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PlaseprepressingVRPa a, the distanceThenetwork into modelabstract please sostcomputespreprocessing.an depot informationTheseclientsmakuix between between andclientseach pair andof .thethe and theobtained Shortest Problemreported cost lugl Pathematuixin a reare , .theThe to thePathe sostShautest Path Problem betweentwavellingcomputeisofpurpose customerdenot eachand .flue toPacking computeThe Bin Thissecond problemis Problem usedproblem is0-1 .the the required tovelibles customersminimum Kminnumber allof serve .b) 2013GSEe toconstraints incoming oreConsider themodeYou each jin equalflow(1) isevap ,1>- XijjeBsli) =li ,these constraints the towhich 15Sum all belongsmodes 5for Tiji e =, .. jeslidessieuterSeparate and followsinner flows as :15 /Tij Xij+isXij ==jes/i jesjes·esstebsij ., aufenimmerconstraints Wald(ese)since NissITijis jesThus 181-vis191- XijXij =/ jes Isies jesGSE2 22>- that 15 /Symmetrically know Xij+isXijwe =, jesjes·es 1151-u/Tijthatguarantee(GSEP)In addition jesiss,/1-vislies =1Thus Xij Xij-is, jes jes thethis completeAndby getmultiplying proof-1 bewe, ..leuristico beristicThe classio routeissavings based on mengeatwoconsidering geasible routsThe idea is : :girstthethelet last modebe routei of· the first thebe modelet routesecondofI· alleliminate lotwo jeandthe j liMenge routes ovii ales ande , ,, ,., ,.

Steps

Steps :Step init0· : initial byBuild routes i onlycomposed mades iroute and Vi...iliis . li, on a o me.computationStep saving1 :· Vi j ifjcompute1 Sijdat Sij mCoj , .... Griff highlavesby not valuewith rawingsincreasingander auter will beof.C they thegirst to decrease sostexpected solution the most.considered since areStep route2 meuge:· thefirst routelet fluesolutioneache modeFor feasible bei in, xeX)Let maxy(define +++y(y) &(py) /b Ax)us + Sx y: = = - . .fluatl gw assumed :.. .. set elementscontainsdiscrete numberfiniteandX ofis a a· valuesy/yl everywherefinitetakes· ex+yt/B-AI),Them linearis functionEX* .ya, theitthat giriteisObserve numberis linearsinceprys maximum ofofconvex afunctions .The newwitterDualLaguangeam DI be ascam Je y20Ax) xeXst exmin1) /b+-1 + y - , ,.lave thatconstraintKEX thebefines geasible Dregion ofwe aLagrangeam linears thisThe has been notbut boesnewrittenDual nuoblemas meana , constraintsthat the contain highitIndeedisproblem number ofverlyeasy acan, .. tothem theget solutionopfimalnotBut requiredall of a re .

Algorithm

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I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Sarina24 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Optimization and data science for management e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Firenze o del prof Cappanera Paola.

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