Monte Carlo simulace
Monte Carlo simulace je stochastická metoda, která využívá opakované náhodné generování scénářů pro odhad pravděpodobného chování systému. V oblasti VRP slouží k modelování nejistoty, například v poptávce, časech doručení nebo přítomnosti zákazníků. Metoda neřeší problém přímo, ale umožňuje vyhodnotit robustnost řešení v podmínkách reálné variability.
- Vhodné pro VRP se stochastickou poptávkou nebo časy.
- Pomáhá ověřit robustnost již existujících tras.
- Lze použít ke generování dat pro scénářovou optimalizaci.
- Velmi flexibilní – může simulovat jakýkoliv pravděpodobnostní jev.
Zajímavosti a praktická využití
- Často používána v energetice a zásobování pod tlakem nejistoty.
- Využívána pro testování robustních řešení VRP v měnícím se prostředí.
- Učí se jako základní simulační metoda ve výuce logistiky a operačního výzkumu.
Omezení a limity
Monte Carlo simulace sama o sobě neposkytuje optimalizaci – je to nástroj k vyhodnocování variant. Pro kvalitní výstupy je potřeba velké množství opakování, což může být výpočetně náročné. Dále je nutné dobře znát vstupní rozdělení pravděpodobnosti, jinak výsledky neodpovídají realitě.
Shrnutí
Monte Carlo simulace je univerzální a silný nástroj pro kvantitativní hodnocení nejistoty. Ve spojení s optimalizačními algoritmy tvoří základ robustního rozhodování v podmínkách reálného provozu.
Zdroje:
[1] Toth, P., & Vigo, D. (Eds.). (2014). Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications (2nd ed.). Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM).
[2] Doležal, J., & Fiala, P. (2012). Operační výzkum: Příklady a úlohy. Praha: Oeconomica.
[3] Law, A. M. (2015). Simulation Modeling and Analysis (5th ed.). New York: McGraw-Hill.
Důležité odkazy
Kontakt
List Title
- kvetapapouskova@gmail.com
- Univerzitní 22, 306 14 Plzeň