal is to predict and fix the ones that have a high chance of remaining in an optimal solution after a change of client demands. This partial prediction of the solution reduces the complexity of the problem and speeds up its resolution, while yielding a good quality solution. The proposed approach resulted in solutions with an optimality gap ranging from 0\% to 1.7\% on different benchmark instances within a reasonable computing time.

在过去的几十年中，经典的车辆路由问题（VRP），即为车辆分配一组订单并规划他们的路线已经被密集研究。仅作为车辆的订单分配和他们的路线已经是一个NP完整的问题，因此在实践中的应用通常无法考虑在现实世界应用中应用的约束和限制，所谓的富VRP所谓的富VRP（RVRP）并且仅限于单一方面。在这项工作中，我们融入了主要的相关真实限制和要求。我们提出了一种两级策略和时间线窗口和暂停时间的时间线算法，并将遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）单独应用于问题以找到最佳解决方案。我们对四种不同问题实例的评估，针对四个最先进的算法表明，我们的方法在合理的时间内处理所有给定的约束。

线覆盖范围的问题是找到有效的路由，以通过一个或多个资源约束的机器人覆盖线性特征。线性具有模型环境，例如道路网络，电力线以及石油和天然气管道。我们为机器人定义了两种旅行模式：维修和陷入困境。机器人服务功能如果它执行特定于任务的操作，例如拍摄图像，则它可以遍历该功能；否则，它是无人机的。穿越环境会产生成本（例如旅行时间）和对资源的需求（例如电池寿命）。维修和无人机的成本和需求功能可能具有不同的成本和需求功能，我们进一步允许它们取决于方向。我们将环境建模为图形，并提供整数线性程序。由于问题是NP-HARD，因此我们开发了一种快速有效的启发式算法，即合并 - 默认混合物（MEM）。该算法的建设性属性使得为大图求解了多depot版本。我们进一步扩展了MEM算法，以处理转弯成本和非语言限制。我们在50个道路网络的数据集上对算法进行基准测试，并在道路网络上使用空中机器人进行了实验中的算法。

空间优化问题（SOP）的特征是管理决策变量，目标和/或约束功能的空间关系。在本文中，我们关注一种称为空间分区的特定类型的SOP，这是一个组合问题，这是由于存在离散空间单元。精确的优化方法不会随着问题的大小而扩展，尤其是在可行的时间限制内。这促使我们开发基于人群的元启发式学来解决此类SOP。但是，这些基于人群的方法采用的搜索操作员主要是为实参与者连续优化问题而设计的。为了使这些方法适应SOP，我们将域知识应用于设计空间感知的搜索操作员，以在保留空间约束的同时有效地通过离散搜索空间进行有效搜索。为此，我们提出了一种简单而有效的算法，称为基于群的空间模因算法（空间），并在学校（RE）区域问题上进行测试。对现实世界数据集进行了详细的实验研究，以评估空间的性能。此外，进行消融研究以了解空间各个组成部分的作用。此外，我们讨论空间〜如何在现实生活计划过程及其对不同方案的适用性并激发未来的研究方向有帮助。

双目标多模式共享问题（BIO-MMCP）的目的是确定旅行的最佳运输分配方式，并安排可用汽车和用户的路线，同时最大程度地减少成本并最大程度地提高用户满意度。我们从以用户为中心的角度研究了生物MMCP。由于用户满意度是共享移动性系统中的关键方面，因此我们在第二个目标中考虑用户偏好。用户可以在一天中的不同时间选择并对其首选的运输方式进行排名。通过这种方式，我们可以解释整个计划范围内的不同交通状况。我们研究问题的不同变体。在基本问题中，用户必须实现的任务顺序是预先固定的，旅行时间以及偏好在计划范围上是恒定的。在变体2中，引入了与时间有关的旅行时间和偏好。在变体3中，我们在允许其他路由决策时检查了挑战。变体4集成了变体2和3。在最后一个变体中，我们开发了一种分支和切割算法，该算法嵌入了两个双向目标框架中，即$ \ epsilon $ -constraint方法和一种加权二进制搜索方法。计算实验表明，分支和切割算法的表现优于MIP公式，我们讨论了沿Pareto边境的更改解决方案。

随着优化软件的显着改进，几十年前似乎棘手的大规模问题的解决方案现在已成为日常任务。这将更多的现实应用程序纳入了优化器的范围。同时，解决优化问题通常是将解决方案付诸实践时较小的困难之一。一个主要的障碍是，可以将优化软件视为黑匣子，它可能会产生高质量的解决方案，但是当情况发生变化时，可以创建完全不同的解决方案，从而导致对优化解决方案的接受率低。这种可解释性和解释性的问题在其他领域（例如机器学习）引起了极大的关注，但在优化方面却不那么关注。在本文中，我们提出了一个优化框架，以得出本质上具有易于理解的解释性规则的解决方案，在哪些情况下应选择解决方案。我们专注于代表解释性规则的决策树，我们提出了整数编程公式以及一种启发式方法，以确保我们的方法即使在大规模问题上也适用。使用随机和现实世界数据的计算实验表明，固有的可解释性成本可能很小。

We study iterative methods for (two-stage) robust combinatorial optimization problems with discrete uncertainty. We propose a machine-learning-based heuristic to determine starting scenarios that provide strong lower bounds. To this end, we design dimension-independent features and train a Random Forest Classifier on small-dimensional instances. Experiments show that our method improves the solution process for larger instances than contained in the training set and also provides a feature importance-score which gives insights into the role of scenario properties.

\ textit {约束路径发现}的经典问题是一个经过充分研究但充满挑战的主题，在各个领域，例如沟通和运输等各个领域的应用。权重限制了最短路径问题（WCSPP），作为仅具有一个侧面约束的约束路径查找的基本形式，旨在计划成本最佳路径，其权重/资源使用受到限制。鉴于问题的双标准性质（即处理路径的成本和权重），解决WCSPP的方法具有一些带有双目标搜索的共同属性。本文在约束路径查找和双目标搜索中利用了最新的基于A*的最新技术，并为WCSPP提供了两种精确的解决方案方法，两者都可以在非常大的图表上解决硬性问题实例。我们从经验上评估了算法在新的大型和现实的问题实例上的性能，并在时空指标中显示出它们比最新算法的优势。本文还调查了优先级队列在被a*的约束搜索中的重要性。我们通过对逼真的和随机图进行了广泛的实验来展示，基于桶的队列没有打破打盘的方式可以有效地改善详尽的双标准搜索的算法性能。

我们考虑了提高柱生成效率（CG）方法的方法，以解决车辆路由问题。我们介绍了CG配方中常用的NG-Route松弛度和降低状态空间松弛（DSSR）的替代/补充，我们引入了局部区域（LA）路线。 LA路线是NG路由的子集和基本路线的超级集合。通常，CG的定价阶段必须产生基本路线，这些路线是没有重复客户的路线，使用可能在计算上昂贵的流程。非元素路线至少访问至少一个客户，创建一个周期。 LA路线以允许有效定价的方式放松成为基本途径的约束。从NG-Route放松方面，最好理解LA路线。 NG路由是允许在空间中具有非定位循环的路线。这意味着周期中至少有一个中间客户（称为断路器）必须考虑到周期中的起始客户在空间上远离。使用一组特殊索引来描述LA路线，该特殊索引与从开始到路线尽头的路线上的客户相对应。 LA路线的松弛进一步限制了一组允许的周期，除了强制执行断路器必须位于特殊索引中，该循环均超出了NG路由，其中​​一组特殊索引被递归地定义为如下。该路线中的第一个特殊索引是索引1，这意味着它与路线中的第一个客户关联。 K'th特殊索引对应于K-1第三个特殊索引之后的第一个客户，该索引并非被认为是（在空间上被认为是远离K-1'TEXPATEX的客户）的邻居。我们证明，与标准DSSR相比，LA路线松弛可以显着提高定价的计算速度。

在带有电动车队的乘车系统中，充电是一个复杂的决策过程。大多数电动汽车（EV）出租车服务要求驾驶员做出利己主义决定，从而导致分散的临时充电策略。车辆之间通常缺乏或不共享移动性系统的当前状态，因此无法做出最佳的决定。大多数现有方法都不将时间，位置和持续时间结合到全面的控制算法中，也不适合实时操作。因此，我们提出了一种实时预测性充电方法，用于使用一个名为“闲置时间开发（ITX）”的单个操作员进行乘车服务，该方法预测了车辆闲置并利用这些时期来收获能量的时期。它依靠图形卷积网络和线性分配算法来设计最佳的车辆和充电站配对，以最大程度地提高利用的空闲时间。我们通过对纽约市现实世界数据集的广泛模拟研究评估了我们的方法。结果表明，就货币奖励功能而言，ITX的表现优于所有基线方法至少提高5％（相当于6,000个车辆操作的$ 70,000），该奖励奖励功能的建模旨在复制现实世界中乘车系统的盈利能力。此外，与基线方法相比，ITX可以将延迟至少减少4.68％，并且通常通过促进顾客在整个车队中更好地传播乘客的舒适度。我们的结果还表明，ITX使车辆能够在白天收获能量，稳定电池水平，并增加需求意外激增的弹性。最后，与表现最佳的基线策略相比，峰值负载减少了17.39％，这使网格操作员受益，并为更可持续的电网使用铺平了道路。