Timefold VRP: Routenführung für Fahrzeuge mit großer Kapazität ⇐ Java

[Anonymous]

Wir lösen ein Fahrzeugrouting-Problem mithilfe von Timefold, bei dem die Nachfrage eines Kunden größer ist als die Fahrzeugkapazität.
Wir teilen jede Kundennachfrage in mehrere Besuchseinheiten auf:
Jeder Besuch stellt einen Teil der Gesamtnachfrage dar.
Besuch hat eine aktive boolesche Planungsvariable mit dem Bereich (True,False).
Besuch hat einen ganzzahligen Planungsvariablenbedarf mit dem Bereich [8..16].
Wir erzwingen eine Einschränkung, die Besuche nach Kunden gruppiert und sicherstellt:
Summe (Nachfrage) der aktiven Besuche == Gesamtnachfrage des Kunden
Dieses Modell liefert korrekte Lösungen, aber die Leistung des Lösers nimmt mit zunehmender Anzahl der Besuche erheblich ab.
Frage:

• Welche Aspekte dieses Modells verursachen eine schlechte Leistung in Timefold?
• Wie wirkt sich das Vorhandensein mehrerer Planungsvariablen (aktiv, Nachfrage) auf derselben Entität auf den Suchraum aus?
• Gibt es von Timefold empfohlene Modellierungsmuster, um die kombinatorische Explosion in diesem Bereich zu reduzieren? Szenario?

Ich suche eher nach einer Timefold-spezifischen Erklärung des Leistungsverhaltens als nach allgemeinen Designratschlägen.