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

Problém se stochastickou poptávkou a místně koordinovaným párováním

Tento problém rozšiřuje klasický CVRP se stochastickou poptávkou o elegantní spolupráci mezi dvěma trasami

Místně koordinované párování

V této variantě je klasický model stochastického VRP (VRPSD) rozšířen o mechanismus párování tras (Ak & Erera, 2007).

Každá trasa může být spárována s jinou, přičemž tyto dvojice spolu koordinují obsluhu zákazníků. Pokud u jednoho vozidla dojde k překročení kapacity (např. kvůli náhodné poptávce), zákazníci, kteří nemohou být obslouženi (Zhu a kol., 2014), jsou přeřazeni na konec trasy druhého vozidla v páru (Secomandi & Margot, 2009).

Tento systém umožňuje zvýšit robustnost tras, snížit počet návratů do depa a nabízí možnost re-optimalizace, pokud se přiřazení zákazníků významně změní. Použití je vhodné například v městské logistice, kde spolupracují vozidla ve stejném regionu, nebo v oblasti dodávek potravin a e-commerce, kde je cílem snížit přetížení.

Zajímavost

  • Místní koordinace párování zajišťuje efektivní připojení zákazníků k dostupným vozidlům v reálném čase, což zlepšuje dynamiku a flexibilitu doručovacích tras.
  • Tento přístup využívá pokročilé algoritmy pro párování na základě aktuální dostupnosti vozidel a poptávky, čímž se minimalizují prázdné jízdní úseky.

Praktické využití

  • Doručovací služby na vyžádání (např. Uber Eats, Lyft) – aplikace, kde je důležité efektivně párovat zákazníky a řidiče na základě stochastické poptávky.
  • Doprava osob a sdílené jízdy – optimalizace párování mezi cestujícími a dostupnými vozidly v reálném čase.

Metody řešení

Místně koordinované párování v kombinaci se stochastickou poptávkou zvyšuje flexibilitu a efektivitu doručování, čímž minimalizuje prázdné jízdy a zvyšuje spokojenost zákazníků. Tento problém se běžně využívá v aplikacích, které vyžadují dynamické přerozdělování a optimalizaci tras v reálném čase.

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] Ak, A., & Erera, A. L. (2007). A paired-vehicle recourse strategy for the vehicle-routing problem with stochastic demands. Transportation science, 41(2), 222-237.
[5] Zhu, L., Rousseau, L. M., Rei, W., & Li, B. (2014). Paired cooperative reoptimization strategy for the vehicle routing problem with stochastic demands. Computers & Operations Research, 50, 1-13.
[6] Secomandi, N., & Margot, F. (2009). Reoptimization approaches for the vehicle-routing problem with stochastic demands. Operations research, 57(1), 214-230.