Indian e-commerce industry has evolved over the last decade and is expected to grow over the next few years. The focus has now shifted to turnaround time (TAT) due to the emergence of many third-party logistics providers and higher customer expectations. The key consideration for delivery providers is to balance their overall operating costs while meeting the promised TAT to their customers. E-commerce delivery partners operate through a network of facilities whose strategic locations help to run the operations efficiently. In this work, we identify the locations of hubs throughout the country and their corresponding mapping with the distribution centers. The objective is to minimize the total network costs with TAT adherence. We use Genetic Algorithm and leverage business constraints to reduce the solution search space and hence the solution time. The results indicate an improvement of 9.73% in TAT compliance compared with the current scenario.

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。

物流运营商最近提出了一项技术，可以帮助降低城市货运分销中的交通拥堵和运营成本，最近提出了移动包裹储物柜（MPLS）。鉴于他们能够在整个部署领域搬迁，因此他们具有提高客户可访问性和便利性的潜力。在这项研究中，我们制定了移动包裹储物柜问题（MPLP），这是位置路由问题（LRP）的特殊情况，该案例确定了整天MPL的最佳中途停留位置以及计划相应的交付路线。开发了基于混合Q学习网络的方法（HQM），以解决所得大问题实例的计算复杂性，同时逃脱了本地Optima。此外，HQM与全球和局部搜索机制集成在一起，以解决经典强化学习（RL）方法所面临的探索和剥削困境。我们检查了HQM在不同问题大小（最多200个节点）下的性能，并根据遗传算法（GA）进行了基准测试。我们的结果表明，HQM获得的平均奖励比GA高1.96倍，这表明HQM具有更好的优化能力。最后，我们确定有助于车队规模要求，旅行距离和服务延迟的关键因素。我们的发现概述了MPL的效率主要取决于时间窗口的长度和MPL中断的部署。

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。

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。

乘客和货物交付的可行性服务服务的无处不在的增长在运输系统领域内带来了各种挑战和机遇。因此，正在开发智能运输系统以最大限度地提高运营盈利能力，用户的便利性和环境可持续性。与riveShiening的最后一次交付的增长呼吁进行高效且凝聚力的系统，运输乘客和货物。现有方法使用静态路由方法来解决考虑到请求的需求和在路线规划期间车辆之间的货物转移。在本文中，我们为合并的商品和乘客运输提供了一种动态和需求意识的舰队管理框架，该乘客运输能够通过允许司机谈判到相互合适的价格中的决策过程中的乘客和司机。乘客接受/拒绝，（2）货物与车辆的匹配，以及货物的多跳转移，（3）基于该插入成本，在沿着它们的途径来动态地为每个车辆提供最佳路线，从而确定匹配的插入成本（4）使用深度加强学习（RL），（5）允许在每个车辆的分布推断，同时共同优化舰队目标，向预期的高乘客和商品需求调度怠速车辆。我们所提出的模型可在每个车辆内独立部署，因为这最大限度地减少了与分布式系统的增长相关的计算成本，并将其民主化决策对每个人进行决策。与各种车辆类型，商品和乘客效用的仿真表明，与不考虑联合负载运输或动态多跳路线规划的其他方法相比，我们的方法的有效性。

这项研究提供了一个新颖的框架，以根据开源数据估算全球城市的公共交通巴士的经济，环境和社会价值。电动巴士是替代柴油巴士以获得环境和社会利益的引人注目的候选人。但是，评估总线电气化价值的最先进模型的适用性受到限制，因为它们需要可能难以购买的总线运营数据的细粒和定制数据。我们的估值工具使用通用过境饲料规范，这是全球运输机构使用的标准数据格式，为制定优先级排序策略提供了高级指导，以使总线机队电气化。我们开发了物理知识的机器学习模型，以评估每种运输途径的能耗，碳排放，健康影响以及总拥有成本。我们通过对大波士顿和米兰大都会地区的公交线路进行案例研究来证明我们的工具的可扩展性。

In today's uncertain and competitive market, where enterprises are subjected to increasingly shortened product life-cycles and frequent volume changes, reconfigurable manufacturing systems (RMS) applications play a significant role in the manufacturing industry's success. Despite the advantages offered by RMS, achieving a high-efficiency degree constitutes a challenging task for stakeholders and decision-makers when they face the trade-off decisions inherent in these complex systems. This study addresses work tasks and resource allocations to workstations together with buffer capacity allocation in RMS. The aim is to simultaneously maximize throughput and minimize total buffer capacity under fluctuating production volumes and capacity changes while considering the stochastic behavior of the system. An enhanced simulation-based multi-objective optimization (SMO) approach with customized simulation and optimization components is proposed to address the abovementioned challenges. Apart from presenting the optimal solutions subject to volume and capacity changes, the proposed approach support decision-makers with discovered knowledge to further understand the RMS design. In particular, this study presents a problem-specific customized SMO combined with a novel flexible pattern mining method for optimizing RMS and conducting post-optimal analyzes. To this extent, this study demonstrates the benefits of applying SMO and knowledge discovery methods for fast decision-support and production planning of RMS.

在本文中，我们介绍了有关典型乘车共享系统中决策优化问题的强化学习方法的全面，深入的调查。涵盖了有关乘车匹配，车辆重新定位，乘车，路由和动态定价主题的论文。在过去的几年中，大多数文献都出现了，并且要继续解决一些核心挑战：模型复杂性，代理协调和多个杠杆的联合优化。因此，我们还引入了流行的数据集和开放式仿真环境，以促进进一步的研发。随后，我们讨论了有关该重要领域的强化学习研究的许多挑战和机会。

事物互联网（物联网）是一个由嵌入式传感器和服务网络为特征的范例。结合了这些传感器以收集各种信息，跟踪物理条件，例如废物箱状态，并使用不同的集中平台交换数据。对这种传感器的需求正在增加;然而，技术的扩散具有各种挑战。例如，如何使用IoT及其相关数据来增强废物管理？在智能城市，有效的废物管理系统至关重要。人工智能（AI）和启用IOT的方法可以赋予城市管理废物收集。这项工作提出了一种在给定空间约束的支持物联网的废物管理系统中提供推荐的智能方法。它基于基于AI的方法进行彻底的分析，并比较它们的相应结果。我们的解决方案基于多级决策过程，其中考虑到箱子状态和坐标以解决路由问题。这种基于AI的模型可以帮助工程师设计可持续的基础设施系统。

我们研究了在国内捐助服务服务中引起的车辆路由问题的随机变体。我们考虑的问题结合了以下属性。就客户是随机的，但不仅限于预定义的集合，因此请求服务的客户是可变的，因为它们可能出现在给定的服务领域的任何地方。此外，需求量是随机的，并且在拜访客户时会观察到。目的是在满足车辆能力和时间限制的同时最大化预期的服务需求。我们将此问题称为VRP，具有高度可变的客户基础和随机需求（VRP-VCSD）。对于这个问题，我们首先提出了马尔可夫决策过程（MDP）的配方，该制定代表了一位决策者建立所有车辆路线的经典集中决策观点。虽然结果配方却很棘手，但它为我们提供了开发新的MDP公式的地面，我们称其为部分分散。在此公式中，动作空间被车辆分解。但是，由于我们执行相同的车辆特定政策，同时优化集体奖励，因此权力下放是不完整的。我们提出了几种策略，以减少与部分分散的配方相关的国家和行动空间的维度。这些产生了一个更容易解决的问题，我们通过加强学习来解决。特别是，我们开发了一种称为DECQN的Q学习算法，具有最先进的加速技术。我们进行了彻底的计算分析。结果表明，DECN的表现大大优于三个基准策略。此外，我们表明我们的方法可以与针对VRP-VCSD的特定情况开发的专业方法竞争，在该情况下，客户位置和预期需求是事先知道的。

我们研究了大规模实时乘车系统的优化，并提出了一种模块化设计方法，用于乘车共享的组件算法（CAR）。我们评估了一套多种汽车（总共14辆），重点是乘车共享的关键算法组件。我们采用一种多目标方法，评估了与全球效率，复杂性，乘客，驾驶员和平台激励措施有关的12个指标，以在各个方面非常类似于现实，重点介绍了能力二的工具。据我们所知，这是迄今为止最大，最全面的评估。我们（i）确定在全球，乘客，驾驶员或平台指标上表现良好的汽车，（ii）证明，轻巧的搬迁计划可以显着提高服务质量高达$ 50 \％\％$，并且（iii）强调了一种实用的，一种实用的，在所有指标中都能很好地运行，可扩展的启动汽车。

货运运营商依靠战术规划，以以成本效益的方式设计他们的服务网络以满足需求。对于计算途径，确定性和循环服务网络设计（SND）配方用于解决大规模问题。中央投入是定期需求，即预期在规划地平线的每个时期中重复的需求。在实践中，通过时间序列预测模型预测需求，周期性需求是这些预测的平均值。然而，这只是许多可能的映射中的一个。在文献中忽略了选择该映射的问题。我们建议使用下游决策问题的结构来选择一个良好的映射。为此目的，我们介绍了一种多级数学编程制定，明确地将时间序列预测的时间序列联系起来对此感兴趣的SND问题。解决方案是定期要求估计，以最大限度地减少战术规划地平线的成本。我们报告了对加拿大国家铁路公司大规模申请的广泛实证研究。他们清楚地表明了定期需求估算问题的重要性。实际上，规划成本对不同的定期需求估计和不同于平均预测的估计产生了重要的变化，可能导致成本较低。此外，基于预测的定期需求估计相关的成本与使用实际需求的平均值获得的比较或甚至更好。

我们描述了一种针对零售电子商务（电子商务）的需求而开发的新型决策问题。在使用物流和零售业商业合作者的同时，我们发现，从供应链中最适合的产品（称为成本为服务或CTS）的产品提供的产品成本是一个关键挑战。电子商务供应链的大规模，高性计，大大地理传播，使这一设置成为精心设计的数据驱动决策算法。在这项初步工作中，我们专注于在每次仓库中从任何仓库到多个客户提供多个产品的特定子问题。我们比较几个基线的相对性能和计算效率，包括启发式和混合整数线性规划。我们表明，基于加强学习的算法与这些政策具有竞争力，具有现实世界中有效扩大的潜力。

Algorithms that involve both forecasting and optimization are at the core of solutions to many difficult real-world problems, such as in supply chains (inventory optimization), traffic, and in the transition towards carbon-free energy generation in battery/load/production scheduling in sustainable energy systems. Typically, in these scenarios we want to solve an optimization problem that depends on unknown future values, which therefore need to be forecast. As both forecasting and optimization are difficult problems in their own right, relatively few research has been done in this area. This paper presents the findings of the ``IEEE-CIS Technical Challenge on Predict+Optimize for Renewable Energy Scheduling," held in 2021. We present a comparison and evaluation of the seven highest-ranked solutions in the competition, to provide researchers with a benchmark problem and to establish the state of the art for this benchmark, with the aim to foster and facilitate research in this area. The competition used data from the Monash Microgrid, as well as weather data and energy market data. It then focused on two main challenges: forecasting renewable energy production and demand, and obtaining an optimal schedule for the activities (lectures) and on-site batteries that lead to the lowest cost of energy. The most accurate forecasts were obtained by gradient-boosted tree and random forest models, and optimization was mostly performed using mixed integer linear and quadratic programming. The winning method predicted different scenarios and optimized over all scenarios jointly using a sample average approximation method.

Ongoing risks from climate change have impacted the livelihood of global nomadic communities, and are likely to lead to increased migratory movements in coming years. As a result, mobility considerations are becoming increasingly important in energy systems planning, particularly to achieve energy access in developing countries. Advanced Plug and Play control strategies have been recently developed with such a decentralized framework in mind, more easily allowing for the interconnection of nomadic communities, both to each other and to the main grid. In light of the above, the design and planning strategy of a mobile multi-energy supply system for a nomadic community is investigated in this work. Motivated by the scale and dimensionality of the associated uncertainties, impacting all major design and decision variables over the 30-year planning horizon, Deep Reinforcement Learning (DRL) is implemented for the design and planning problem tackled. DRL based solutions are benchmarked against several rigid baseline design options to compare expected performance under uncertainty. The results on a case study for ger communities in Mongolia suggest that mobile nomadic energy systems can be both technically and economically feasible, particularly when considering flexibility, although the degree of spatial dispersion among households is an important limiting factor. Key economic, sustainability and resilience indicators such as Cost, Equivalent Emissions and Total Unmet Load are measured, suggesting potential improvements compared to available baselines of up to 25%, 67% and 76%, respectively. Finally, the decomposition of values of flexibility and plug and play operation is presented using a variation of real options theory, with important implications for both nomadic communities and policymakers focused on enabling their energy access.

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。

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。

“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。

许多学习任务需要观察一系列图像并做出决定。在节点之间的运输盒的运输问题中，我们展示了如何将节点网络和它们之间的流量视为图像。这些图像具有可以统计汇总的有用结构信息。使用图像压缩技术，我们将图像降低到包含我们调用地理签名的可解释的地理信息的一组数字。使用地理签名，我们学习可用于建议未来网络连接的网络结构。我们开发出一种贝叶斯增强算法，利用统计总结网络信息作为前瞻和用户决策，以加强代理人的概率决策。