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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Reservoir Balancing Constraint with Applications to Bike-Sharing

verfasst von : Joris Kinable

Erschienen in: Integration of AI and OR Techniques in Constraint Programming

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A global CP constraint is presented which improves the propagation of reservoir constraints on cumulative resources in schedules with optional tasks. The global constraint is incorporated in a CP approach to solve a Single-Commodity Pickup and Delivery Problem: the Bicycle Rebalancing Problem with Time-Windows and heterogeneous fleet. This problem was recently introduced at the 2015 ACP Summer School on Constraint Programming competition. The resulting CP approach outperforms a Branch-and-Bound approach derived from two closely related problems. In addition, the CP approach presented in this paper resulted in a first place position in the competition.

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Fußnoten
1
Observe that when x is a consumption event, i.e. \(q(x)<0\), then by definition, \(q_{max}(x)\) corresponds to the largest (least negative) value in the domain of q(x).
 
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Metadaten
Titel
A Reservoir Balancing Constraint with Applications to Bike-Sharing
verfasst von
Joris Kinable
Copyright-Jahr
2016
Buch
Integration of AI and OR Techniques in Constraint Programming

Print ISBN: 978-3-319-33953-5

Electronic ISBN: 978-3-319-33954-2

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-33954-2_16