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

Stochastické vícecílové přístupy s měkkými časovými okny

Tato varianta ukazuje, jak lze reálně plánovat dopravu i s nejistotami, a zároveň se nespálit na příliš přísných pravidlech. Díky měkkým oknům a více cílům jde o velmi pružný a praktický model. Označení: SCVRPSTW

Měkká časová okna

Tato varianta kombinuje stochastický VRP s více cíli (např. minimalizace nákladů a zvýšení spokojenosti zákazníků) a měkkými časovými okny, která umožňují určité zpoždění s penalizací. Nejsou tedy striktně omezující jako tvrdá časová okna.

Rozšíření předchozího typu o měkká časová okna se stochastickými cestovními časy, označováno jako SCVRPSTW, nabízí minimalizaci počtu vozidel, celkové ujeté vzdálenosti a celkových očekávaných sankcí plynoucích z pozdních či předčasných příjezdů (Russel & Urban, 2008).

Problémy tohoto typu se vyznačují rozhodujícím činitelem, který zpracovává několik optimalizačních kritérií najednou. Původní vícecílový kapacitní problém se stochastickou poptávkou (Tan a kol., 2007) je formulován jako minimalizace cestovní doby, počtu vozidel a motivující odměny pro řidiče.

Zajímavost

  • Do hry vstupuje kompromis mezi efektivitou a kvalitou služby.
  • Náhodnost může spočívat např. v proměnlivých časech obsluhy, dopravních podmínkách nebo doby příjezdu.
  • Lze využít vážené funkce nebo Pareto-efektivní řešení, které pomáhají vyvážit různé cíle.

Praktické využití

  • E-commerce a doručovací služby (např. doručení balíků v odhadovaném čase, ale ne na minutu přesně).
  • Rozvážka jídla nebo lékařských potřeb, kde je důležitá rychlost i flexibilita.
  • Přeprava seniorů nebo pacientů, kdy je příjezd mimo okno akceptovatelný s ohledem na komfort.

Metody řešení

Tato varianta optimalizuje doručování ve stochastických podmínkách s ohledem na vícero cílů (např. náklady a dodržení časových oken), přičemž umožňuje určité odchylky od časových oken s penalizací.

SCVRPSTW je stochastický vícecílový směrovací problém, který kombinuje kapacitní omezení, stochastickou poptávku, měkká časová okna a více optimalizačních cílů – náklady, komfort zákazníků, motivaci řidičů či počet vozidel. Model umožňuje nalézt vyvážená řešení v prostředí s nejistotou a tolerancí, což přesně odpovídá potřebám moderní logistiky.

Zdroj:
[1] Russell, R. A., & Urban, T. L. (2008). Vehicle routing with soft time windows and Erlang travel times. Journal of the Operational Research Society, 59(9).
[2] Tan, K., Cheong, C., Goh, C. (2007). Solving multiobjective vehicle routing problem with stochastic demand via evolutionary computation. European Journal of Operation Research, 177(2).