A | B | C | Č | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z

A

• Adaptivní operátory
  jsou části algoritmu (např. heuristiky nebo mutace), které se během výpočtu přizpůsobují podle toho, jak se osvědčily v minulosti. Algoritmus průběžně vyhodnocuje, které operátory přinášejí nejlepší zlepšení řešení, a častěji je používá. Tento přístup zvyšuje efektivitu hledání, zejména u složitých úloh jako VRP, kde není předem jasné, která strategie bude fungovat nejlépe.

• Adaptivní řízení dopravy
  využívá aktuální data (např. z GPS, senzorů nebo kamer) k tomu, aby v reálném čase upravovalo řízení semaforů, tras vozidel nebo dopravních toků. Cílem je zlepšit plynulost dopravy, snížit zpoždění a omezit zácpy. Využívá algoritmy, strojové učení a často i IoT struktury.

• Algoritmy
  Algoritmy adaptivní se během běhu přizpůsobují aktuální situaci nebo výkonu jednotlivých dílčích strategií. Sledují, co funguje nejlépe, a postupně dávají přednost účinnějším postupům. V oblasti VRP je příkladem ALNS (Adaptive Large Neighborhood Search), který vybírá destrukční a konstrukční heuristiky na základě jejich minulého úspěchu. Adaptivní algoritmy jsou vhodné pro složité a proměnlivé problémy, kde se nevyplácí držet jediné strategie po celou dobu hledání řešení.
  
  AI algoritmy napodobují lidské uvažování a rozhodování. V logistice a VRP se používají k předpovědi poptávky, optimalizaci tras, adaptivnímu plánování nebo rozpoznávání vzorců v datech. Patří sem například neuronové sítě, strojové učení, genetické algoritmy či reinforcement learning. Pomáhají řešit složité úlohy efektivněji a s využitím reálných dat.
  
  Algoritmy hybridní kombinují více metod nebo přístupů, aby využily jejich výhod a kompenzovaly slabiny. V logistice a VRP jde např. o propojení heuristik s metaheuristikami, nebo kombinaci exaktního výpočtu s učením. Typickým příkladem je použití konstrukční heuristiky (např. Sweep) pro vytvoření počátečního řešení a následná optimalizace pomocí metaheuristiky (např. Tabu Search). Hybridní algoritmy často dosahují kvalitnějších a stabilnějších výsledků než jednotlivé metody samostatně.
  
  Inteligentní algoritmy využívají principy umělé inteligence (např. strojové učení, neuronové sítě, heuristiky) k tomu, aby se učily z dat, přizpůsobovaly se změnám a samostatně rozhodovaly. V logistice a VRP pomáhají s predikcí poptávky, adaptivním plánováním tras, real-time řízením nebo optimalizací skladových operací. Jsou klíčovým prvkem moderní, automatizované logistiky.
  

• API
  Rozhraní, které umožňuje komunikaci mezi různými softwarovými aplikacemi. V logistice a VRP se API používá například k propojení plánovacího systému s databází, mapovými službami nebo IoT zařízeními.

• Asymetrie
  Cesta z bodu A do bodu B není stejně dlouhá jako cesta zpět.
  Příklad: Do kopce trvá jízda déle než z kopce.

B

• Backhaul
  Sklad, ze kterého vozidlo něco sváží zpět, často po rozvozu.
  Příklad: Dodávka zboží a následný odvoz obalů nebo vratných lahví.

• Bottom-up
  Přístup k řešení problémů, při kterém se začíná od nejjednodušších (základních) případů a postupně se skládají složitější části řešení. V dynamickém programování to znamená budování tabulky řešení odspodu – nejprve se spočítají hodnoty pro malé podproblémy, a ty se pak využívají k řešení větších. Tento přístup je efektivní, protože se vyhýbá opakovanému výpočtu stejných dílčích výsledků.

C

• Cloudové platformy
  hrají klíčovou roli při nasazení a škálování řešení pro Problém směrování vozidel (VRP). Umožňují zpracovávat velké objemy dat (mapové podklady, telematiku, poptávky), spouštět náročné optimalizační úlohy paralelně a poskytovat API pro real-time vyhodnocení tras. Díky cloudovým platformám lze VRP řešení rychle integrovat do existujících systémů, škálovat podle sezónních špiček i reagovat v reálném čase na změny objednávek a dopravní situace.

• Cross-dock
  Sklad, ze kterého vozidlo něco sváží zpět, často po rozvozu.
  Příklad: Dodávka zboží a následný odvoz obalů nebo vratných lahví.

• Crowdsourcing logistiky
  Crowdsourcing logistiky využívá veřejnost nebo nezávislé kurýry k doručování zásilek místo tradičních zaměstnanců. Firmy zadávají úkoly přes online platformy, čímž šetří náklady a zvyšují flexibilitu, zejména ve městech a e-commerce.

• CVaR
  Někdy překládáno jako „podmíněná hodnota v riziku“ či „průměrné ztrátové riziko“, je míra rizika, která rozšiřuje klasický Value at Risk (VaR). CVaR vám umožní optimalizovat trasy tak, aby se kromě minimalizace očekávaných nákladů (či zpoždění) zároveň omezilo riziko extrémně drahých či pozdních scénářů.

Č

• Časová okna
  Intervaly, ve kterých musí být zákazník obsloužen (např. 9:00–11:00). Porušení okna může být zakázané (pevný čas dodání) nebo penalizované (měkké okno).

D

• Decentralizované plánování
  Označuje přístup, při kterém není jedno centrální rozhodovací místo, ale více samostatných aktérů (např. skladů, dopravců, dispečerů), kteří plánují své činnosti nezávisle nebo s omezenou koordinací. Každý subjekt má přístup pouze k části informací a optimalizuje své lokální cíle, přičemž výsledné řešení vzniká díky sdílení, vyjednávání nebo pravidlům spolupráce. Tento přístup se využívá zejména v rozsáhlých nebo kolaborativních logistických systémech, kde je řízení z jednoho místa nepraktické nebo neefektivní.

• Depo
  Hlavní sklad, ze kterého vozidla vyrážejí a kam se vracejí.

• Deterministická úloha
  Optimalizační nebo rozhodovací úloha, kde jsou všechny vstupní údaje přesně známy a nemění se. Výsledek závisí pouze na těchto známých datech, bez náhodnosti nebo nejistoty. Ve VRP to znamená, že víme přesně, kolik zákazníků objedná, kdy budou doma a jak dlouho bude cesta trvat. Oproti tomu stochastické úlohy pracují s nejistotou.

• Distribuční logistika
  Distribuční logistika se zabývá plánováním, řízením a realizací přepravy zboží od výrobců nebo skladů ke konečným zákazníkům. Jejím cílem je zajistit, aby se zboží dostalo na správné místo, ve správný čas, v požadovaném množství a kvalitě – co nejefektivněji a s co nejnižšími náklady.

• Dvouetapové rozhodování (here‐and‐now vs. recourse)
  Ve stochastickém VRP se nejprve navrhne základní sada tras na základě pravděpodobnostních odhadů (tzv. „here-and-now“ rozhodnutí). Po vyjasnění skutečných podmínek (např. reálná poptávka nebo zdržení v dopravě) následuje druhá fáze – recourse – kdy se trasy dynamicky upravují, aby byla minimalizována penalizace za porušení kapacit či časových oken.

• Dynamické požadavky
  Požadavky, které vznikají až během rozvozu, nikoli předem.

E

• E-commerce
  E-commerce je online nakupování a prodej zboží přes internet. Ve VRP se pojí s výzvami jako jsou časté jednotlivé objednávky, rychlé doručení (např. „do druhého dne“) a optimalizace poslední míle. E-commerce často vyžaduje flexibilní, dynamické a zákaznicky orientované plánování tras.

• Exaktní metody
  Exaktní metody jsou algoritmy, které zaručují nalezení optimálního řešení daného problému. Jsou přesné, ale často časově náročné, takže jsou využívány spíše u menších nebo jednodušších instancí úloh. Příklady: větvení a omezování (branch and bound), dynamické programování.

F

• Fuzzy logika
  Rozšíření klasické logiky, které umožňuje pracovat s neurčitostí a vágními pojmy. Namísto striktního „pravda“ nebo „nepravda“ připouští i hodnoty mezi 0 a 1, tedy například „částečně pravda“. Používá se v systémech, kde je potřeba modelovat lidské uvažování nebo pracovat s nepřesnými daty – například v řízení dopravy nebo rozhodovacích systémech.

• Fuzzy požadavky
  Požadavky nejsou přesně známé – pracuje se s neurčitostí (např. „poptávka asi 50–70 kusů“).

G

• Genetické algoritmy
  Genetické algoritmy jsou optimalizační metody inspirované přirozeným výběrem. Pracují s populací možných řešení, která se „kříží“ a „mutují“, aby vznikla nová a lepší řešení. Využívají se pro složité úlohy, jako je VRP, kde hledají dobré trasy i při mnoha omezeních. Jsou vhodné tam, kde klasické metody selhávají.

H

• Homogenní flotila
  Všechna vozidla jsou stejná (kapacita, náklady, rychlost).

• Heterogenní flotila
  Vozidla se liší – některá jsou větší, jiná menší, s různými náklady či vybavením.

• Heuristiky
  Heuristiky jsou praktické metody, které hledají „dostatečně dobré“ řešení v přijatelném čase, aniž by zaručily optimální výsledek. Jsou vhodné pro složité problémy, kde by exaktní metody byly příliš pomalé. Příklad: nejbližší soused pro hledání trasy.

• Hybridní přístup
  Označuje kombinaci dvou nebo více různých metod pro řešení okružních dopravních problémů (VRP), typicky exaktních metod a heuristických či metaheuristických algoritmů. Využívá výhody obou přístupů – přesnost exaktních metod v malém měřítku (např. pro lokální zlepšení) a rychlost a škálovatelnost heuristik při hledání globálního řešení.

I

• IoT struktura (Internet věcí)
  IoT struktura označuje propojení fyzických zařízení (senzorů, vozidel, skladových systémů apod.) přes internet, které umožňuje automatické sbírání a výměnu dat v reálném čase. V operačním výzkumu slouží jako základ pro pokročilé modely rozhodování – umožňuje přesněji sledovat stav systému, dynamicky aktualizovat vstupní data a používat metody jako simulace, heuristiky nebo prediktivní analýzu. Například v dopravě může IoT struktura sledovat polohu vozidel, aktuální dopravu i stavy zásob a optimalizovat rozvoz zboží za běhu.

K

• Kapacitní okružní dopravní problém
  Klasická varianta VRP, kde každé vozidlo má omezenou kapacitu nákladu, kterou nesmí překročit během své trasy. Označuje se jako CVRP.

• Klasifikační strom
  Klasifikační strom funguje podobně jako rozhodovací proces, který by použil odborník – na základě kombinace odpovědí systematicky postupuje „větvemi stromu“ a určuje, jaký typ problému je nejpravděpodobnější.

• Kolaborativní heuristiky
  Heuristické přístupy upravené pro spolupráci více aktérů v distribuční logistice.

• Kompromisní řešení
  Takové řešení, které vyvažuje více cílů zároveň – žádný není zcela nejlepší, ale všechny jsou přijatelné. V optimalizaci (např. VRP) to znamená například rozumný kompromis mezi nízkými náklady a krátkým časem doručení.

• Konstrukční heuristika
  Metoda, která buduje řešení krok za krokem od prázdného stavu – například přidáváním zákazníků do tras podle určité logiky (např. nejbližší soused, nejnižší náklady). Je rychlá a jednoduchá, ale obvykle nevede k optimálnímu řešení. Často se používá jako výchozí bod pro další vylepšení pomocí jiných algoritmů.
  Příklady konstrukčních heuristik: Clark-Wrightova metoda, Vkládací heuristiky, Sweep algorithm.

L

• Logistika 4.0
  Moderní přístup k logistice založený na principech Průmyslu 4.0 – tedy propojení digitálních technologií, automatizace a datové analytiky. Využívá IoT, umělou inteligenci, robotiku, cloud a pokročilé algoritmy pro efektivní řízení toků zboží. Umožňuje prediktivní plánování, adaptivní reakce na změny a vyšší transparentnost v celém dodavatelském řetězci.

• Lokální optimum
  Řešení, které je nejlepší v porovnání se svými „sousedy“, ale nemusí být nejlepší možné (globální optimum). V optimalizačních úlohách, jako je VRP, může algoritmus uvíznout v lokálním optimu a nenajít skutečně nejvýhodnější řešení. Proto se často používají heuristiky a metaheuristiky, které pomáhají tento problém překonat.

M

• Manipulační náklady
  Náklady spojené s nakládkou, vykládkou nebo překládáním zboží. Mohou záviset na množství, typu zboží nebo počtu zastávek.

• Měkká časová okna
  Zákazník má preferovaný čas obsluhy, ale je možné přijet i mimo toto okno – za pokutu nebo penalizaci.

• Metaheuristiky
  Metaheuristiky jsou obecné strategie pro řízení a zlepšování heuristických postupů. Využívají například náhodnost, iteraci nebo inspiraci z přírody. Jsou schopné řešit široké spektrum optimalizačních úloh. Příklady: genetické algoritmy, simulované žíhání, mravenčí kolonie.

N

• Neobsloužení zákazníci
  Zákazníci, kteří nejsou zařazeni do žádné trasy. Model může rozhodnout, že některé vynechá, pokud je obsluha příliš nákladná.

• Neurčitost (rozhodování za neurčitosti)
  Neurčitost označuje situace, kdy nemáme přesné informace o některých prvcích problému – například o poptávce, čase cesty nebo dostupnosti zdrojů.
  Rozhodování za neurčitosti znamená hledat řešení, která jsou odolná nebo přizpůsobivá i při změnách těchto proměnných. Ve VRP se používají stochastické modely, robustní optimalizace nebo simulace, aby se zajistila funkčnost tras i v nepředvídatelných podmínkách.

O

• Okružní dopravní problém (VRP – Vehicle Routing Problem)
  Je to úloha, při které se plánuje, jak nejlépe rozvést zboží od jednoho nebo více skladů k několika zákazníkům pomocí vozidel.
  Cílem je najít takové trasy, aby byly co nejkratší, nejlevnější nebo nejefektivnější – a zároveň splňovaly podmínky jako kapacita vozidel, čas doručení nebo dostupnost zákazníků.

• Optimalizace
  Proces hledání nejlepšího možného řešení daného problému podle zvoleného cíle – například minimalizace nákladů, času nebo emisí.
  V oblasti VRP znamená najít nejvýhodnější trasy pro rozvoz zboží při dodržení všech omezení (např. kapacita, časová okna). Optimalizace využívá různé metody – od exaktních algoritmů po heuristiky a umělou inteligenci.

P

• Pareto fronta
  Množina všech takových řešení vícekriteriální optimalizace, která jsou nedominovaná – tedy žádné z nich není horší ve všech cílech současně a zároveň není jiné řešení, které by bylo lepší ve všech cílech zároveň. Řešení na Pareto frontě představují kompromisní varianty, mezi nimiž si rozhodovatel vybírá podle svých preferencí. Graficky lze frontu zobrazit jako „hranici“ mezi lepšími a horšími řešeními v prostoru kritérií.

• Perioda
  Doba nebo interval, po kterém se pravidelně opakuje obsluha zákazníka v periodickém plánování tras. Například perioda 3 dny znamená, že zákazník má být obsloužen jednou za tři dny.

• Plánování multi-period
  Umožňuje zahrnout do modelu proměnlivou poptávku zákazníků v různých dnech (např. denní nebo týdenní špičky) a lépe vyvažovat vytížení flotily.

• Periodický problém
  Plánování tras v rámci několika dnů (např. týden), kde každý zákazník má předepsanou frekvenci obsluhy, ale není pevně dáno, který den.
  Cílem je efektivní rozvržení tras v čase.

• Post-processing
  Post-processing znamená dodatečné zpracování výsledků po skončení výpočtu nebo optimalizace. V kontextu VRP může jít například o úpravu tras pro snadnější interpretaci, doladění kvůli praktickým omezením, nebo vizualizaci výstupů. Cílem post-processingu je zlepšit využitelnost a přehlednost nalezeného řešení.

• Prioritní řazení zákazníků
  Někteří zákazníci mají přednostní obsluhu – například kvůli čerstvému zboží nebo smluvním závazkům.

• Problém s časovými okny
  Varianty VRP, kde každý zákazník má specifikované časové okno, ve kterém může být obsloužen. Vyžaduje přesné plánování tras i časových harmonogramů.

• Problém s rozvozem a svozem
  Také „simultánní rozvoz a svoz“ – zákazníkům se zároveň doručuje zboží a od nich se odváží jiný náklad (např. prázdné obaly). Plánování musí brát v úvahu obě směry přepravy a kapacitu vozidel.

• Problém směrování s více sklady
  Také „multi-depot VRP“ – vozidla vyrážejí z více skladů a každý zákazník může být obsloužen z kteréhokoliv z nich. Je třeba rozhodnout nejen trasy, ale i to, který sklad bude zákazníka obsluhovat.

R

• Re-optimalizace
  Proces úpravy a znovuvýpočtu již nalezeného řešení v reakci na změny nebo nové informace. V oblasti VRP se používá například tehdy, když se během rozvozu změní poptávka, objeví se dopravní zácpa nebo přibude nový zákazník. Místo kompletního přeplánování se upraví pouze ovlivněné části trasy, čímž se šetří čas i výpočetní kapacita. Re-optimalizace zvyšuje flexibilitu a umožňuje adaptivní rozhodování v reálném čase.

• Real-time logistika
  Označuje přístup k řízení dodavatelského řetězce a přepravních operací, který využívá průběžně získávaná data (GPS polohu vozidel, stav zásob, dopravní informace, senzory teploty apod.) k okamžitému sledování, vyhodnocení a přizpůsobení tras, kapacit či termínů.

• Real-time plánování
  Znamená průběžné (okamžité) upravování plánů na základě aktuálních dat – například změny v dopravě, nové objednávky nebo zpoždění. V oblasti VRP umožňuje reagovat na situace za jízdy, přeplánovat trasy vozidel a zlepšit efektivitu i spokojenost zákazníků. Využívá senzory, GPS, IoT a inteligentní algoritmy.

• Reinforcement learning (učení posilováním)
  Metoda umělé inteligence, kde se agent učí rozhodovat na základě odměn a trestů získaných z prostředí. Postupně si osvojuje strategii, která přináší nejlepší dlouhodobý výsledek. V logistice a VRP se používá například pro adaptivní řízení dopravy, real-time přeplánování tras nebo řízení skladových robotů.

• Retail
  Retail (maloobchod) označuje prodej zboží konečnému zákazníkovi, obvykle v menších množstvích. V oblasti VRP se retail týká plánování zásobování obchodů nebo poboček, často s důrazem na pravidelnost, přesnost a efektivitu rozvozu v městských oblastech.

• Rezervní kapacita
  Záměrně nevyužitá část kapacity vozidla – slouží jako záloha pro neočekávané situace.

• Reverzní logistika
  Proces zpětného sběru zboží od zákazníků zpět do skladu nebo recyklačního centra. Ve VRP to znamená plánování tras nejen pro rozvoz, ale i pro svoz vrácených produktů, obalů apod.

• Ridesharing
  Způsob dopravy, kdy si více cestujících sdílí jednu jízdu ve společném vozidle, často pomocí mobilní aplikace. Cílem je snížit náklady, zátěž dopravy a emise. V kontextu VRP se jedná o specifickou variantu, kde je třeba optimalizovat trasy tak, aby vyhovovaly více pasažérům zároveň, s ohledem na jejich nástupní a výstupní místa, časy a preference. Ridesharing je klíčovým prvkem moderní městské mobility a udržitelné dopravy.

• Robustnost
  Robustnost označuje odolnost řešení vůči nejistotám a změnám ve vstupních datech. V kontextu VRP to znamená, že nalezené trasy zůstávají funkční i při výskytu neplánovaných událostí – například zpoždění, výpadku vozidla nebo změny poptávky. Robustní řešení nemusí být vždy optimální za ideálních podmínek, ale funguje spolehlivě i v reálných, proměnlivých situacích. Robustnost je důležitá zejména v prostředí s vysokou mírou nejistoty nebo při plánování pro kritické aplikace.

• Rozvoz
  Vozidlo rozváží zboží od skladu k zákazníkům.

• Rozvoz a svoz (současně)
  Vozidlo během jedné trasy rozváží i sváží. Příklad: Kurýr přiváží balík a zároveň odváží zásilku k odeslání.

S

• Sample Average Approximation (SAA)
  Přímé řešení stochastických modelů bývá výpočetně náročné. SAA přístupy náhodně generují vzorky scénářů a optimalizují průměrné náklady napříč těmito vzorky. Často se doplňují pokročilými heuristikami (např. adaptivní genetické algoritmy), které zvládnou velké instance v reálném čase.

• Simulace
  Metoda, která napodobuje chování reálného systému v čase. Umožňuje otestovat různé scénáře bez zásahu do skutečného provozu. V logistice a VRP se používá například ke zkoumání dopadů změn v trasování, rozvrzích nebo poptávce. Pomáhá odhalit slabá místa a zvolit vhodnou strategii před nasazením v praxi.

• Slow steaming
  Slow steaming (pomalá plavba) označuje úmyslné zpomalení námořní dopravy za účelem snížení spotřeby paliva a emisí. V kontextu VRP (zejména globálního) ovlivňuje plánování dodavatelského řetězce – prodlužuje přepravní časy, ale zvyšuje udržitelnost a snižuje náklady. Vyžaduje přesnější koordinaci mezi výrobou, skladováním a rozvozem.

• Smart city (chytré město)
  Město, které využívá moderní technologie a data ke zlepšení kvality života, efektivnímu řízení dopravy, energií, logistiky a veřejných služeb. V oblasti VRP to znamená například využití IoT senzorů, GPS, adaptivního řízení dopravy a prediktivní analytiky k optimalizaci rozvozů, sdílené dopravy nebo městské logistiky. Cílem je ekologičtější, plynulejší a udržitelnější městský provoz.

• Stochasticita (náhodnost)
  Některá data (např. poptávka, časy) nejsou předem jistá a mohou se měnit.

• Stochastické požadavky
  Známe pravděpodobný rozsah poptávky, ale ne přesnou hodnotu.

• Strojové učení
  Oblast umělé inteligence, která umožňuje systémům učit se z dat a zlepšovat své výstupy bez explicitního programování. V logistice a VRP se používá např. k predikci poptávky, odhadu zpoždění, detekci anomálií nebo doporučování tras. Umožňuje pružnější a datově řízené rozhodování.

• Supply Chain Planning (plánování dodavatelského řetězce)
  Jedná se o proces předvídání poptávky a řízení výroby, zásob, dopravy a distribuce napříč celým dodavatelským řetězcem.

• Svoz
  Vozidlo vyzvedává zboží od zákazníků a veze ho zpět do skladu.

T

• Třírozměrné (3D) omezení
  Při nakládání se zohledňuje váha, objem i tvar nákladu, ne jen počet kusů.

• Telemetrie
  Technologie, která umožňuje na dálku sbírat a přenášet data ze zařízení – například vozidel, senzorů nebo strojů.
  V logistice a VRP slouží ke sledování polohy, rychlosti, spotřeby paliva nebo stavu nákladu v reálném čase. Umožňuje lepší plánování, rychlejší reakce na změny a zvýšení efektivity přepravy.

U

• Umístění poptávky
  Poptávka může být na uzlech (adresy zákazníků) nebo na hranách (např. svoz podél silnic).

V

• Více časových oken
  Zákazník má během dne několik možných časů obsluhy.
  Např. 8:00–9:00 a 15:00–16:00. Někdy musí být obsloužen ve všech, jindy jen v jednom.

• Vícecílové přístupy
  Metody, které v rámci VRP optimalizují více cílů současně, např. náklady, čas doručení, emise nebo spolehlivost. Používají se, když nestačí jedno kritérium a je potřeba nalézt kompromis mezi více hledisky.

• Víceúrovňové problémy
  Problémy, kde je rozvoz organizován ve více stupních nebo vrstvách (např. z centrálního skladu do dep a odtud k zákazníkům). Nazývá se také „multi-echelon VRP“.

Z

• Zelené okružní dopravní problémy
  Varianty VRP, které zohledňují ekologické aspekty, např. minimalizaci emisí, výběr trasy podle dopadu na životní prostředí nebo využití vozidel s alternativním pohonem.