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

Vztah nabídky – poptáky

Tento přístup umožňuje efektivně přizpůsobit plánování tras v závislosti na dostupnosti zdrojů a dynamických změnách v logistických sítích.

Zajímavosti:
Tento model je užitečný zejména v systémech, kde dochází k výrazným výkyvům mezi objemy doručovaných a vyzvedávaných položek. Například ve sdílené logistice, kde poptávka po doručení zboží může převyšovat kapacity vyzvedávání, musí systém inteligentně řídit alokaci zdrojů. Algoritmy využívané v této oblasti často kombinují prediktivní analytiku a strojové učení pro lepší předvídání potřebných tras.

Praktické aplikace:

  • Městská logistika a e-commerce – Online obchody a distribuční centra optimalizují přepravu s ohledem na nerovnováhu mezi zákaznickými objednávkami a vráceným zbožím.
  • Odpadové hospodářství – Plánování sběru odpadu podle aktuální potřeby jednotlivých lokalit, kde objem odpadu v různých oblastech města ovlivňuje trasu vozidel.
  • Půjčovny kol a sdílené mobility – Redistribuce kol nebo elektromobilů mezi různými stanovišti podle vzorců uživatelského chování a denní doby.
  • Humanitární logistika – Efektivní distribuce pomoci do krizových oblastí, kde se dynamicky mění poptávka po zásobách.

VRPPD s ohledem na vztah nabídky a poptávky je klíčovým modelem pro efektivní řízení dopravy v prostředích s nerovnoměrnou distribucí přepravních požadavků.

  • Hlavní přístup – Optimalizace tras na základě dynamických změn mezi objemy dodávek a vyzvednutí.
  • Výhody – Snížení prázdných přejezdů, lepší využití kapacit vozidel a schopnost přizpůsobit logistiku reálným podmínkám na trhu.

Tento model je zásadní pro moderní logistické systémy, kde dochází k neustálým změnám v poptávce a nabídce, a jeho využití přispívá k vyšší efektivitě a udržitelnosti dopravy.

Zdroje:
[1] Gribkovskaia, I., Laporte, G., & Shyshou, A. (2008b). The single vehicle routing problem with deliveries and selective pickups. Computers & Operations Research35(9).