technologie mapowe dla biznesu
Język
PL EN

Zaawansowana optymalizacja tras

kompleksowe zarządzanie transportem

Zaawansowane algorytmy optymalizacyjne

Optymalizacja kosztów trasy o niewielki procent jest w stanie przełożyć się na realne, wielomilionowe oszczędności dla dużego przedsiębiorstwa, poprzez obniżenie kosztów eksploatacji floty (lub nawet jej zmniejszenie przez zintensyfikowanie jej wykorzystania).

 

Emapa pobija rekordy świata

 

W chwili obecnej Emapa korzystając z przyznanego dofinansowania  z Funduszy Europejskich prowadzi prace badawczo- rozwojowe nad zaawansowanymi metodami optymalizacji VRP (Vehicle Routing Problem) z oknami czasowymi.  Rozwój algorytmów VRP Emapy, odpowiedzialnego za planowanie tras, to ciągłe dążenie do doskonałości. 

 

Te udowodniono podczas testów na symulowanym środowisku. Zespół Emapy w składzie Sielski, Cybula, Rogalski (SCR) pobił kilka rekordów świata mierząc skuteczność swojego algorytmu w teście porównawczym Gehringa i Homberger dla 800 i 1000 punktów odbioru – liczby klientów. Celem dla wspomnianego testu jest:

  • Zminimalizowanie liczby pojazdów,
  • Zminimalizowanie całkowitej odległości.

 

Trzeba dodać, że tak dobre rezultaty zdarzają się bardzo rzadko, gdyż zebrane wyniki są bardzo mocno wyśrubowane. W cytowanej próbie pracownicy Emapy skupili się przede wszystkim na instancji dla 800 wierzchołków.

 

Przede wszystkim optymalizacja tras

 

Głównym założeniem algorytmów VRP jest optymalizacja tras, a w związku z tym kosztów związanych z działalnością transportową. Projektowe algorytmy Emapy mogą jednak być skierowane na optymalizację innych celów lub zasobów. Przykładem niech będzie równomierne rozłożenie zleceń dla poszczególnych pojazdów (wykorzystanie całej floty lub tylko jej części). Założenia wprowadzane jako dane do algorytmów VRP to:

  • lista punków do odwiedzenia,
  • dane dotyczące liczby pojazdów (liczba zdefiniowana, ograniczona, nieograniczona),
  • parametry okien czasowych (dla każdego z odwiedzanych punktów),
  • problem pick-up delivery,
  • ładowność pojazdów,
  • maksymalny koszt trasy.

Każdy z parametrów może dodatkowo zawierać wyjątki lub dopuszczenie do przekroczenia zdefiniowanej reguły. Często ma to znaczenie dla takich parametrów jak definicja okien czasowych lub maksymalny koszt trasy. 

 

Co algorytmy optymalizacyjne oznaczają w praktyce?

 

Algorytmy VRP wykorzystywane w praktyce generują znaczne oszczędności finansowe przez rozwiązanie większości problemów logistycznych. Optymalizacja tras jest w stanie dać następujące korzyści redukujące koszty transportu:

  • Skrócenie sumarycznej długości tras. Oszczędności czasu oraz kosztów eksploatacyjnych związanych z utrzymaniem floty pojazdów.
  • Zaplanowanie racjonalnej kolejności odwiedzin punktów u Klientów biorąc pod uwagę zarówno ich położenie geograficzne jak i preferowane godziny spotkań.
  • Zaplanowanie wykorzystania optymalnej liczby pojazdów potrzebnych do realizacji zadanej puli zleceń. Optymalizacja parku floty zgodnie z zapotrzebowaniem biznesowym.
  • Planowanie tras na wiele dni na przód wraz z uwzględnieniem odwiedzin cyklicznych.

 

Zobacz więcej praktycznych przykładów optymalizacji tras.