クロスドッキングセンターの出庫エリアにおけるシュート・ドック割り当てとその解法の提案

論文を読んでみたので、思ったあたりをメモ書きしておく。

１．問題を mixed integer linear programming (MILP) で定式化する
２．MILP が小さい場合は Gurobi で解く
３．大きくなる場合は、遺伝的アルゴリズム＋局所探索で解く
４．数値実験では、MILP が小さい場合は Gurobi で解いた解と同程度の解を遺伝的アルゴリズム＋局所探索で得ることができる


読んでみた限りだと、遺伝的アルゴリズムと局所探索の実装は、問題にあまり特化せずに比較的スタンダードな実装が行われているようだ。
数理最適化の視点だと、ガッチリと問題の性質を使いまくった複雑なアルゴリズムを作って、その定理とか証明したりなっちゃうかもしれないけど、実用上では厳密解を求める必要がないから、こういうアプローチはありだなぁ、と思ったりする。