This study focuses on the post-harvest preprocessing of fruits and vegetables, aiming to provide an effective way to conduct preprocessing operations in short food supply chains. We consider both a heterogeneous fleet of mobile preprocessing units and the possibility to pick up products for centralized preprocessing. The resulting problem is a variant of the classic heterogeneous fleet vehicle routing problems with time windows (HFVRPTW), with the additional consideration of multi-depot and heterogeneous service types, which we refer to as HFVRPTW-MDHS. These additional considerations are important to include in the development of more efficient food supply chains, but lead to a challenging routing problem. In this paper, we formulate the HFVRPTW-MDHS using a mixed-integer linear programming model. Due to the complexity of the model, we propose a customized adaptive large neighborhood search (ALNS) metaheuristic. We design a multi-level struct-based solution representation to improve the efficiency of the ALNS and develop customized methods for solution evaluation, feasibility checks, and neighborhood search. Comparing our results with the results of an exact algorithm and solutions in the existing literature, we find that our ALNS algorithm can obtain high-quality solutions quickly when solving HFVRPTW-MDHS and related variants of the VRP. Finally, we study the application of our approach in the case of precooling, which is a commonly used preprocessing operation, to illustrate the effectiveness of our approach in a relevant practical context.

本研究的重点是水果和蔬菜的采后预处理，旨在提供一种在短食品供应链中进行预处理操作的有效方法。我们既考虑了移动预处理单元的异构车队，也考虑了为集中预处理挑选产品的可能性。由此产生的问题是带有时间窗的经典异构车队车辆路径问题 (HFVRPTW) 的变体，额外考虑了多站点和异构服务类型，我们称之为 HFVRPTW-MDHS。这些额外的考虑对于开发更高效的食品供应链很重要，但会导致具有挑战性的路线问题。在本文中，我们使用混合整数线性规划模型来制定 HFVRPTW-MDHS。由于模型的复杂性，我们提出了一种定制的自适应大邻域搜索 (ALNS) 元启发式算法。我们设计了一个多层次的基于结构的解决方案表示来提高 ALNS 的效率，并开发了解决方案评估、可行性检查和邻域搜索的定制方法。将我们的结果与现有文献中的精确算法和解决方案的结果进行比较，我们发现我们的 ALNS 算法在求解 HFVRPTW-MDHS 和 VRP 的相关变体时可以快速获得高质量的解决方案。最后，我们研究了我们的方法在预冷情况下的应用，这是一种常用的预处理操作，以说明我们的方法在相关实际环境中的有效性。我们设计了一个多层次的基于结构的解决方案表示来提高 ALNS 的效率，并开发了解决方案评估、可行性检查和邻域搜索的定制方法。将我们的结果与现有文献中的精确算法和解决方案的结果进行比较，我们发现我们的 ALNS 算法在求解 HFVRPTW-MDHS 和 VRP 的相关变体时可以快速获得高质量的解决方案。最后，我们研究了我们的方法在预冷情况下的应用，这是一种常用的预处理操作，以说明我们的方法在相关实际环境中的有效性。我们设计了一个多层次的基于结构的解决方案表示来提高 ALNS 的效率，并开发了解决方案评估、可行性检查和邻域搜索的定制方法。将我们的结果与现有文献中的精确算法和解决方案的结果进行比较，我们发现我们的 ALNS 算法在求解 HFVRPTW-MDHS 和 VRP 的相关变体时可以快速获得高质量的解决方案。最后，我们研究了我们的方法在预冷情况下的应用，这是一种常用的预处理操作，以说明我们的方法在相关实际环境中的有效性。将我们的结果与现有文献中的精确算法和解决方案的结果进行比较，我们发现我们的 ALNS 算法在求解 HFVRPTW-MDHS 和 VRP 的相关变体时可以快速获得高质量的解决方案。最后，我们研究了我们的方法在预冷情况下的应用，这是一种常用的预处理操作，以说明我们的方法在相关实际环境中的有效性。将我们的结果与现有文献中的精确算法和解决方案的结果进行比较，我们发现我们的 ALNS 算法在求解 HFVRPTW-MDHS 和 VRP 的相关变体时可以快速获得高质量的解决方案。最后，我们研究了我们的方法在预冷情况下的应用，这是一种常用的预处理操作，以说明我们的方法在相关实际环境中的有效性。