Framework for dynamic vehicle routing

Bc. Ondřej Holub

Master's thesis

Abstract:

Diplomová práce se zabývá problémem dynamického směrování vozidel, který umožňuje zavádět změny při vykonávání plánu tras vozidel. Tyto změny upravují vstup problému, například doby obsluhy požadavků, jejich hmotnostní a objemové nároky, či přidávají zcela nové požadavky. Společnost Wereldo.com poskytla variantu problému, se kterým se potýká v rámci své běžné činnosti. Na základě této varianty je definován formální model a navržen a implementován řešič. Řešič je založen na upraveném hybrid genetic search algoritmu, jehož populace se používá jako adaptivní paměťová struktura pro kontinuální reoptimalizaci. Řešič je experimentálně vyhodnocen pomocí reálných i generovaných datových instancí. Během těchto experimentů jsou nalezeny vhodné hodnoty parametrů a je analyzována kvalita řešení. Analýza zahrnuje rozsah realizovaných změn z hlediska počtu zamítnutí a také uchování lokací v původních trasách. Výsledky ukazují, že odezva řešiče je vyhovující, přispívají k lepšímu pochopení problému dynamického směrování vozidel a poskytují přínosný pohled na efektivitu navrhované metody.

Abstract:

The thesis deals with a dynamic vehicle routing problem, which allows the introduction of changes during the execution of the routing plan. These changes modify the problem inputs, such as the service times of requests, its quantity demands, or add entirely new requests. The company Wereldo.com provided a variant of the dynamic vehicle routing problem they deal with as part of their regular business. Based on this problem variant, a formal model is defined and a solver is designed and implemented. The solver is based on a modified hybrid genetic search algorithm, whose population is used as an adaptive memory structure for continuous reoptimization. The solver is experimentally evaluated using real-life and generated data instances. During these experiments, proper parameter values are found, and the solution quality is analyzed. This includes the scale of the realized changes in terms of the number of rejected changes, as well as the persistence of stops in routes. The results show that the responsiveness of the solver is remarkable, and they contribute to a better understanding of the dynamic vehicle routing problem and provide insights into the effectiveness of the proposed method.

Keywords

vehicle routing problem, artificial intelligence, planning and scheduling, optimization, logistics, transportation, hybrid genetic search, real-world problems, Wereldo.com

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 16. 5. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 21. 6. 2023
• Supervisor: doc. Mgr. Hana Rudová, Ph.D.
• Reader: Ing. Dávid Halász

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / field:
Software Engineering / Design and development of software systems