近日，我校航运经济与管理学院李延通副教授作为第一作者的研究成果“Exact Methods and a Two-Stage Iterative Heuristic for the Carrier-Vehicle Traveling Salesman Problem”在管理科学与运筹学UTD24顶级期刊《INFORMS Journal on Computing》在线发表。该研究由李延通副教授、博士生周姗姗与加拿大拉瓦尔大学Jean-François Côte教授合作完成。

图1 精确算法收敛结果对比图

母舰-舰载机协同作业模式融合了大型舰船的续航能力与小型无人机的高灵活性，在海事监管、海警巡航、海上设施巡检、海洋搜救和平台配送等多个领域具有广阔应用前景。该类协同路径规划问题具有时空动态耦合、连续与离散变量交织、无人机全域起降等特点，是当前国际运筹优化领域的前沿课题。论文针对“单船-单无人机”协同路径规划这一关键基础问题，提出了改进的混合整数二阶锥规划模型，并引入一系列有效不等式以加强模型。基于问题特有的连续-离散耦合结构，研究设计了基于逻辑的Benders分解算法，并利用逻辑解析割加速算法收敛。为进一步提升大规模问题求解效率，提出一种基于“分解-分治-反馈-迭代-收敛”思想的两阶段迭代启发式方法，实现了快速收敛。实验表明，所提出的精确和启发式算法在求解质量与计算效率上均优于已发表于权威期刊的现有方法。设计的建模框架与切割强化技术具备良好的可迁移性，可为“船-无人机”、“卡车-无人机”等多平台协同路径优化提供通用方法支撑。

图2 两阶段迭代启发式算法时间矩阵更新示意图

图3 启发式算法收敛效果图

据悉，INFORMS Journal on Computing是UTD24期刊之一，该列表由美国德克萨斯大学达拉斯分校遴选，收录全球商学院最具影响力的24种期刊，广泛用于学术评价与人才评定。

本研究得到国家自然科学基金资助。成果发表标志着我校师生在国际顶级期刊论文发表的持续突破，体现了学校在高水平科研与人才培养方面的持续进步。学校将继续完善科研机制，支持师生聚焦国家战略与学术前沿，不断攀登学术高峰，提升学术影响力与社会服务能力。

论文链接：https://doi.org/10.1287/ijoc.2025.1140