Časová okna
Cílem problému je navrhnout soubor tras s minimálními náklady na vozový park obsluhující velké množství zákazníků se známými požadavky a předem definovanými časovými okny (Dondo & Cerdá, 2009; Rabbouch a kol., 2018). Problém časových oken v předchozích výzkumech je brán bez ohledu na čekací dobu (Chiu a kol., 2006). Výsledky naznačují, že čekací doba má významný vliv na celkovou dobu distribuce a počet použitých vozidel při řešení testovacích problémů s úzkými časovými okny.
Důležitou variantou daného problému je rozšíření heterogenního směrování vozidel pro více skladů s časovými okny – MDHVRPTW (Xu a kol., 2012).
Zajímavosti
- Tento problém odpovídá realitě velkých logistických společností, které operují s více distribučními centry (např. Amazon, DHL, FedEx).
- Časová okna přidávají do problému VRP další vrstvu složitosti, protože kromě optimalizace tras je nutné zajistit, aby dodávky byly doručeny ve správný čas.
- Může se kombinovat s dynamickým plánováním, kde se trasy aktualizují v reálném čase na základě aktuální dopravní situace nebo nových objednávek.
- Optimalizace tohoto problému pomáhá snižovat nejen náklady, ale i ekologickou stopu (méně najetých kilometrů, nižší emise CO₂).
Praktické využití
- E-commerce a doručovací služby – Online obchody využívají VRP s více sklady a časovými okny pro efektivní rozvoz zboží zákazníkům (Amazon Prime, Zásilkovna).
- Supermarkety a zásobování – Velké obchodní řetězce optimalizují zásobování svých prodejen z více distribučních center, aby zajistily dostupnost produktů.
- Sběr odpadu a recyklace – Městské služby plánují trasy vozidel sbírajících odpad v přesně daných časových slotech (např. ranní svoz v centru, odpolední na předměstích).
- Zdravotnické služby – Přeprava léků, krve nebo pacientů mezi zdravotnickými zařízeními s přesně danými termíny dodání.
Problém s časovými okny je možné dále najít v rozšíření pro:
Rozšíření klasického VRP o více skladů a časová okna vede k realističtějším modelům používaným v logistice a distribuci. Hlavní výzvou je sladění efektivních tras s pevnými časovými požadavky zákazníků. Algoritmické přístupy (heuristiky, metaheuristiky, směšované celočíselné programování) pomáhají nacházet řešení, která minimalizují provozní náklady a maximalizují efektivitu využití vozidel.
Tento model optimalizuje rozvoz z více skladů k velkému počtu zákazníků, kteří mají stanovená časová okna pro doručení. Klíčovým cílem je minimalizace nákladů na provoz flotily, přičemž se musí zohlednit kapacitní omezení vozidel, geografické rozložení zákazníků a požadavky na dodržení časových oken. Model je ideální pro rozsáhlé distribuční systémy, kde je třeba efektivně koordinovat více výchozích bodů a zároveň splnit časové nároky zákazníků, například v retailové nebo farmaceutické distribuci.
Zdroj:
[1] Dondo, R. G., & Cerdá, J. (2009). A hybrid local improvement algorithm for large-scale multi-depot vehicle routing problems with time windows. Computers & Chemical Engineering, 33(2).
[2] Rabbouch, B., Mraihi, R., Saadaoui, F. (2018). A Recent Brief Survey for the Multi Depot Heterogenous Vehicle Routing Problem with Time Windows. 17th International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS). Cham: Springer. ISBN 978-3-319-76350-7.
[3] Chiu, H. N., Lee, Y. S., & Chang, J. H. (2006). Two approaches to solving the multi-depot vehicle routing problem with time windows in a time-based logistics environment. Production Planning & Control, 17(5).
[4] Xu, Y., Wang, L., & Yang, Y. (2012). A new variable neighborhood search algorithm for the multi depot heterogeneous vehicle routing problem with time windows. Electronic Notes in Discrete Mathematics, 39.