Manage and streamline operations across multiple locations, sales channels, and employees to has improve efficiency and your bottom line.

Heterogenní vozový park

Heterogenní vozový park je zajímavou modifikací, jehož cílem je navržení souboru tras s minimálními náklady na obsloužení velkého počtu zákazníků se známými požadavky a předem definovanými časovými okny. Taxonomické označení: MDHVRPTW

Heterogenní vozový park

Jedná se o důležitou variantu problému s více sklady, který je rozšířen o heterogenní směrování vozidel s časovými okny – MDHVRPTW (Xu a kol., 2012).
Tato varianta okružního dopravního problému (MDHVRPTW – Multi-Depot Heterogeneous Vehicle Routing Problem with Time Windows) nachází široké uplatnění v logistice a distribuci.

Heterogenní vozový park je zajímavou modifikací, jehož cílem je navržení souboru tras s minimálními náklady na obsloužení velkého počtu zákazníků se známými požadavky a předem definovanými časovými okny. Dondo, Mendez a Cerdá (2003) navrhli model, ve kterém je dispozici heterogenní vozový park.
Variantu s rozvozem a svozem s heterogenní flotilou rozšířili tytéž autoři (Dondo a kol., 2008) pro malé vzdálenosti jednotlivých uzlů. O rok později byl problém rozšířen i pro střední a velké vzdálenosti. Tento přístup byl dále využit k řešení problémů s časovými okny (Dondo a kol., 2009; Isaza a kol., 2012).

Časově závislý MDVRP s heterogenní flotilou pro minimalizaci celkových nákladů předpokládá, že doba na trase mezi uzly závisí na době odjezdu. Rovněž musí být splněna omezení pevných časových oken pro zákazníky a maximální počet vozidel v depech (Afshar-Nadjafi & Afshar-Nadjafi, 2017).

Zajímavost

Moderní algoritmy využívají strojové učení a umělou inteligenci pro optimalizaci MDHVRPTW. Například společnosti jako UPS analyzují historická data o dopravě a předpovídají doby doručení na základě dynamického provozu, což umožňuje přesnější plánování a úsporu paliva.

Praktické využití

Mezi hlavní aplikace patří:

Městská a regionální distribuce – Například zásobování supermarketů, kdy jsou vozidla různých kapacit a typů (např. chladírenské vozy, malé dodávky pro úzké ulice) nasazována podle aktuální potřeby.

Zdravotnická logistika – Rozvoz léčiv a zdravotnického materiálu do nemocnic a lékáren, kde jsou pevná časová okna pro dodávky a různé požadavky na transport (např. citlivost na teplotu).

Svoz a recyklace odpadu – Plánování svozových tras pro různá vozidla (malé pro úzké ulice, velké pro hlavní tahy) s omezením daným časovými okny (např. vyhýbání se dopravní špičce).

E-commerce a doručování zásilek – Například Amazon, DHL či FedEx využívají optimalizaci tras s heterogenním vozovým parkem a časovými okny pro doručování balíků zákazníkům s preferovanými časy doručení.

Okružní dopravní problém s více sklady, heterogenní flotilou a časovými okny představuje komplexní výzvu v oblasti distribuční logistiky. Hlavní výzvy zahrnují:

  • Kombinaci různých typů vozidel – různá kapacita, náklady a provozní vlastnosti.
  • Časově závislé cesty – doba přejezdu mezi uzly se mění podle provozu a času odjezdu.
  • Optimalizaci nákladů – zahrnuje provozní náklady vozidel, platy řidičů a další logistické faktory.
  • Dynamická omezení – reálná data o provozu a počasí mohou ovlivnit rozhodování.

Tento model kombinuje víceskladovou logistiku s různorodou flotilou vozidel a časovými okny u zákazníků. Cílem je optimalizovat využití flotily, která zahrnuje vozidla s různou kapacitou, provozními náklady a dojezdem, a zároveň splnit časové požadavky zákazníků. Model je vhodný pro složité distribuční systémy, které obsluhují široké geografické oblasti a vyžadují flexibilitu v nasazení vozidel podle specifik jednotlivých tras. Použití najde v zásobování velkých regionálních sítí, kde je potřeba kombinovat efektivitu velkokapacitních vozidel s flexibilitou menších vozidel pro městské zóny.

Zdroj:
[1] 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.
[2] Dondo, R., Mendez, C. A., & Cerdá, J. (2003). An optimal approach to the multiple-depot heterogeneous vehicle routing problem with time window and capacity constraints. Latin American applied research, 33(2).
[3] Dondo, R., Méndez, C. A., & Cerdá, J. (2008). Optimal management of logistic activities in multi-site environments. Computers & Chemical Engineering, 32(11).
[4] 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).
[5] Isaza, S. N., Franco, J. L., & Padilla, N. H. (2012). Desarrollo y Codificación de un Modelo Matemático para la Optimización de un Problema de Ruteo de Vehículos con Múltiples Depósitos. In de Megaprojects: building infrastructure by fostering engineering collaboration, efficient and effective integration and innovative planning: Proceedings of the 10th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology, Panama City.
[6] Afshar-Nadjafi, B., & Afshar-Nadjafi, A. (2017). A constructive heuristic for time-dependent multi-depot vehicle routing problem with time-windows and heterogeneous fleet. Journal of king saud university-Engineering sciences, 29(1).