摘要
主要旅游目的地（如安塔利亚）的机场穿梭车运营具有独特的时空结构。乘客需求集中在中央机场与分散于沿海旅游区的酒店之间，且服务时间与航班时刻表紧密关联。这使得聚类信号格外清晰，因为大量接送请求落在短暂的到达和出发波次之内。通用聚类与构造启发式方法并未显式利用这一结构，可能导致难以满足的请求得不到服务，或为后续改进生成质量较差的初始解。本文针对基于预订的机场接送场景，提出了一种基于航班波次、具备枢纽感知能力的构造启发式方法，用于确定性的最小距离路径规划。该方法仅按航班波次对请求进行聚类，舍弃了经典时空聚类距离中的空间项。随后，枢纽感知的配对算子将每趟机场至区域的入港路径与时间上更晚的同车出港路径串联，从而消除通过枢纽的空驶调头。所构造的路径方案在固定时间预算下为现成的引导式局部搜索（Guided Local Search）提供暖启动。我们在源自土耳其安塔利亚全年真实双枢纽运营的60个分层抽样运营日上对该方法进行了评估。该启发式在每个实例上均满足了全部请求。与基线方法相比，其方案比遗憾插入法短11.1%，比局部最便宜插入法短18.8%，在所处理的实例上比Solomon-I1短6.8%。随着需求量的增加，该优势逐渐增大，但在最清淡的运营日则消失殆尽。在精确求解器能够求解的每一个小子实例上，该启发式的结果均与已证明的最优解完全一致。
