Časová okna s přesnou zásobou
V této variantě je plánováno, že vozidlo využije zásoby přesně — tj. není zahrnuta žádná rezerva.
Jakmile dojde k překročení plánované poptávky (kvůli stochastické odchylce), vozidlo není schopno pokračovat a musí se vrátit do depa. To může vést k neobsloužení zákazníka nebo penalizaci za nedodržení časových oken.
Cílem je minimalizace očekávaných penalizací, které vyplývají z těchto poruch.
Zajímavost
- Tento problém vyžaduje vysoce dynamické algoritmy pro přesné řízení zásob a tras, přičemž minimalizuje náklady na dopravu a sklady.
- Zajištění přesné zásoby zvyšuje spokojenost zákazníků, protože eliminuje situace, kdy je nedostatek zboží nebo naopak přebytek.
- Pokročilé technologie jako prediktivní analytika nebo Internet věcí (IoT) mohou pomoci lépe odhadovat poptávku a dynamicky řídit zásoby v reálném čase.
Praktické využití
- E-commerce – firmy jako Amazon nebo Alibaba potřebují precizní plánování zásob, aby zajistily, že zákazníci obdrží požadované produkty v přesně stanovených termínech.
- Zdravotnické zásobování – například lékárny a nemocnice, které vyžadují přesné množství léků a materiálu v čase, kdy je poptávka stochastická, například v důsledku sezónních nemocí.
- Potravinářský průmysl – distribuce čerstvých produktů, kde je důležité mít přesné množství zboží pro každý bod prodeje v závislosti na poptávce, která se mění denně.

Metody řešení
- Programování s pravděpodobnostními omezeními
- Simulace Monte Carlo
- ALNS
- Re-optimalizace s přesnou zásobou
- Simulace s postupným horizontem plánování
Problém se stochastickou poptávkou a časovými okny s přesnou zásobou představuje výzvu v oblasti logistiky, kde je kladeno důraz na optimální plánování tras a dodávky při zachování přesné úrovně zásob. Efektivní řešení tohoto problému využívá pokročilé analytické metody a technologie pro předvídání poptávky, což přispívá k úspoře nákladů a zajištění spokojenosti zákazníků.
Zdroj:
[1] Yang, W.-H., Mathur, K., Ballou, R. H. (2000). Stochastic vehicle routing problem with restocking. Transportation Science, 34(1).
[2] Cordeau, J.-F., Laporte, G., Savelsbergh, M. W., Vigo, D. (2007). Vehicle routing, chapter 6. In: Barnhart C, Laporte G (eds) Transportation, vol 14. Elsevier, Amsterdam
[3] Laporte, G., Louveaux, F. V., & Van Hamme, L. (2002). An integer L-shaped algorithm for the capacitated vehicle routing problem with stochastic demands. Operations Research, 50(3).
[4] Chang, M. S. (2005). A vehicle routing problem with time windows and stochastic demands. Journal of the Chinese institute of engineers, 28(5).
[5] Lei, H., Laporte, G., & Guo, B. (2012). A generalized variable neighborhood search heuristic for the capacitated vehicle routing problem with stochastic service times. Top, 20(1).